Qu’est-ce qu’un grand modèle de langage (LLM) ?

Les Large Language Models (LLM), appelés grands modèles de langage en français, sont apparus comme un atout puissant dans le domaine de la cybersécurité.

Ces systèmes d’IA avancés peuvent être exploités pour améliorer un large éventail de capacités de sécurité, allant de la détection avancée des menaces et de l’analyse des vulnérabilités à la découverte des escalades de privilèges et à la réponse automatisée.

L’intégration des LLM dans les solutions de cybersécurité est une tendance qui se développe rapidement, car ils continuent d’améliorer l’expérience utilisateur et l’automatisation des tâches et fournissent une compréhension contextuelle des communications liées à la sécurité.

Le grand modèle de langage (LLM) est une forme avancée d’intelligence artificielle qui est entraînée sur de grands volumes de données textuelles pour apprendre des modèles et des connexions entre les mots et les phrases. Cela permet aux LLM de comprendre et de générer des textes semblables à ceux des humains, avec un degré élevé de fluidité et de cohérence.

Les LLM sont principalement construits sur un type spécifique de structure d’apprentissage profond appelé « réseau de transformateurs ». Au cœur de ces transformateurs se trouve la capacité de comprendre le contexte et le sens en analysant méticuleusement la manière dont différents éléments, tels que les mots d’une phrase, sont liés les uns aux autres.

Un modèle de transformateur typique comprend plusieurs composants appelés « blocs de transformateur » ou « couches ». Il s’agit notamment de couches d’« auto-attention » qui aident le modèle à se concentrer sur les parties importantes des données d’entrée, de couches de « feed-forward » qui traitent ces informations de manière linéaire et de couches de « normalisation » qui veillent à ce que les données restent normalisées tout au long du traitement.

En orchestrant ces différentes couches, les transformateurs peuvent interpréter avec précision les données entrantes et générer des résultats pertinents pendant ce que l’on appelle le « temps d’inférence ».

Pour améliorer encore leurs capacités, ces modèles empilent plusieurs blocs les uns sur les autres, créant ainsi des transformateurs plus profonds (plus complexes) capables de traiter des tâches linguistiques de plus en plus sophistiquées.

Les cas d’utilisation des LLM s’étendent des simples chatbots et assistants virtuels à la prise en charge de solutions de cybersécurité sophistiquées. Contrairement aux modèles de langage traditionnels, les LLM présentent des caractéristiques communes :

• L’échelle : Les LLM sont « grands » parce qu’ils ont un nombre extrêmement élevé de paramètres, souvent des milliards ou même des trillions, ce qui leur permet de capturer les complexités du langage humain.
• Pré-entraînement : Les LLM subissent une phase initiale de pré-entraînement au cours de laquelle ils sont exposés à de vastes ensembles de données textuelles, tels que des livres, des articles et des sites web. Au cours de cette phase, le modèle apprend à prédire le mot suivant dans une séquence, ce qui lui permet de comprendre le langage, la grammaire, les faits et même les biais des données.
• Mise au point : Après le pré-entraînement initial, les LLM peuvent être affinés sur des ensembles de données plus spécifiques pour se spécialiser dans des tâches ou des domaines de connaissance particuliers, comme la réponse à des questions ou la génération de codes.
• Architecture du transformateur : De nombreux LLM de pointe sont construits à l’aide de l’architecture transformatrice, un concept introduit dans un article publié par Google en 2017 et intitulé « Attention Is All You Need ». Les transformateurs s’appuient sur un mécanisme d’« attention » pour capturer les relations entre les différentes parties de la séquence d’entrée, ce qui permet un traitement plus efficace et parallélisé que les modèles précédents.
• Génération de texte : Une fois formés, les LLM peuvent générer de nouveaux textes à partir d’invites ou de phrases partielles fournies par les utilisateurs. Ils peuvent compléter des phrases, répondre à des questions, traduire des langues et même rédiger des articles dans des styles et des tons différents.

Les LLM peuvent lire, écrire, coder et calculer, ce qui améliore la créativité et la productivité humaines dans divers secteurs. Ils ont un large éventail d’applications et aident à résoudre certains des problèmes les plus complexes au monde.

Cependant, comme de nombreux modèles basés sur l’IA, les LLM présentent des défis, tels que la garantie de l’exactitude et de la fiabilité du contenu généré, ainsi que la prise en compte des biais potentiels et des préoccupations éthiques.

Les modèles linguistiques à grande échelle ont fait progresser notre capacité à interagir avec le langage et à le traiter par le biais d’ordinateurs. Ces modèles sophistiqués sont plus qu’une simple avancée dans la manière dont les machines comprennent, génèrent et interprètent le langage humain ; ils représentent un saut quantique. Les implications des LLM sont cruciales pour de nombreuses facettes de la vie moderne.

• Amélioration des capacités de traitement du langage naturel : Les LLM peuvent interpréter et générer des textes de type humain avec un haut degré de fluidité et de cohérence en tirant parti de leurs vastes ensembles de données d’apprentissage et d’architectures avancées telles que les transformateurs. Cela permet aux LLM d’exceller dans un large éventail de tâches de traitement du langage naturel (NLP), telles que la traduction, la réponse aux questions, le résumé de texte, etc.
• Polyvalence et large applicabilité : Utilisés dans divers secteurs et cas d’utilisation, les LLM peuvent prendre en charge les chatbots et les assistants virtuels, la génération de contenu, le développement de code et même la recherche scientifique. Leur capacité à apprendre des modèles de langage généraux puis à être affinés pour des domaines spécifiques les rend très polyvalents.
• Automatisation et efficacité : Les LLM peuvent automatiser de nombreuses tâches liées aux langues, améliorant ainsi la productivité et réduisant le temps et les efforts requis pour des activités telles que l’analyse de données, le service à la clientèle et la rédaction créative.
• Potentiel de transformation de la recherche et de l’accès à l’information : On pense que les LLM avancés pourraient potentiellement remplacer ou augmenter les moteurs de recherche traditionnels en fournissant des réponses plus directes et plus humaines aux requêtes. Toutefois, des inquiétudes subsistent quant à la fiabilité et à l’exactitude factuelle du contenu généré par les LLM, ce qui nécessite un développement plus poussé.
• Progrès de l’IA et de l’apprentissage automatique : Les LLM représentent une étape importante dans les progrès de l’intelligence artificielle, car ils mettent en évidence la puissance des modèles linguistiques à grande échelle basés sur des données et leur potentiel d’innovation. Ils utilisent des techniques d’apprentissage automatique, en particulier l’apprentissage profond, pour apprendre des modèles linguistiques à partir de grandes quantités de données d’apprentissage de manière non supervisée.

Les LLM représentent une approche de la modélisation linguistique plus avancée et axée sur les données que les systèmes traditionnels basés sur des règles, offrant une flexibilité, une évolutivité et des capacités de compréhension contextuelle exceptionnelles.

Les progrès réalisés grâce aux modèles linguistiques à grande échelle se sont traduits par un large éventail d’avantages tangibles. De l’amélioration de l’efficacité de la communication et des tâches simples au traitement de vastes ensembles de données pour en tirer une signification contextuelle utile, les avantages des LLM sont considérables.

• Réduction du travail manuel et des coûts : Automatiser les processus tels que l’analyse des sentiments, le service à la clientèle, la création de contenu, la détection des fraudes, la prédiction et la classification, ce qui permet de réduire le travail manuel et les coûts qui y sont liés.
• Améliorer la disponibilité, la personnalisation et la satisfaction des clients : Les entreprises peuvent être disponibles 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 grâce aux chatbots et aux assistants virtuels qui utilisent les LLM. La création automatisée de contenu favorise la personnalisation en traitant de grandes quantités de données pour comprendre le comportement et les préférences des clients, ce qui augmente la satisfaction des clients et les relations positives avec la marque.
• Gagner du temps : Automatisez les processus dans le marketing, les ventes, les RH et le service client, tels que la saisie de données, la création de documents et l’analyse de grands ensembles de données, libérant ainsi les employés pour qu’ils se concentrent sur les tâches qui nécessitent une expertise humaine.
• Améliorer la précision des tâches : Traitez de grandes quantités de données, ce qui permet d’améliorer la précision des tâches telles que l’analyse des données et la prise de décision.
• Évolutivité et performances : Les LLM modernes sont très performants et génèrent des réponses rapides, à faible latence, capables de traiter une grande quantité de données textuelles et d’interactions avec les utilisateurs sans qu’il soit nécessaire d’augmenter proportionnellement les ressources humaines.
• Adaptabilité et extensibilité : Les LLM peuvent être adaptés aux besoins spécifiques de l’organisation en suivant une formation supplémentaire, ce qui permet d’obtenir des modèles finement ajustés qui répondent à des exigences uniques.
• Compréhension du langage naturel : Interpréter et comprendre les entrées de texte d’une manière qui imite la compréhension du langage humain, en améliorant les chatbots, la génération de contenu et la recherche d’informations.
• Flexibilité : Un LLM peut être utilisé pour un large éventail de tâches et de déploiements dans différents secteurs, organisations, utilisateurs et applications, ce qui en fait un outil polyvalent.
• Facilité de formation : De nombreux LLM sont formés sur des données non labellisées, ce qui accélère le processus de formation et réduit la nécessité d’un étiquetage manuel approfondi.
• Productivité accrue : La génération automatisée de contenu, le résumé de texte, l’aide à la recherche et les services de traduction linguistique augmentent considérablement la productivité.
• Assistance personnalisée : Offrez une assistance personnalisée et des recommandations basées sur les interactions des utilisateurs, améliorant ainsi l’expérience des utilisateurs dans les environnements de service à la clientèle ou d’apprentissage.
• Rentabilité, cohérence et haute qualité : Les LLM peuvent fournir des solutions efficaces et rentables dans les domaines de l’assistance à la clientèle, de la génération de contenu et des services de traduction. Les modèles garantissent la cohérence et la qualité des tâches de création de contenu, d’assurance qualité et d’analyse des données.

Les capacités et les performances des grands modèles linguistiques s’améliorent constamment. Les LLM se développent et s’améliorent au fur et à mesure de l’ajout de données et de paramètres — plus ils apprennent, plus ils s’améliorent.

Les LLM s’appuient sur l’architecture du transformateur pour traiter et générer des textes de type humain sur la base des modèles et des connaissances qu’ils acquièrent au cours de la formation. Cela leur permet d’exceller dans le traitement d’énormes ensembles de données et de diverses tâches de NLP.

Voici un aperçu du fonctionnement des LLM :

Architecture - Modèles de transformation

Les LLM sont généralement construits en utilisant l’architecture du transformateur, qui consiste en un encodeur et un décodeur. Le codeur convertit le texte d’entrée en une représentation intermédiaire, tandis que le décodeur génère le texte de sortie.

L’architecture du transformateur utilise des mécanismes d’attention pour capturer les relations entre les différentes parties de la séquence d’entrée.

Processus de formation

Les LLM sont formés sur des quantités massives de données textuelles, souvent des milliards de mots, provenant de sources telles que des livres, des sites web, des articles et des réseaux sociaux.

Au cours de la formation, le modèle apprend à prédire le mot suivant dans une séquence en fonction du contexte fourni par les mots précédents. La prédiction du mot suivant permet au modèle d’apprendre les modèles, la grammaire, la sémantique et les relations conceptuelles au sein de la langue.

Tokénisation et enchâssement

Le texte d’entrée est d’abord tokenisé, c’est-à-dire qu’il est décomposé en unités plus petites, telles que des mots ou des sous-mots.

Ces jetons sont ensuite transformés en représentations numériques appelées « embeddings », qui capturent le contexte et la signification des mots. Les embeddings sont ensuite introduits dans l’architecture du transformateur en vue d’un traitement ultérieur.

Génération de texte

Une fois entraîné, le LLM peut générer un nouveau texte en prédisant de manière autonome le mot suivant en fonction de l’entrée.

Le modèle s’appuie sur les modèles et les connaissances acquis au cours du processus de formation pour produire un langage cohérent et pertinent sur le plan contextuel.

Optimisation et mise au point

Pour améliorer les performances et la précision des LLM, diverses techniques peuvent être employées, telles que l’ingénierie de l’invite, le réglage de l’invite et le réglage fin d’ensembles de données spécifiques.

Ces techniques permettent de remédier aux biais, aux inexactitudes factuelles et aux résultats inappropriés qui peuvent résulter de la formation sur des ensembles de données vastes et diversifiés.

Polyvalence et applications

Les LLM peuvent être appliqués à un large éventail de tâches de traitement du langage naturel, telles que la traduction, la réponse aux questions, le résumé de texte et la génération de contenu.

Leur polyvalence provient de leur capacité à apprendre des modèles de langage généraux, puis à les affiner pour des domaines ou des cas d’utilisation spécifiques.

La formation des LLM implique la combinaison d’un pré-entraînement à grande échelle sur divers ensembles de données, le parallélisme des modèles pour accélérer le processus, le réglage fin de tâches spécifiques et des techniques telles que RLHF ou DPO pour aligner les résultats du modèle sur les attentes de l’utilisateur.

Voici un aperçu plus approfondi de ces mécanismes de formation spécifiques.

Pré-entraînement

Les LLM sont d’abord exposés à des quantités massives de données textuelles, souvent de l’ordre de milliards de mots, provenant de sources telles que des livres, des sites web, des articles et des réseaux sociaux.

Au cours de cette phase de préformation, le modèle apprend à prédire le mot suivant dans une séquence, ce qui l’aide à comprendre les modèles et les connexions entre les mots, la grammaire, les informations, les capacités de raisonnement et même les biais dans les données.

Ce processus de pré-entraînement implique des milliards de prédictions, ce qui permet au modèle d’acquérir une compréhension générale du langage.

Parallélisme des modèles

Le « parallélisme des modèles » réduit le temps de formation de ces grands modèles en divisant le modèle en parties plus petites et en formant chaque partie en parallèle sur plusieurs GPU ou puces d’intelligence artificielle, ce qui permet une convergence plus rapide et de meilleures performances globales.

Les types courants de parallélisme de modèles comprennent le parallélisme de données, le parallélisme de séquences, le parallélisme de pipeline et le parallélisme de tenseurs.

Mise au point

Après le pré-entraînement initial, le LLM peut être affiné sur des ensembles de données plus spécifiques afin de se spécialiser dans des tâches ou des domaines de connaissance particuliers.

Ce processus d’affinage permet d’aligner les résultats du modèle sur les résultats souhaités pour des cas d’utilisation particuliers.

Évaluation et optimisation

Le modèle formé est évalué par rapport à un ensemble de données de test afin d’évaluer ses performances.

En fonction des résultats de l’évaluation, le modèle peut être affiné en ajustant les hyperparamètres, en modifiant l’architecture ou en s’entraînant sur des données supplémentaires afin d’améliorer ses performances.

Apprentissage par renforcement à partir du feedback humain (RLHF)

L’un des moyens d’aligner les MLD sur les attentes des utilisateurs est l’apprentissage par renforcement à partir du retour d’information humain (RLHF). Le RLHF consiste à former un « modèle de récompense » qui attribue des scores plus élevés aux réponses qu’un humain apprécierait, puis à utiliser ce modèle de récompense pour affiner le LLM d’origine.

Une approche plus récente et plus efficace, appelée optimisation directe des préférences (DPO), a également été développée. Elle permet aux LLM d’apprendre directement à partir des données sans avoir besoin d’un modèle de récompense distinct.

Les LLM sont un sous-ensemble spécialisé de l’IA générative qui se concentre sur le traitement du langage naturel et la génération de texte.

Alors que l’IA générative est un concept plus large qui englobe la création de divers types de contenu, notamment des images, de la musique et du texte, les LLM sont spécifiquement conçus pour comprendre et générer des textes de type humain.

Les LLM sont formés sur des ensembles massifs de données textuelles, ce qui leur permet d’apprendre des modèles de langage, la grammaire et la sémantique, puis d’utiliser ces connaissances pour produire des réponses cohérentes et contextuellement pertinentes à des messages-guides.

En revanche, les modèles d’IA générative peuvent être formés sur divers types de données, tels que les images et les sons, afin de créer un contenu original dans ces formats respectifs.

Ces modèles utilisent une variété d’architectures de réseaux neuronaux, y compris les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN), pour générer de nouvelles données qui imitent les modèles et les caractéristiques des données d’entraînement.

Alors que les LLM se concentrent sur des tâches liées au langage, l’IA générative a une portée plus large et peut être appliquée à un large éventail d’industries, de la création de contenu et de la personnalisation à la découverte de médicaments et à la conception de produits.

La combinaison des LLM et de l’IA générative peut conduire à des applications puissantes, telles que la génération de contenu multimodal, de recommandations personnalisées et d’expériences conversationnelles interactives.

Les LLM jouent un rôle de plus en plus important dans diverses applications, notamment dans les domaines suivants

• Le service et l’assistance à la clientèle : Les LLM améliorent les chatbots et les assistants virtuels pour offrir des interactions personnalisées, automatiser les fonctions d’assistance et évaluer le sentiment des clients. Ces avancées rationalisent considérablement les flux de travail du service client.
• Réseaux sociaux et création de contenu : En matière de génération de contenu, les LLM facilitent la création d’articles, de billets de blog, de mises à jour de réseaux sociaux et de descriptions de produits. Cette capacité permet aux entreprises et aux créatifs de gérer efficacement la production de contenu.
• Finance et investissement : Dans le domaine de la finance, les gestionnaires de fonds d’investissement passent au crible les données financières afin d’en tirer des enseignements pour les stratégies d’investissement. En outre, ils contribuent au traitement des prêts en évaluant les risques de crédit avec plus de précision.
• Génération de code et automatisation : De la génération d’extraits de code à l’automatisation des tâches de programmation de routine, telles que l’élaboration de commandes shell ou l’exécution de révisions de code, les LLM sont à l’avant-garde de l’amélioration de l’efficacité du développement de logiciels.
• IA conversationnelle et chatbots : Comme le montre ChatGPT, les LLM améliorent considérablement l’expérience des utilisateurs dans les interactions numériques en alimentant les interfaces conversationnelles avec des réponses plus humaines.
• Applications médicales et de soins de santé : L’intégration des dossiers médicaux électroniques et de la littérature médicale a permis aux LLM de soutenir les processus de prise de décision clinique en temps réel. Les LLM aident à élaborer des plans de traitement et allègent les charges administratives des professionnels de la santé, ce qui peut améliorer les résultats des soins prodigués aux patients.
• Transport et logistique : Les LLM révolutionnent notre approche de la logistique et de la gestion des transports. En analysant de vastes ensembles de données sur les flux de trafic, les conditions météorologiques et les horaires logistiques, ces modèles optimisent les itinéraires afin d’améliorer l’efficacité opérationnelle. En outre, ils prévoient les besoins de maintenance en traitant les données des capteurs des véhicules ou des équipements, ce qui permet de mettre en place des stratégies d’entretien proactives qui minimisent les temps d’arrêt.

Les applications étendues des LLM mettent en évidence leur potentiel de transformation, les positionnant comme des outils essentiels pour relever les défis actuels tout en débloquant de nouvelles opportunités dans tous les secteurs d’activité.

De nombreuses organisations investissent dans les LLM pour soutenir un large éventail de projets.

Certains de ces exemples concrets sont des outils courants et populaires, tandis que d’autres sont des solutions plus ciblées conçues pour des besoins et des cas d’utilisation spécifiques.

• ChatGPT, développé par OpenAI, est l’un des LLM les plus connus et les plus utilisés. Il a démontré des capacités impressionnantes en matière de traitement du langage naturel, de génération de texte et d’interactions conversationnelles.
• Gemini est la réponse de Google à ChatGPT, un assistant d’IA conversationnel alimenté par un LLM. Il est conçu pour s’engager dans des conversations ouvertes et pour aider à accomplir diverses tâches.
• NVIDIA a construit un pipeline utilisant les LLM et la génération augmentée par récupération pour aider les analystes de sécurité à enquêter sur les CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) quatre fois plus vite en moyenne, ce qui leur permet d’établir des priorités et de traiter les vulnérabilités de manière plus efficace.
• Anthropic’s Claude est un LLM développé par Anthropic, une entreprise qui se consacre à la construction de systèmes d’IA sûrs et éthiques. Il est connu pour ses excellentes performances dans un large éventail de tâches en langage naturel.
• L’IA Einstein de Salesforce, alimentée par des LLM, est utilisée pour améliorer l’efficacité des ventes et la satisfaction des clients en automatisant et en personnalisant les tâches liées à la relation client.
• Security Copilot de Microsoft et d’autres solutions similaires exploitent les LLM et la génération augmentée par extraction pour fournir aux professionnels de la cybersécurité des réponses et des conseils en temps réel sur des scénarios de déploiement complexes, améliorant ainsi l’efficacité et l’efficience.

Ces exemples démontrent la polyvalence des LLM dans diverses industries tout en répondant à des demandes spécifiques dans des secteurs plus vastes tels que la cybersécurité.

Au fur et à mesure que la technologie continue d’évoluer, nous pouvons nous attendre à voir des applications encore plus innovantes des LLM dans de nombreux domaines différents.

Si les LLM représentent une avancée significative dans l’utilisation de l’IA, leur déploiement et leur développement s’accompagnent de défis et de limites notables.

Leur compréhension peut aider à guider une utilisation plus efficace des LLM dans diverses applications.

• Biais et équité : Les LLM peuvent par inadvertance refléter les biais trouvés dans leurs données d’apprentissage, ce qui conduit à des résultats susceptibles de perpétuer l’injustice. Il est essentiel de s’attaquer à ces biais pour garantir des résultats équitables.
• Considérations éthiques : Le déploiement des LLM soulève des questions éthiques complexes liées à l’authenticité du contenu, à la prolifération des deepfakes, à la diffusion de fausses informations et à des effets sociétaux plus larges. Il est essentiel d’aborder ces questions avec prudence.
• Sûreté et sécurité : Les LLM risquent d’être utilisés pour produire des informations trompeuses ou nuisibles. Garantir la sécurité de ces modèles contre toute utilisation abusive, y compris la protection contre les attaques adverses, est une priorité importante.
• Protection de la vie privée et des données : La sensibilité des données utilisées pour la formation des LLM exige des mesures strictes en matière de protection de la vie privée. Il est essentiel de garantir la confidentialité des informations relatives aux utilisateurs pour maintenir la confiance et respecter les normes éthiques.
• Explicabilité et transparence : Comprendre comment les LLM prennent leurs décisions reste un défi en raison de leur complexité. L’amélioration de la clarté des processus de prise de décision des modèles est cruciale pour la fiabilité et la responsabilité.
• Durabilité environnementale : L’importante puissance de calcul nécessaire à la formation des LLM pose des problèmes environnementaux en raison de la forte consommation d’énergie. Pour relever ce défi, il faut innover en adoptant des pratiques plus durables.
• Compréhension des contextes : L’amélioration de la capacité d’un MLD à saisir des nuances dans des contextes différents et à reconnaître des schémas linguistiques complexes est une quête permanente dans les cercles de recherche en IA.
• Apprentissage et évolution continus : L’élaboration de stratégies permettant aux MFR d’apprendre en continu, en s’adaptant de manière transparente aux nouvelles données ou aux changements de contexte sans oublier les connaissances antérieures, représente une frontière passionnante pour la recherche en matière d’intelligence artificielle. L’adaptabilité est essentielle pour que les modèles restent pertinents et utiles au fil du temps.
• Défis pratiques en matière de déploiement : La mise en œuvre des LLM dans le monde réel implique de surmonter des obstacles tels que la garantie d’une mise à l’échelle efficace, l’accessibilité et l’intégration harmonieuse dans les infrastructures technologiques existantes. Il est essentiel de relever ces défis pour que l’application des technologies LLM soit couronnée de succès.
• Capacités créatives : Si les LLM ont fait des progrès dans la production de contenus qui semblent originaux, des questions subsistent quant à leur capacité à produire des travaux réellement innovants ou créatifs. Comprendre les limites de la production créative de ces modèles et explorer les moyens d’améliorer leur ingéniosité est un domaine d’étude permanent.

Ces défis et ces limites soulignent l’importance d’une recherche et d’un développement continus pour répondre aux diverses questions techniques, éthiques et pratiques concernant les grands modèles de langage.

L’avenir des LLM est prometteur, avec plusieurs développements et tendances clés à l’horizon. Nous assisterons probablement à la poursuite du développement de modèles plus spécialisés, adaptés à des industries ou à des domaines spécifiques.

Par exemple, il continuera à y avoir des LLM avancés conçus pour les secteurs juridique, médical ou financier, formés à la terminologie et aux données spécifiques à un domaine afin de mieux gérer le langage et les exigences uniques de ces domaines.

Cette spécialisation pourrait permettre de remédier à certaines des limites des LLM à usage général en ce qui concerne le traitement d’informations sensibles ou hautement techniques.

Une autre orientation future potentielle pour les LLM est l’intégration avec des outils et des plateformes largement utilisés. Les LLM sont déjà intégrés à Google Workspace et à Microsoft 365, ce qui laisse penser que les capacités des LLM seront intégrées de manière plus transparente dans les outils de productivité et de collaboration quotidiens des utilisateurs.

Cela pourrait permettre des interactions plus naturelles et plus efficaces, en permettant aux utilisateurs d’exploiter les capacités de compréhension et de génération de langage des LLM pour améliorer leurs flux de travail.

Les analystes soulignent l’importance d’aborder les biais culturels et linguistiques inhérents à de nombreux LLM, souvent formés de manière prédominante sur des données en anglais américain. Pour y remédier, l’Europe et d’autres régions développeront des alternatives compétitives de LLM intégrant une plus grande diversité culturelle et préservant les langues et les connaissances locales.

Cela pourrait déboucher sur un paysage de technologies de LLM plus inclusif et plus représentatif à l’échelle mondiale.

L’avenir des LLM impliquera probablement des progrès continus dans des domaines tels que les considérations éthiques, la sûreté et la sécurité, l’explicabilité et l’impact sur l’environnement.

Au fur et à mesure de l’adoption de ces modèles, l’accent sera mis sur le développement et le déploiement responsables des LLM, sur l’atténuation des dommages potentiels et sur la réduction de leur empreinte carbone.

Proofpoint, l’une des principales entreprises de cybersécurité, est à l’avant-garde de l’exploitation des grands modèles de langage pour améliorer ses capacités de détection des menaces.

L’une des principales innovations de Proofpoint est l’intégration de BERT LLM dans sa solution CLEAR afin de fournir une protection avant livraison contre les attaques d’ingénierie sociale, une première dans l’industrie. Cette avancée critique offre une solution solide aux utilisateurs qui cliquent sur des URL malveillantes.

Les recherches de Proofpoint montrent que les utilisateurs réagissent aux attaques de type BEC (Business Email compromise) dans les minutes qui suivent la réception de l’email.

En plus de la détection des menaces avant livraison, Proofpoint s’appuie sur les LLM, notamment ChatGPT et WormGPT, pour entraîner ses modèles d’apprentissage automatique afin d’identifier et d’atténuer les menaces des emails de phishing générés par l’IA.

En incorporant ces échantillons générés par les LLM dans leurs données d’entraînement, Proofpoint peut améliorer la précision de ses modèles dans la détection de nouvelles attaques de phishing alimentées par l’IA.

Proofpoint développe également une interface utilisateur basée sur l’IA générative appelée « Proofpoint Security Assistant », qui permet aux analystes de sécurité de poser des questions en langage naturel et de recevoir des informations et des recommandations exploitables.

Cette fonctionnalité, initialement intégrée à la plateforme Sigma Information Protection, sera étendue aux plateformes Aegis et Identity Threat Defense, offrant ainsi aux équipes de sécurité de puissantes capacités d’analyse des menaces basées sur le LLM.

Pour en savoir plus, contactez Proofpoint.