L'entraînement des grands modèles de langage est passé d'une discipline de laboratoire au courant principal du développement de solutions d'entreprise. Les développeurs font face aujourd'hui non seulement à des défis techniques, mais aussi à de nouvelles limites juridiques, à l'expansion des architectures open source et à la pression pour la transparence de la provenance des données. Cet article offre un aperçu complet de ce qu'implique aujourd'hui l'entraînement d'un modèle d'IA – avec des références aux cas actuels, aux décisions et aux développements technologiques.
Pipeline d'entraînement : De quoi se compose-t-elle
L'entraînement d'un grand modèle de langage (LLM) comprend aujourd'hui typiquement ces phases :
| Phase | Description |
|---|---|
| Collecte de données | Rassemblement de vastes corpus textuels (web, livres, code, documentation) |
| Filtrage et tokenisation | Suppression du bruit, des doublons, tokenisation pour l'entrée des réseaux neuronaux |
| Pré-entraînement | Apprentissage statistique de la structure du langage |
| Fine-tuning | Ajustement du modèle pour un domaine spécifique ou un style de communication |
| Alignment | Ajustement des sorties à l'aide de retours (par ex. RLHF) |
Sur le plan architectural, la plupart des équipes utilisent aujourd'hui des frameworks d'entraînement efficaces comme DeepSpeed, Axolotl, vLLM, ou se tournent vers des modèles spécialisés plus petits (Mistral, Phi-3).
Quelles données peuvent être utilisées pour l'entraînement et pourquoi c'est important
Le choix des données d'entraînement affecte directement à la fois les performances et le statut juridique du modèle. En juin 2025, un tribunal fédéral américain a statué en faveur de Meta, qui avait utilisé des copies piratées de livres provenant de la base de données Library Genesis lors de l'entraînement du modèle LLaMA. Selon le juge Vince Chhabria, il s'agissait d'un usage transformatif (fair use), car le modèle n'avait pas copié les textes mot pour mot mais les avait utilisés pour apprendre des schémas linguistiques (The Verge, 2025).
Simultanément, Anthropic a défendu l'entraînement de son modèle Claude sur des livres physiques numérisés achetés légalement. Le juge William Alsup a comparé l'entraînement de l'IA à la façon dont les humains apprennent à lire et à écrire : lire n'est pas copier, mais apprendre le principe (AP News, 2025).
