{"id":1669,"date":"2025-05-05T17:00:00","date_gmt":"2025-05-05T15:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.proginov.com\/blog\/?p=1669"},"modified":"2025-03-12T09:56:35","modified_gmt":"2025-03-12T08:56:35","slug":"nlp-llm-slm-rag-definitions-sur-lia-la-suite","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.proginov.com\/blog\/nlp-llm-slm-rag-definitions-sur-lia-la-suite\/","title":{"rendered":"NLP, LLM, SLM, RAG : d\u00e9finitions sur l\u2019IA, la suite"},"content":{"rendered":"\n

Par Vincent Raynal<\/strong>, Responsable produit chez Proginov<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Dans la derni\u00e8re newsletter de Proginov, nous avons d\u00e9fini les diff\u00e9rents types d\u2019IA (article que vous pouvez retrouver sur le blog de Proginov<\/a>). Maintenant que le cadre est pos\u00e9, allons un peu plus loin dans le jargon de l\u2019IA avec le NLP, les LLM, les RAG, de mani\u00e8re \u00e0 mieux comprendre ce que signifie int\u00e9grer l\u2019IA dans un ERP.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Langage naturel ou NLP (Natural Language Processing)<\/h2>\n\n\n\n

Le traitement du langage naturel (NLP) est une discipline qui permet aux machines de comprendre, analyser et g\u00e9n\u00e9rer du langage humain. En combinant linguistique et apprentissage automatique, il facilite des t\u00e2ches comme la traduction, la reconnaissance vocale ou les chatbots, rendant les interactions homme-machine plus naturelles. Gr\u00e2ce aux avanc\u00e9es r\u00e9centes, le NLP transforme de nombreux domaines, du commerce \u00e0 la sant\u00e9, en exploitant la puissance des donn\u00e9es textuelles et vocales.<\/p>\n\n\n\n

LLM (Large Language Model)<\/h2>\n\n\n\n

Un mod\u00e8le de langage \u00e9tendu (LLM, pour \u00ab\u00a0Large Language Model\u00a0\u00bb) est une intelligence artificielle entra\u00een\u00e9e sur d’immenses quantit\u00e9s de donn\u00e9es textuelles pour comprendre, g\u00e9n\u00e9rer et contextualiser du langage humain. Gr\u00e2ce \u00e0 sa taille et \u00e0 sa complexit\u00e9, il excelle dans des t\u00e2ches vari\u00e9es comme la r\u00e9daction, la traduction ou la r\u00e9ponse \u00e0 des questions, en simulant une compr\u00e9hension profonde du texte. Ces mod\u00e8les transforment les interactions num\u00e9riques en rendant les \u00e9changes avec les machines plus naturels et pertinents.<\/p>\n\n\n\n

SLM (Small Language Model)<\/h2>\n\n\n\n

Un SLM est un mod\u00e8le de langage de taille r\u00e9duite, par opposition aux LLM. Ces mod\u00e8les sont pertinents pour des usages sp\u00e9cialis\u00e9s (un type de t\u00e2che) ou pour s\u2019ex\u00e9cuter dans des environnements o\u00f9 la puissance disponible est moindre (appareils mobiles par exemple).
L\u2019avantage du SLM est qu\u2019il est moins gourmand dans son fonctionnement. Il est sans doute l\u2019avenir du LLM.<\/p>\n\n\n\n

RAG (Retrieval-Augmented Generation)<\/h2>\n\n\n\n

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique combinant la g\u00e9n\u00e9ration de texte par des mod\u00e8les de langage avec la r\u00e9cup\u00e9ration d’informations pertinentes dans des bases de donn\u00e9es ou des documents. En enrichissant le mod\u00e8le avec des donn\u00e9es externes en temps r\u00e9el, le RAG permet de produire des r\u00e9ponses plus pr\u00e9cises, contextuelles et adapt\u00e9es \u00e0 des requ\u00eates sp\u00e9cifiques. Cette approche est particuli\u00e8rement utile pour les t\u00e2ches n\u00e9cessitant des connaissances actualis\u00e9es ou sp\u00e9cialis\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

C\u2019est particuli\u00e8rement int\u00e9ressant dans un contexte ERP, puisque cela va permettre d\u2019adosser \u00e0 la connaissance du LLM une connaissance m\u00e9tier port\u00e9e par l\u2019ERP.<\/p>\n\n\n\n

Dans la prochaine newsletter \u00e0 para\u00eetre en juin, nous verrons plus en d\u00e9tail dans quels contextes Proginov va int\u00e9grer ces notions dans sa future version 6.1, dont la sortie est programm\u00e9e pour octobre 2025.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Par Vincent Raynal, Responsable produit chez Proginov Dans la derni\u00e8re newsletter de Proginov, nous avons d\u00e9fini les diff\u00e9rents types d\u2019IA (article que vous pouvez retrouver sur le blog de Proginov). Maintenant que le cadre est pos\u00e9, allons un peu plus loin dans le jargon de l\u2019IA avec le NLP, les LLM, les RAG, de mani\u00e8re \u00e0 mieux… Lire la suite…<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":1670,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[66,205],"tags":[227],"class_list":["post-1669","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-avis-dexpert","category-ia","tag-tendances"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.proginov.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1669","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.proginov.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.proginov.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proginov.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/6"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proginov.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1669"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.proginov.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1669\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1671,"href":"https:\/\/www.proginov.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1669\/revisions\/1671"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proginov.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1670"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.proginov.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1669"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proginov.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1669"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proginov.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1669"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}