Le principe fondamental de GPT est la prédiction de la suite la plus probable dans une séquence linguistique, en utilisant un mécanisme d’attention pour modéliser les relations entre les mots. Cette approche a marqué une rupture avec les modèles séquentiels classiques, en autorisant le traitement parallèle et contextuel des données. GPT est désormais la référence dans les usages d’IA générative textuelle. Son architecture permet une adaptabilité à de nombreux cas d’usage : assistants virtuels, génération de code, rédaction de contenus, analyse de sentiments, etc. Son entraînement est auto-supervisé, ce qui signifie qu’il apprend sans balisage manuel, en devinant les mots masqués dans des textes. Toutefois, sa puissance pose des défis : consommation énergétique élevée, opacité des raisonnements, reproductibilité variable, et régulation éthique. Pour les organisations, il est essentiel de comprendre GPT comme une infrastructure technologique, non comme une “boîte magique”, et d’intégrer des garde-fous dans son usage professionnel.