Un LLM (Large Language Model, « grand modèle de langage ») est un modèle d'intelligence artificielle entraîné sur de très grands volumes de texte pour prédire le token suivant d'une séquence, ce qui lui permet de rédiger, résumer, traduire, raisonner et écrire du code.
Les LLM reposent sur l'architecture transformer et comptent de quelques milliards à plusieurs centaines de milliards de paramètres. Ils sont d'abord pré-entraînés sur du texte brut, puis ajustés (instruction tuning, RLHF) pour suivre des consignes et respecter des règles de comportement.
Les familles les plus connues sont Claude (Anthropic), GPT (OpenAI), Gemini (Google), Mistral, Llama (Meta) et Qwen (Alibaba). On les utilise via une API ou, pour les modèles à poids ouverts, sur sa propre infrastructure.
Pourquoi ça compte quand on recrute
Deux métiers très différents se cachent derrière « LLM » : ceux qui entraînent les modèles (research scientists, research engineers, rares et concentrés dans quelques labos) et ceux qui construisent des produits avec (AI Engineers). Clarifiez lequel vous cherchez avant d'écrire l'offre. Un bon signal : le candidat parle d'évaluation, de coûts et de limites, pas seulement de démos.