Les différences entre le NLP et les LLM

Tout comme un traducteur compétent comble le fossé en matière de communication entre les personnes parlant des langues différentes, le NLP aide les machines à comprendre le sens et l'intention véhiculés par le langage humain. Pour cela, il dissèque l'entrée de l'utilisateur couche par couche. Il étudie la grammaire, identifie les mots clés, décompose la structure de la phrase, et repère même les éléments plus nuancés du langage, comme le sentiment et le sarcasme.

En procédant ainsi, il est capable de produire des sorties incroyables :

• Extraire des informations clés à partir d'ensembles volumineux de données textuelles, par exemple en résumant des articles de presse ou en analysant des évaluations client.

• Converser et interagir avec les humains de manière naturelle, comme c'est le cas avec les assistants virtuels et les chatbots.

• Traduire des langues avec précision, en conservant les nuances des différences culturelles et stylistiques.

• Analyser les émotions et les opinions exprimées dans un texte, pour aider les entreprises à comprendre le sentiment des clients ou les tendances sur les réseaux sociaux.

Pour avoir une présentation exhaustive du NLP, lisez l'article Qu'est-ce que le traitement du langage naturel (NLP) ?

Les LLM sont une technologie complètement différente. Au lieu d'interpréter la demande, les LLM s'appuient sur des volumes massifs de données textuelles pour apprendre et établir leur propre compréhension du langage. Il peut s'agir de données venant de livres, d'articles, de sites web et bien d'autres, qui permettent aux LLM d'identifier les schémas et les relations existantes. Avec cet entraînement, les LLM ne se contentent pas de comprendre ce que vous dites, ils peuvent prédire ce que vous êtes susceptible de dire par la suite. Les LLM peuvent ensuite générer une réponse, voire même imiter l'utilisateur et générer un contenu qui suit les mêmes schémas.

Cette combinaison de capacités fait que les LLM excellent dans les tâches suivantes :

• Générer un texte comme s'il avait été rédigé par une main humaine : des poèmes au code, des scripts aux articles de presse, les LLM peuvent adapter leur style d'écriture en fonction des scénarios, imitant la créativité humaine de façon tout à fait fascinante.

• Comprendre des contextes complexes : la vaste quantité de données d'entraînement dont ils se servent leur permet de saisir les nuances, l'humeur et même le double sens. Les réponses qu'ils fournissent paraissent donc plus naturelles et attrayantes.

• Converser comme une personne : au lieu de fournir une réponse préalablement programmée, les LLM peuvent adapter leur conversation en fonction de vos questions et des interactions passées, ce qui crée une expérience dynamique et personnalisée.

Envie d'en savoir plus sur des LLM spécifiques, comme GPT et BERT ? Lisez notre article Qu'est-ce qu'un grand modèle de langage (LLM) ?

Même si ces deux technologies sont essentielles dans l'univers de l'IA et du traitement du langage, il s'agit d'outils très différents. Le NLP est une forme d'intelligence artificielle avec ses règles et ses statistiques, qui excelle dans l'exécution de tâches structurées, comme l'extraction d'informations et la traduction. Les LLM sont un type de modèle de Machine Learning optimisé par un apprentissage profond (ou Deep Learning) et des volumes conséquents de données. Ce sont des "maestros de la créativité", car ils génèrent des textes, répondent aux questions et s'adaptent à différents scénarios avec une aisance impressionnante.

Ces technologies ont donc toutes deux leurs propres forces, mais aussi leurs propres faiblesses. Par exemple, le NLP attache une grande importance à la précision, mais se retrouve extrêmement limité dans ce qu'il peut accomplir seul. Et même si les LLM sont bien plus adaptables, leur capacité à imiter l'expression humaine les expose au risque de véhiculer les préjugés se trouvant potentiellement dans leurs données d'entraînement.

Approfondissons le sujet en étudiant les différences entre le développement du NLP et celui des LLM. Même si ces deux technologies jouent un rôle essentiel pour combler le fossé entre humains et machines en matière de communication, sur le plan technique, elles sont construites de manière très différente pour résoudre des problèmes spécifiques.

Le NLP est adossé à des règles explicites et à des connaissances linguistiques. À l'instar d'un architecte qui suit méticuleusement les plans établis, un système NLP s'appuie sur des règles prédéfinies de grammaire, de syntaxe et de sémantique. Cela lui permet d'exceller dans des tâches ayant des structures claires, par exemple l'identification de parties d'un discours ou l'extraction d'informations à partir d'un texte. Malheureusement, il peut se retrouver en difficulté lorsqu'il s'agit de gérer l'ambiguïté ou le contexte, ce qui limite sa flexibilité.

À l'inverse, les LLM ne s'appuient pas sur des plans rigides et, à la place, se servent d'une approche basée sur les données. Ils ne sont pas véritablement créatifs, mais ils sont guidés par les schémas et les connexions des ensembles de données spécifiques, ce qui leur permet de donner une très bonne impression de créativité. C'est pour cette raison qu'ils sont capables de générer un texte semblant avoir été écrit par une main humaine, de traduire des langues de manière créative, et même de converser sans limites.

La mise en place d'un système NLP nécessite souvent de configurer manuellement des règles et des ressources linguistiques, un processus chronophage et extrêmement spécialisé. A contrario, les LLM s'appuient sur un entraînement automatisé basé sur des ensembles de données volumineux, qui nécessitent une puissance de calcul importante et de l'expertise concernant les techniques de Deep Learning.

Comme nous l'avons rapidement évoqué, il n'y a généralement pas lieu de choisir entre le NLP et les LLM. Bien souvent, ils vont de pair et font partie d'une solution complète, plus importante. Toutefois, ils excellent dans certaines tâches et certains cas d'utilisation d'une manière qui leur est propre :

NLP :

• Extraction d'informations : en passant les données au crible, le NLP peut isoler des faits et des chiffres intéressants, et de là, étayer les études de marché, les analyses financières et la découverte scientifique.

• Analyse des sentiments : en jaugeant les opinions des clients dans les évaluations ou sur les réseaux sociaux, le NLP aide les entreprises à comprendre comment une marque est perçue et ainsi améliorer la satisfaction des clients.

• Traduction machine : en éliminant les barrières linguistiques, le NLP permet de traduire de manière précise des documents, des sites web et des conversations en temps réel.

LLM :

• Création de contenus : des descriptions de produit aux articles de blog, les LLM génèrent des contenus attrayants, qui permettent aux rédacteurs humains de se consacrer à des tâches plus stratégiques.

• Chatbots et assistants virtuels : les LLM propulsent l'IA conversationnelle, ce qui permet des interactions naturelles avec les robots de service client ou les assistants virtuels.

• Réponse aux questions : équipés de vastes connaissances, les LLM fournissent des réponses utiles aux questions complexes, apportant ainsi une petite révolution dans les domaines de l'éducation et de la recherche.

Malgré leurs avancées, le NLP et les LLM ont des obstacles à surmonter. Dans le cas du NLP, ce sont le contexte et l'ambiguïté qui peuvent conduire à des interprétations erronées. Quant aux LLM, ils ont des difficultés à comprendre les nuances et peuvent donc générer des sorties imprécises ou partiales. Se pose aussi la question, et non des moindres, de l'éthique face à la capacité des LLM à imiter les interactions humaines. Il est impératif de mettre en place des pratiques de développement responsable pour éviter de générer des contenus préjudiciables ou pour éliminer le plus de préjugés possible dans les données d'entraînement. 

Pour remédier à ces limites, il faut une recherche continue, des ensembles de données diversifiés et une mise en place soigneuse pour faire en sorte que ces deux technologies libèrent leur potentiel, tout en restant responsables et éthiques.

Bien que les LLM repoussent les frontières en ce qui concerne la génération et la compréhension de textes, ils ont des limites. La précision, la sensibilité au contexte et les considérations éthiques sont autant de questions cruciales auxquelles il n'est pas toujours évident de répondre. Et c'est exactement pour cette raison que nous avons créé Elasticsearch Relevance Engine (ESRE). ESRE est un outil puissant pour les développeurs qui pallie ces problématiques et qui facilite la création d'expériences de recherche optimales.

ESRE libère le potentiel des LLM tout en gérant leurs limites. On vous explique comment :

• Récupération optimisée : ESRE vous offre la précision de la correspondance de textes BM25 et de la correspondance sémantique de la recherche vectorielle. Grâce à cette combinaison puissante, les résultats de recherche sont plus pertinents et plus précis, même en cas de requêtes complexes (p. ex. codes et descriptions de produits lors d'une recherche sur un site d'e-commerce, ou superficie en mètres carrés et descriptions du voisinage lors d'une recherche de bien immobilier).

• Compréhension du contexte : en intégrant des bases de connaissances externes et des pipelines NLP, ESRE permet aux LLM de saisir le contexte d'une requête de recherche, et de là, de fournir des sorties plus précises et plus pertinentes.

• Atténuation des préjugés : ESRE emploie des techniques d'impartialité, comme la sélection des données et le monitoring des modèles, dans le but de réduire les préjugés dans les sorties des LLM. Il promeut ainsi le développement d'une IA responsable.

• Génération augmentée de récupération (RAG) : Elasticsearch fait office de passerelle d'informations dans les workflows de RAG en transférant du contexte critique, par exemple des données propriétaires, aux LLM. Ainsi, les réponses sont plus précises et les hallucinations, moins nombreuses, grâce à une meilleure compréhension de la requête.

Toutefois, ESRE ne se contente pas de dépasser les limitations des LLM. Nous proposons également une vaste gamme de fonctionnalités NLP, tels que des modèles NLP pré-entraînés. Ces modèles sont prêts à l'emploi et peuvent aider pour différentes tâches : reconnaissance d'entités, analyse des sentiments, ou encore modélisation des thèmes. Lorsque vous les combinez avec les LLM, vous pouvez alors créer des solutions de recherche hybride qui renforcent les forces de ces deux technologies.

Tout au long de cet article, nous avons plongé dans l'univers de ces deux technologies fascinantes que sont le NLP et les LLM. Chacune d'elles a ses forces et joue son rôle dans le monde vaste de l'IA. Le NLP suit des règles et excelle dans l'exécution de tâches structurées comme l'extraction d'informations et la traduction. Les LLM, quant à eux, sont une technologie créative idéale pour la génération de contenus et les conversations.

Mais, malgré le titre de cet article, il ne s'agit pas de faire un choix entre l'une et l'autre. Ce qui est véritablement formidable, c'est de les combiner pour créer un outil d'IA qui exploite les règles rigoureuses du NLP et les vastes connaissances des LLM. Grâce à cette combinaison, la capacité des machines à non seulement comprendre notre langage, mais aussi à l'utiliser de manière nuancée et pertinente pour interagir est devenue réalité.

Et c'est là qu'Elastic entre en jeu. Avec Elasticsearch Relevance Engine (ESRE), vous avez à votre disposition les outils nécessaires pour rapprocher le NLP et les LLM, et de là, renforcer la précision de vos recherches, atténuer les préjugés, approfondir la compréhension du contexte de votre recherche, et bien plus encore.

Il ne s'agit pas de choisir. Il s'agit d'unir les forces du NLP et des LLM à l'aide de la flexibilité et des outils d'Elastic, pour repousser les limites et créer des expériences de recherche qui comprennent parfaitement les magnifiques nuances du langage humain et sont capables d'y répondre.

Pour aller plus loin, voici quatre méthodes qui vous aideront à révéler des informations exploitables à partir des données de votre entreprise :

1. Démarrez un essai gratuit et découvrez l'aide qu'Elastic peut apporter à votre entreprise.

2. Faites le tour de nos offres afin de savoir comment Elasticsearch Platform fonctionne et comment nos solutions s'adaptent à vos besoins.

3. Découvrez les 5 tendances de recherche propulsée par l'IA qui impactent les développeurs en 2024.

4. Partagez cet article par e-mail ou via LinkedIn, Twitter ou Facebook avec les personnes de votre réseau qui pourraient être intéressées par son contenu.