LLM : repères et vigilance

Comment distinguer une réponse plausible d’une réponse vérifiée lorsqu’on interroge un LLM ?

1250 € par session, HTVA

En résumé

Cette demi-journée de 3 heures donne les repères essentiels pour découvrir les grands modèles de langage. À partir d’un dossier fictif, les participants expérimentent la génération de texte, observent ses limites et produisent une fiche de vérification pour évaluer une réponse avant de la réutiliser.

Pourquoi cette formation ?

Un LLM produit du texte à partir de régularités apprises ; la fluidité de sa réponse ne prouve pas son exactitude. Comprendre cette distinction aide à repérer les affirmations inventées, les raccourcis et les références qui semblent crédibles sans être vérifiables. Dans un contexte IT et produit, une synthèse erronée peut transformer une hypothèse en caractéristique technique. Cette initiation apprend à confronter les sorties au dossier disponible, à signaler les informations manquantes et à conserver une validation humaine. Cas fil rouge : L’organisation fictive « Veldorne Instruments » prépare une note interne sur un nouveau capteur. Son dossier contient une fiche technique, un compte rendu de test et une question sans réponse documentée sur la compatibilité. Les participants examinent une synthèse générée et repèrent ce qui peut être conservé, corrigé ou laissé en suspens. Transfert au travail : Après la session, reprendre la fiche de vérification sur un document anonymisé autorisé. Comparer chaque affirmation produite à sa source et noter les corrections nécessaires avant toute diffusion.

Les objectifs de cette formation

• Expliquer simplement les notions de token, d’entraînement et de contexte.
• Distinguer génération de texte, recherche documentaire et vérification factuelle.
• Repérer une affirmation non étayée dans une synthèse générée.
• Formuler une demande précisant tâche, sources et informations manquantes.
• Évaluer une réponse avec une grille de contrôle explicite.

Pour qui et avec quels prérequis ?

Rôles et tâches concernés

• Collaborateurs IT et produit découvrant les assistants conversationnels.
• Chefs de projet et fonctions support souhaitant évaluer des textes générés.

Compétences préalables

• Aucun prérequis IA.
• Savoir consulter un document numérique et saisir du texte dans une interface.

Ce que vous travaillerez

1. Du texte aux prédictions

   Objectif : Décrire le fonctionnement d’un LLM sans jargon technique excessif. Tokens, entraînement, génération progressive et fenêtre de contexte. Différence entre connaissances apprises et documents fournis dans une conversation.

2. Observer les limites

   Objectif : Identifier pourquoi une réponse convaincante peut être incorrecte. Hallucinations, biais, connaissances potentiellement datées, ambiguïtés et variabilité. L’accès à des sources externes dépend de l’environnement utilisé.

3. Demander avec un cadre

   Objectif : Observer l’effet d’une consigne précise sur une synthèse. Tâche, périmètre documentaire, format attendu et traitement des inconnues. Une meilleure consigne ne remplace pas la vérification.

4. Vérifier avant de reprendre

   Objectif : Mesurer la qualité factuelle d’une réponse et décider de son usage. Traçabilité des affirmations, couverture des éléments attendus, confidentialité et validation humaine. Limites d’un contrôle sur un petit dossier.

Ce que vous emportez

• Schéma annoté du fonctionnement simplifié d’un LLM.
• Consigne testée pour résumer un dossier technique.
• Tableau des affirmations avec sources et corrections.
• Fiche opérationnelle de vérification avant réutilisation.

Méthode et évaluation

• Apports courts suivis de pratique immédiate sur le cas fil rouge.
• Travail individuel puis en binômes, avec relecture croisée des productions.
• Mise en commun guidée : ce qui fonctionne, ce qui doit être corrigé, ce qui reste une décision humaine.
• Préparation : Prévoir un accès à un assistant d’IA générative autorisé par l’organisation ; à défaut, utiliser les sorties préparées pour l’exercice. Consulter les règles internes de confidentialité ; les exercices utilisent uniquement des données fictives ou anonymisées.

Critères observables : L’explication distingue entraînement du modèle et utilisation du contexte. ; La consigne demande explicitement de signaler les informations absentes. ; Chaque affirmation examinée est classée comme étayée, contredite ou non documentée. ; La proportion d’affirmations étayées est calculée sur les affirmations examinées. ; La fiche finale indique les corrections et les points nécessitant une validation humaine..

Questions fréquentes

Faut-il savoir programmer ?

Non. Les manipulations portent sur des consignes et des documents courts.

Le modèle consulte-t-il systématiquement Internet ?

Non. Il faut vérifier les capacités et les accès de l’environnement autorisé.

Peut-on utiliser des documents internes ?

La séance reste sur des cas fictifs ou anonymisés, dans les outils autorisés.

Une réponse accompagnée de sources est-elle fiable ?

Chaque référence doit être consultée : son existence ne prouve pas qu’elle soutient l’affirmation.