Les grands modèles linguistiques dans l'entreprise

Les grands modèles de langage (LLM) sont un type de modèle d'intelligence artificielle conçu pour les tâches de traitement du langage naturel (NLP).

Ils sont formés sur de grandes quantités de données textuelles pour comprendre et générer des réponses ou des résultats semblables à ceux des humains.

Cet article explique ce que sont les grands modèles de langage (LLM), pourquoi ils sont devenus essentiels au fonctionnement des entreprises, et comment les organisations les déploient, en abordant notamment les compromis et les approches de mise en œuvre qui importent le plus pour les décideurs.

En bref : les grands modèles linguistiques sont des systèmes d'apprentissage profond entraînés sur d'énormes ensembles de données textuelles pour comprendre et générer du langage naturel. Dans le contexte des entreprises, ils permettent la recherche de connaissances, le service client, la génération de code, l'automatisation de contenu et les flux de travail autonomes. Le marché mondial des LLM pour les entreprises était évalué à 6,7 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 71,1 milliards de dollars d'ici 2034. Les entreprises peuvent accéder aux LLM via API, déployer des modèles open source sur leur propre infrastructure ou travailler avec des plateformes comme TextCortex gèrent pour elles l'orchestration multi-modèles et la conformité.

Qu'est-ce qu'un grand modèle linguistique ?

Les modèles de grand langage sont de puissants algorithmes d'apprentissage profond capables de comprendre et de générer du langage naturel.

Comment fonctionnent-ils ?

Ces modèles utilisent des algorithmes complexes et des réseaux neuronaux pour comprendre le contexte, la sémantique et la syntaxe des textes saisis, et générer des réponses pertinentes et cohérentes. Le principal mécanisme à la base des grands modèles linguistiques est l'apprentissage profond, en particulier l'utilisation de transformateurs, qui ont fait leurs preuves dans NLP .

LLM populaires

Le marché des modèles de langage (LLM) a évolué rapidement depuis 2023. Les modèles les plus utilisés dans les environnements d'entreprise sont désormais les suivants :

• OpenAI GPT-4o et o3: GPT-4o est toujours largement utilisé pour les tâches générales en entreprise ; o3 est le modèle d'OpenAI axé sur le raisonnement, destiné aux problèmes complexes en plusieurs étapes
• Anthropic Claude Sonnet 4 et Opus 4: Claude s'est imposé comme le modèle d'entreprise de référence en 2025, s'adjugeant 32 % des parts de marché des grands modèles de langage (LLM) destinés aux entreprises, selon^{une étude} de Menlo Ventures¹
• Google Gemini .0 et 2.5: l'expansion de Google sur le marché des entreprises grâce à l'intégration de Google Workspace a entraîné une adoption de 69 % par les développeurs au début de l'année 2025
• Meta Llama 3.x: la solution open source de référence, largement adoptée par les entreprises qui souhaitent exécuter des modèles sur leur propre infrastructure
• Mistral Large 2: une alternative européenne open source, particulièrement adaptée aux entreprises de l'UE soucieuses de la souveraineté des données

Un changement notable : 37 % des entreprises exploitent désormais simultanément au moins cinq grands modèles de langage (LLM) dans leurs environnements de production, en choisissant différents modèles pour différentes tâches plutôt que de s'en tenir à un seul fournisseur.²

Capacités

Ces modèles sont capables d'effectuer toute une série de tâches : répondre à des questions, résumer des textes, traduire, analyser le sentiment, générer du code et créer du contenu original. Les modèles les plus récents prennent également en charge les flux de travail autonomes, ce qui leur permet de planifier et d'exécuter de manière autonome des tâches en plusieurs étapes, tout en conservant l'accès aux outils et à la mémoire d'une session à l'autre.

Le rôle des LLM dans l'entreprise

Maintenant que tu sais mieux ce que sont les LLM, voyons quel rôle ils jouent au sein des entreprises.

Utilisation des API de modèles

Il existe différentes façons d'exploiter un LLM en entreprise, au-delà de la simple interface web.

Tu pourrais effectuer un API vers un modèle proposé sous forme de service : différentes entreprises proposent des API publiques auxquelles les utilisateurs peuvent facilement connecter leurs logiciels. Ce processus offre plusieurs avantages, notamment une plus grande sophistication et une plus grande rapidité.

Faire fonctionner un modèle open-source

Tu peux aussi télécharger et utiliser un modèle open-source dans un environnement que tu gères personnellement.

C'est peut-être la solution qu'il te faut pour certaines entreprises ou certains cas d'utilisation. Ces modèles peuvent fonctionner sur des serveurs appartenant à l'entreprise ou dans un système de cloud computing géré par celle-ci.

Compromis

Bien sûr, les entreprises doivent prendre en compte les compromis qui accompagnent les MFR et appliquer des mesures de précaution pour réduire certains des dangers potentiels associés à leur utilisation :

• Complexité: La mise en place et la maintenance d'un LLM sont très complexes. Les organisations doivent toujours vérifier si elles disposent de l'expertise et des ressources nécessaires en matière de science des données et d'ingénierie pour mettre en place et superviser un LLM.
• Confidentialité: lorsque tu utilises des modèles de langage génératifs (LLM), garde à l'esprit qu'ils peuvent traiter et générer du texte à partir de données d'entrée susceptibles de contenir des informations sensibles ou confidentielles. Les données confidentielles doivent être protégées et ne doivent pas être divulguées lors des interactions avec les LLM, que ce soit pour les utilisateurs individuels ou lorsqu'ils sont intégrés à d'autres processus.
• Confidentialité des données: bien que les grands modèles de langage (LLM) ne stockent ni ne partagent explicitement les données qu’ils utilisent pour leur apprentissage, il existe tout de même un risque de fuite involontaire d’informations ou d’atteinte à la vie privée, en particulier lorsqu’il s’agit de données personnelles ou sensibles. Si un service est régulièrement réentraîné à partir des interactions des utilisateurs, d’autres utilisateurs pourraient avoir accès à des données qui ont été envoyées au service à un moment donné.
• Conformité réglementaire: il est essentiel de respecter les réglementations en matière de protection des données, telles que le RGPD et la loi européenne sur l'IA, lorsque tu utilises des modèles de langage grand public (LLM) dans des applications professionnelles, car tout manquement peut entraîner de lourdes amendes, des conséquences juridiques et nuire à ta réputation.

S'assurer que l'utilisation des modèles de langage génératifs (LLM) par ton organisation respecte les normes éthiques et n'entraîne pas la production de contenus inexacts ou préjudiciables est une exigence fondamentale pour tout déploiement en entreprise.

TextCortex, une IA d'entreprise pour le déploiement de modèles de langage à grande échelle

TextCortex une plateforme d'infrastructure d'IA destinée aux entreprises, basée dans l'Union européenne, qui permet aux organisations d'accéder à plusieurs modèles de langage (LLM), tels que GPT-4o, Claude, Gemini et bien d'autres, depuis une plateforme unique et sécurisée. Au lieu de gérer séparément API , les contrôles de sécurité et les droits d'accès pour chaque modèle, les entreprises gèrent tout via TextCortex.

TextCortex à tes données d'entreprise, à SharePoint, à Google Drive, à Confluence et à d'autres sources, et permet à tes employés de récupérer ces informations et d'agir en conséquence en utilisant le langage naturel. Les contrôles d'accès, les journaux d'audit et la gestion des autorisations sont gérés au niveau de la plateforme, et non au niveau de chaque modèle. C'est une différence cruciale pour les entreprises qui traitent des données sensibles dans plusieurs services.

Résultats de b2venture, une société d'investissement gérant plus de 800 millions d'euros d'actifs :

• Une multiplication par sept de l'utilisation de l'IA au sein de l'équipe d'investissement
• On a atteint un taux d'adoption de 70 % au sein de l'équipe
• 5 à 10 heures gagnées par opportunité d'investissement évaluée
• Plus de 10 agents IA spécialisés déployés dans différentes fonctions de recherche et de flux de travail

TextCortex certifié ISO 27001 et SOC 2, entièrement conforme au RGPD et en adéquation avec la loi européenne sur l'IA. Il compte parmi ses clients des entreprises du Fortune 500 et du DAX 40 à travers le monde, et propose un programme de formation à l'IA de trois mois comprenant quatre ateliers, une certification d'équipe et un chargé de compte dédié pour faciliter l'adoption dès le départ.

Questions fréquemment posées

C'est quoi, un grand modèle linguistique (LLM) ?

Un grand modèle linguistique est un algorithme d'apprentissage profond entraîné sur d'énormes quantités de données textuelles pour comprendre et générer du langage naturel. Les grands modèles linguistiques utilisent des architectures de type « Transformer » pour comprendre le contexte, la sémantique et la syntaxe, et ils peuvent accomplir des tâches allant de la réponse à des questions et de la synthèse de textes à l'écriture de code et à l'exécution de flux de travail autonomes en plusieurs étapes.

Quels sont les modèles de langage (LLM) les plus utilisés dans les entreprises ?

En 2025, les principaux modèles de langage (LLM) destinés aux entreprises seront le GPT-4o et le GPT-o3 d'OpenAI, le Claude Sonnet 4 et l'Opus 4 d'Anthropic, ainsi que le Gemini 2.0 et le Gemini 2.5 de Google. Une étude de Menlo Ventures montre qu'Anthropic aura conquis 32 % des parts de marché des LLM pour entreprises d'ici mi-2025. Llama 3.x de Meta est l'option open source la plus largement déployée pour les organisations qui souhaitent un contrôle sur site.

Comment les entreprises déploient-elles les grands modèles de langage ?

Il existe trois approches principales : utiliser API publics proposés par les fournisseurs de modèles, exécuter des modèles open source sur une infrastructure interne, ou déployer via une plateforme comme TextCortex se charge pour toi de l'orchestration multi-modèles, de l'intégration des données d'entreprise et de la conformité. La plupart des entreprises qui s'investissent sérieusement dans l'IA combinent au moins deux de ces approches.

Quels sont les principaux risques liés à l'utilisation des modèles de langage génératifs (LLM) en entreprise ?

Les principaux risques concernent la confidentialité des données (les grands modèles de langage peuvent traiter des informations sensibles), la conformité réglementaire (notamment au regard du RGPD et de la loi européenne sur l'IA), l'inexactitude des modèles (hallucinations ou résultats erronés) et la complexité de la mise en place et de la maintenance. La plupart de ces risques peuvent être maîtrisés grâce à une plateforme adaptée, à des contrôles d'accès et à un cadre de gouvernance.

Quelle est la taille du marché des LLM d'entreprise ?

Le marché mondial des LLM pour les entreprises était évalué à 6,7 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 71,1 milliards de dollars d'ici 2034, avec un taux de croissance annuel moyen (TCAM) de 26,1 %. Gartner prévoit que plus de 80 % des entreprises auront déployé des applications ou des API d'IA générative d'ici 2026, contre moins de 5 % en 2023, ce qui représente l'une des courbes d'adoption technologique les plus rapides jamais enregistrées.

Quelle est la différence entre utiliser une API LLM API faire tourner un modèle open source ?

Les modèles API, comme GPT-4o ou Claude, sont gérés par le fournisseur et accessibles via le cloud. Ils sont plus rapides à mettre en place et sont régulièrement mis à jour, mais tes données transitent par l'infrastructure du fournisseur. Les modèles open source, comme Llama 3.x, tournent sur tes propres serveurs, ce qui te donne un contrôle total sur tes données, mais leur déploiement et leur maintenance nécessitent beaucoup plus de compétences en matière d'infrastructure.

¹ Menlo Ventures. « Bilan semestriel 2025 du marché des LLM : panorama des modèles de base et aspects économiques ». Juillet 2025. menlovc.com

² Kong Inc. « Quel avenir pour l'IA générative en entreprise ? » 2025. konghq.com