Explication détaillée
Le NLP regroupe la tokenisation, l'analyse syntaxique, l'extraction d'entités, le sentiment, la traduction, le résumé et la génération de texte. Les LLM ont unifié la plupart de ces tâches dans un seul modèle généraliste.
Exemples
Détection du sentiment d'un avis client
Traduction automatique
Extraction d'entités nommées
Résumé d'articles
Questions fréquentes
NLP est-il remplacé par les LLM ?
Non : les LLM sont la nouvelle vague du NLP, mais des modèles spécialisés restent utiles pour le coût, la latence et la précision.
Termes associés
Embedding
Représentation vectorielle d'un texte, d'une image ou d'un objet, capturant son sens dans un espace numérique.
LLM (Large Language Model)
Modèle de langage entraîné sur d'immenses corpus de texte pour comprendre et générer du langage naturel.
Deep Learning
Sous-domaine du machine learning utilisant des réseaux de neurones profonds pour apprendre des représentations complexes.
Transformer
Architecture de réseau de neurones basée sur le mécanisme d'attention, à la base des LLM modernes.
Dernière mise à jour : 15/07/2026