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Glossaire · IA

LLM (Large Language Model)

Un LLM (Large Language Model) est un modèle d'intelligence artificielle entraîné sur d'immenses corpus de texte pour comprendre et générer du langage naturel. ChatGPT, Claude, Gemini et Llama en sont des exemples : ils alimentent les moteurs de réponse qui redéfinissent la recherche.

Un LLM (Large Language Model) est un modèle d'intelligence artificielle entraîné sur des milliards de mots pour prédire et générer du langage naturel. C'est la technologie derrière ChatGPT, Claude, Gemini ou Llama. Un LLM ne « cherche » pas comme un moteur classique : il compose une réponse à partir de ce qu'il a appris et, de plus en plus, de sources consultées en direct.

Comment fonctionne un LLM

Un LLM apprend des régularités statistiques du langage pendant son entraînement, jusqu'à une date de coupure. Pour répondre à une question, il génère le texte le plus probable au regard de ce qu'il a appris. Quand il est connecté à la recherche web ou à un système RAG, il complète sa mémoire avec des documents récents — c'est ce qui rend la citation de votre contenu possible.

Un exemple concret

Quand vous demandez à Perplexity « quelle est la meilleure agence GEO en France ? », le LLM sous-jacent assemble une réponse à partir de pages qu'il consulte en temps réel et de ce qu'il a mémorisé sur ces marques. Votre présence dans les deux compte.

Pourquoi ça compte

Comprendre comment fonctionne un LLM, c'est comprendre pourquoi le LLMO et le GEO misent autant sur les définitions claires et les brand mentions. Pour exploiter ce levier, voyez notre agence GEO.

Définition

Date de coupure

Date limite des données d'entraînement d'un LLM. Au-delà, il dépend de la recherche web pour rester à jour.

FAQ

Questions fréquentes

Pas par défaut : un LLM s'arrête à sa date de coupure d'entraînement. Pour répondre sur des sujets récents, il s'appuie sur la recherche web et le RAG, qui vont chercher des sources à jour au moment de la question.

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