Voici un décryptage technique et clair du fonctionnement de ChatGPT, Bard/Gemini et Copilot : architecture Transformer, entraînement, données, calcul, limites, sécurité et usages.
Pour être sûr de comprendre
Un modèle de langage est un programme qui devine le mot suivant, comme un jeu de prédiction. Pour deviner, il a appris sur beaucoup de textes et a repéré des motifs. ChatGPT ou Gemini utilisent cette idée pour répondre à des questions, traduire ou résumer.
Ils transforment chaque mot en nombres, puis comparent ces nombres entre eux pour comprendre les liens. Ils apprennent d’abord tout seuls sur des textes publics, puis on les entraîne avec des exemples corrigés pour qu’ils répondent mieux.
Ces outils sont puissants mais pas parfaits : ils peuvent se tromper, inventer des choses ou ne pas connaître les dernières nouvelles. On doit donc garder un esprit critique, protéger les données, et vérifier les réponses importantes.
En résumé
Un grand modèle de langage repose sur l’architecture Transformer, qui calcule des relations entre tokens par des mécanismes d’« attention » multi-têtes. L’entraînement suit trois étapes courantes : pré-entraînement auto-supervisé sur de vastes corpus, alignement via apprentissage par renforcement à partir de retours humains, puis spécialisations (outils, recherche de documents, fonctions métier). Le fonctionnement de ChatGPT, de Bard/Gemini et de Copilot combine ce cœur générique avec des couches produits : garde-fous, filtrage, journalisation, et parfois ancrage contextuel par récupération de connaissances. Les performances dépendent de la qualité des données, de la puissance de calcul et du suivi en production. Les limites portent sur la factualité, les biais, la robustesse hors distribution et la sécurité. Les perspectives clés sont la multimodalité, l’explicabilité, l’hybridation neuro-symbolique, des contextes plus longs et une consommation énergétique mieux maîtrisée.
La définition d’un modèle de langage et son principe général
Un modèle de langage prédit la prochaine unité symbolique (token) à partir d’un contexte. Cette définition d’un modèle de langage se traduit en pratique par une fonction de probabilité qui, pour une séquence d’entrée, estime la distribution du token suivant. Le principe d’un modèle de langage consiste à optimiser cette fonction pour minimiser une perte (cross-entropy) entre prédictions et données de référence.
Le rôle d’un grand modèle de langage (LLM) est d’encoder des régularités statistiques complexes : syntaxe, sémantique, style, structures argumentatives, voire raisonnements procéduraux. Ces régularités émergent de l’échelle (taille du modèle, volume de données, pas d’entraînement). La structure d’un modèle de langage moderne s’appuie sur un empilement de blocs Transformeurs, chacun comprenant attention multi-têtes, normalisations et couches feed-forward.
L’architecture Transformer, brique fondamentale
La mécanique de l’attention
Le Transformer remplace les boucles séquentielles par une attention qui met en relation chaque token avec tous les autres d’un contexte. Trois tenseurs servent de passerelles : requêtes (Q), clés (K) et valeurs (V). En calculant des produits scalaires Q·K, puis en pondérant V, le modèle sélectionne dynamiquement les informations pertinentes.
L’attention multi-têtes (plusieurs projections Q/K/V en parallèle) apprend des relations complémentaires : accord sujet-verbe, co-références, dépendances à longue portée, styles. Les positions sont injectées par encodage (sinusoïdal ou appris) pour conserver l’ordre.
Le pipeline encodage-décodage et la génération
Les LLM textuels actuels utilisent souvent un bloc « decoder-only » : lors de la génération, le masque causal interdit d’utiliser le futur. À l’inférence, le modèle échantillonne un token (greedy, top-k, nucleus), l’ajoute au contexte, et recommence. La génération de texte par l’intelligence artificielle est donc un processus itératif, contrôlé par des paramètres de décodage (température, pénalités de répétition) et des contraintes (longueur, mots interdits).
Les données utilisées par ChatGPT et la création d’un modèle
La construction du corpus
La création d’un modèle de langage nécessite un corpus massif, diversifié et nettoyé. On agrège des sources publiques (web, livres, code), des données sous licence, et parfois des contributions humaines. On retire les doublons, standardise l’encodage, filtre la toxicité et équilibre les domaines pour favoriser la compréhension du texte par l’IA.
Le tokenizer segmente le texte en sous-mots fréquents. Un bon compromis entre vocabulaire (dizaines de milliers d’entrées) et longueur moyenne des séquences réduit la longueur utile et accélère l’entraînement.
L’entraînement de ChatGPT, pas à pas
Le fonctionnement d’un LLM suit un protocole éprouvé :
- Pré-entraînement auto-supervisé : prédiction du prochain token sur des trillions de tokens.
- Instruction tuning : ajustement supervisé sur des paires instruction-réponse de haute qualité pour renforcer la compréhension de ChatGPT.
- RLHF (apprentissage par renforcement avec retour humain) : des annotateurs classent plusieurs réponses ; un modèle de préférence guide une politique qui maximise la satisfaction humaine tout en limitant les dérives.
Cet enchaînement explique l’entraînement de ChatGPT et sa capacité à suivre des consignes.
La puissance de calcul et l’optimisation numérique
La puissance de calcul nécessaire aux modèles de langage est considérable. Les entraînements modernes utilisent des grappes de GPU/TPU reliées par des interconnexions rapides. On répartit les poids (tensor parallelism), les couches (pipeline) et les données (data parallelism). Le mixed-precision (par exemple en 16 bits) accélère le calcul et économise la mémoire sans dégrader la qualité.
L’optimiseur (AdamW souvent) adapte les pas, la planification d’apprentissage suit des schémas « warmup + décroissance », et le gradient checkpointing garde une mémoire maîtrisée. À l’inférence, on quantifie parfois les poids (par exemple en 8 bits) pour réduire les coûts et amener l’IA « en périphérie », au plus près de l’utilisateur.
La différence entre GPT et Bard/Gemini, et la comparaison avec Copilot
La différence entre GPT et Bard (renommé Gemini) tient à la lignée de modèles, à l’intégration produit et à la stratégie de données. GPT est un modèle OpenAI accessible via API et interfaces, tandis que Google déploie Gemini dans ses services. Les deux reposent sur Transformer et sur des variantes d’instruction tuning et de RLHF.
La comparaison entre ChatGPT et Copilot introduit une autre brique : l’« ancrage » dans les données de l’entreprise et les outils Microsoft 365. Copilot s’appuie sur un moteur de recherche interne et des connecteurs pour récupérer des passages pertinents ; le prompt envoyé au LLM inclut ces extraits. Cette mise à jour des modèles de langage par récupération externe n’est pas un ré-entraînement, mais un enrichissement contextuel à la volée.
Le traitement du langage naturel et l’alignement
Du sens statistique à l’utilité métier
Le traitement du langage naturel convertit des phrases en représentations denses. Les couches apprennent des « directions sémantiques » qui permettent de classer, extraire, résumer. L’apprentissage automatique dans ChatGPT bénéficie d’un corpus varié : documentation, dialogues, code, ce qui améliore l’aptitude multitâches.
L’alignement cherche un compromis entre utilité, sécurité et respect de la consigne. Les politiques d’arrêt, le refus sur des sujets sensibles et la détection de contenus à risque encadrent le fonctionnement de l’intelligence artificielle conversationnelle.
L’explicabilité, la fiabilité et les limites
La fiabilité des réponses de ChatGPT dépend de trois leviers : qualité du prompt, accès à une base de connaissances à jour, robustesse du décodage. Les erreurs typiques incluent la « fabulation » et les confusions de dates.
L’explicabilité des modèles de langage reste difficile au niveau des poids, mais des techniques locales (attributions d’attention, exemples contrefactuels) aident à comprendre pourquoi une sortie a été produite.
La limite des modèles de langage est structurelle : ils apprennent des corrélations, pas des lois. Sans vérification externe, ils peuvent produire des réponses plausibles mais fausses. Le recours à la récupération de documents, aux outils, et à des contraintes formelles réduit ce risque.
L’utilisation de ChatGPT au quotidien : cas d’usage chiffrés
Des gains mesurables sur la chaîne informationnelle
Rédaction assistée, synthèse, extraction structurée, génération de code : les gains se mesurent en temps et en qualité. Sur des tâches standardisées, des équipes rapportent des réductions de délais de préparation et un meilleur contrôle de cohérence stylistique.
En support, la priorisation des demandes et la proposition de réponses initiales réduit l’attente, tout en laissant l’arbitrage final à l’humain. En data, la génération de requêtes et de tests accélère l’itération d’analystes et d’ingénieurs.
La sécurité des données dans ChatGPT
La sécurité des données dans ChatGPT repose sur la séparation des environnements, des politiques de conservation, le chiffrement en transit et au repos, et des contrôles d’accès. En contexte professionnel, on privilégie des espaces dédiés, des journaux d’audit, des filtres de sorties, et des règles de non-apprentissage sur données sensibles. Des mécanismes de classification et de masquage protègent les informations personnelles.
Les neurones artificiels et la technologie des réseaux de neurones
Un neurone artificiel effectue une combinaison linéaire, puis une non-linéarité (GELU, ReLU). Les réseaux de neurones empilent ces transformations pour apprendre des représentations hiérarchiques : mots → syntagmes → phrases → discours.
Dans les LLM, les blocs Transformer remplacent les convolutions par l’attention. Les paramètres (poids et biais) se comptent en milliards ; leur organisation suit des matrices projetant tokens et positions vers des espaces de grande dimension. L’entraînement ajuste ces matrices par rétro-propagation afin de minimiser l’erreur globale.
La différence entre ChatGPT et Bard dans la pratique
Des politiques, des outils et des intégrations
La différence entre ChatGPT et Bard (Gemini) côté usage vient des intégrations : ChatGPT se connecte à des outils (navigation, code), Gemini s’insère nativement dans l’écosystème Google (recherche, documents, mobile). Les politiques de sécurité et l’accès aux fonctionnalités varient selon les régions et les offres.
Côté entreprise, Copilot ajoute une couche de récupération dédiée aux documents internes, ce qui change la donne pour la conformité et la confidentialité. Cette architecture minimise la fuite de données tout en fournissant un contexte précis à la génération.
Le futur des grands modèles de langage
De la multimodalité aux agents outillés
Le futur des grands modèles de langage s’oriente vers la multimodalité native : texte, image, audio, vidéo et capteurs traités de manière unifiée. Des agents planifient, appellent des outils (recherche, calcul, code), vérifient leurs propres sorties et citent des sources.
Les contextes s’allongent pour intégrer des documents volumineux ; les modèles deviennent plus sobres via quantification et distillation ; l’hybridation neuro-symbolique impose des contraintes logiques pour renforcer la fiabilité. L’évolution des modèles de langage inclut également des garanties formelles (tests systématiques, contrats de service, métriques de robustesse).
L’application pratique des modèles de langage : méthode pas à pas
- Cadrage : formuler la tâche, définir l’indicateur métier (précision, rappel, coût par requête), fixer des garde-fous.
- Données : cartographier les sources, mesurer biais et lacunes, établir des jeux de tests réalistes.
- Choix du modèle : sélectionner une taille et une offre compatibles avec les contraintes de latence et de confidentialité.
- Récupération : brancher un moteur de recherche documentaire pour ancrer les réponses et réduire les erreurs.
- Évaluation : tester automatiquement sur des lots représentatifs ; mettre en place des revues humaines pour les cas sensibles.
- Production : journaliser, surveiller la dérive, itérer sur les prompts et la sécurité.
La vulgarisation du fonctionnement de ChatGPT sans perdre la précision
Vulgariser n’est pas simplifier à l’excès. Expliquer que ChatGPT « devine le prochain mot » est exact, mais il faut ajouter que l’attention explore des dépendances longues, que l’alignement rend le modèle plus utile, et que l’ancrage documentaire limite la fabulation. Cette pédagogie évite les attentes irréalistes et pousse à adopter une posture d’« humain dans la boucle ».
Une trajectoire responsable plutôt qu’une course brute
L’augmentation des paramètres et des données ne suffit plus. Les priorités deviennent la sobriété énergétique, la transparence sur les limites, la protection des droits d’auteur et des données personnelles, ainsi que l’équité. Les modèles doivent exposer ce qu’ils savent, ce qu’ils ignorent et comment ils décident. C’est à ces conditions que les LLM resteront des applications concrètes utiles, sûres et acceptées.
Points saillants à retenir
– Le fonctionnement de ChatGPT repose sur Transformer, attention et prédiction du prochain token.
– L’alignement (instruction tuning, RLHF) et l’ancrage documentaire sont déterminants pour la qualité réelle.
– Les différences entre acteurs tiennent moins à la théorie qu’aux données, à l’ingénierie de production, à l’intégration et à la gouvernance.
Dernier regard : vers des IA qui coopèrent et citent
Plutôt qu’un oracle, viser un assistant outillé qui planifie, consulte des sources, calcule, puis explique sa chaîne de raisonnement. Les organisations qui combineront rigueur de données, évaluation continue et sécurité by design tireront la meilleure valeur des LLM, sans sacrifier la confiance ni la conformité.
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Sources
Attention Is All You Need, NeurIPS 2017.
GPT-4 Technical Report, OpenAI, 2023.
AI Index Report 2025, Stanford HAI.
Introducing Gemini (Bard renommé Gemini) et documentation modèles. blog.google
Microsoft Copilot, ancrage et récupération contextuelle.
