Les modèles de langage jouent un rôle fondamental dans le traitement automatique du langage naturel (TALN). Grâce à des techniques d’apprentissage supervisé ou auto-supervisé, ils peuvent capter des nuances de sens, identifier des relations contextuelles complexes et produire des réponses pertinentes à des requêtes ouvertes. Les modèles les plus récents, dits “grands modèles de langage” (LLMs), intègrent plusieurs centaines de milliards de paramètres, ce qui les rend extrêmement puissants mais aussi opaques. En entreprise, leur usage couvre la rédaction automatisée de contenus, l’analyse de verbatims clients, l’extraction d’informations, ou encore l’assistance conversationnelle. Toutefois, leur implémentation nécessite une vigilance particulière sur les biais, les hallucinations possibles et la protection des données utilisées. Mieux les comprendre permet de mieux les calibrer pour un usage ciblé, contrôlé et efficace.