Types de LLM utilisés dans les agents d'IA et comment choisir le bon

Chaque jour, de nouveaux modèles, noms et points de référence apparaissent. (GPT, Claude, Gemini 2.0(LLaMA, DeepSeek, Mistral, Qwen…) et il est facile de s’y perdre. Si vous concevez des agents d’IA, il ne suffit pas de savoir lequel est « le meilleur » de manière abstraite ; vous devez comprendre les différents types de LLaMA existants, les fournisseurs qui les proposent, leur utilisation au sein d’un agent et celui qui correspond le mieux à votre cas d’usage, à votre budget et à votre besoin de contrôle.

Qu'est-ce qu'un LLM et pourquoi est-il si important dans le domaine des agents d'IA ?

Un LLM (Large Language Model) est un modèle d'IA entraîné sur d'énormes quantités de texte. Pour apprendre à comprendre et à générer le langage humain, ils reposent sur des réseaux neuronaux profonds, presque toujours dotés d'une architecture spécifique. transformateur, introduit en 2017, qui utilise des mécanismes de soins auto-administrés relier des mots entre eux même lorsqu'ils sont éloignés les uns des autres dans la phrase.

Ce terme « Large » n'est pas un argument marketing.On parle ici de modèles comportant des centaines de millions, des milliards, voire des billions de paramètres. Chaque paramètre est un poids interne ajusté lors de l'entraînement et qui détermine la réponse du modèle. Plus les paramètres sont bien entraînés, plus le modèle est capable de saisir les nuances, le contexte et les structures de raisonnement complexes.

Le processus de base commence par la division du texte en jetons., de petites unités (fragments de mots, mots entiers, symboles) que le modèle convertit en vecteurs numériques appelés plongementsCes vecteurs traversent les couches du Transformer, où l'auto-attention calcule quels jetons sont les plus pertinents pour chaque position et affine étape par étape la représentation contextuelle du texte.

L'autosoins fonctionne avec trois types de vecteurs par jetonLe modèle se compose de trois vues : requête, clé et valeur. Lors de l’entraînement, il apprend des matrices de poids qui projettent les représentations vectorielles sur ces trois vues. Il compare ensuite les requêtes et les clés pour attribuer des scores d’attention, normalise ces scores en poids et les utilise pour combiner les valeurs et former de nouvelles représentations contextualisées.

De plus, les transformateurs ajoutent des encodages positionnels. Ainsi, le modèle sait où chaque jeton se place dans la séquence. Après de nombreuses couches, le modèle a appris des relations sémantiques profondes : par exemple, que « aboiement » et « chien » sont souvent associés dans certains contextes, tandis que « écorce » et « arbre » ne le sont pas.

Au cours de l'entraînement, le LLM effectue des prédictions des millions de fois. Le modèle exploite des données issues de livres, de sites web, de code, de conversations en ligne, etc. Une fonction de perte mesure l'erreur, et les poids sont ajustés par rétropropagation et descente de gradient. L'objectif est que le modèle génère des textes plausibles et cohérents, mot par mot, en apprenant la grammaire, les faits, les formats et les styles.

Pour les agents d'IA, les LLM sont le « cerveau linguistique ».Ils comprennent les instructions utilisateur, décomposent les problèmes en étapes, choisissent l'outil approprié, interprètent les réponses des API externes et génèrent des messages clairs et argumentés. Sans un bon LLM, l'agent n'est rien de plus qu'un enchaînement rigide d'instructions if/else avec des phrases préprogrammées.

Principaux types de LLM selon leur utilisation dans les agents d'IA

En pratique, il n'existe pas un seul « type » de LLMIl s'agit plutôt de plusieurs familles adaptées à différents scénarios. Pour concevoir des agents d'IA, il est utile de distinguer trois grands groupes : les modèles conversationnels généralistes, les modèles axés sur le raisonnement et les modèles légers optimisés pour la vitesse ou le déploiement local.

1. Masters en droit conversationnel à vocation générale

Ce sont les modèles qui s'adaptent le mieux aux dialogues longs et variés.Ils maintiennent le contexte entre les interventions, changent de sujet sans perdre le fil de leur pensée et sont capables de suivre des instructions complexes sur un ton naturel. Ils constituent l'ossature typique de chatbots et assistants virtuels et les agents du service clientèle.

GPT-4o (OpenAI) Il s'agit de l'exemple le plus représentatif de cette catégorie. C'est un modèle multimodal qui accepte le texte, les images, l'audio et les fichiers, et qui peut également répondre dans ces formats. Il se distingue par son latence vocale très faible (des centaines de millisecondes) et pour sa capacité à maintenir des conversations fluides, ce qui le rend idéal pour les agents de support en temps réel, les assistants vocaux ou les tuteurs de langues.

Claude 4 Sonnet (Anthropique) Il s'agit d'un modèle conversationnel équilibré : rapide, avec un contexte riche et détaillé, et permettant de suivre efficacement les instructions en milieu professionnel. Il est particulièrement adapté aux interlocuteurs internes (RH, informatique, support aux employés) pour lesquels des réponses structurées, un ton professionnel et la capacité de se souvenir de nombreuses interactions au cours d'une même session sont indispensables.

2. Les LLM étaient axés sur le raisonnement et la planification

Ce groupe comprend des modèles conçus pour « penser » plus profondément.Bien que cela se traduise par des temps de calcul plus longs et, dans de nombreux cas, des coûts plus élevés, ces solutions sont optimales lorsque votre agent doit résoudre des problèmes à plusieurs étapes, programmer, raisonner sur des données numériques ou scientifiques et justifier soigneusement ses décisions.

OpenAI o3 Il s'agit d'un LLM spécifiquement orienté vers le raisonnement, un héritier conceptuel de la famille o1. Il exploite des techniques de chaîne de pensée décomposer les problèmes en étapes intermédiaires et appliquer une « pensée structurée » aux tâches avancées en mathématiques, en programmation ou en sciences. De plus, il met en œuvre des mécanismes pour alignement délibéréAvant de poursuivre, ils examinent leurs propres actions au regard d'un guide de sécurité.

Claude 4 Opus Il s'agit du modèle le plus vaste et le plus performant d'Anthropic, conçu pour un raisonnement approfondi dans des contextes très étendus : rapports détaillés, bases de connaissances denses et grands référentiels de documents d'entreprise. Il convient aux agents qui doivent consulter une documentation volumineuse (manuels, contrats, politiques) et produire des analyses ou des décisions détaillées, étayées par des références internes.

Gemini 2.5 Pro (Google DeepMind) Il excelle particulièrement dans les situations où il peut être utilisé outils intégrés et analyse approfondiePar exemple, au sein de Google AI Studio avec la recherche approfondie activée. Pour les agents complexes qui doivent consulter de multiples sources, planifier en plusieurs étapes et expliquer la logique de leurs actions, c'est une option puissante, surtout si vous travaillez déjà dans l'écosystème Google Cloud.

DeepSeek R1 représente l'approche de raisonnement à poids ouverts (poids ouvertIl offre des performances compétitives en logique et en mathématiques, et est conçu pour ceux qui veulent contrôle total du modèle et de son déploiementC'est particulièrement intéressant pour les agents qui nécessitent un raisonnement clair, des étapes bien définies et la capacité de fonctionner sur leur propre infrastructure.

3. Masters en droit allégés pour agents à accès rapide ou spécialisés

Les modèles légers sont des versions réduites ou distillées Il s'agit de modèles de grande taille qui sacrifient une partie de leur capacité globale ou de leur profondeur de raisonnement au profit d'une consommation de ressources réduite et d'une vitesse accrue. Ils sont idéaux pour les agents embarqués, intégrés à des applications mobiles, des périphériques de périphérie ou des services nécessitant une latence minimale.

Gemma 3 (4B)La famille Gemma de Google est condensée en environ quatre milliards de paramètres. Elle conserve une bonne obéissance aux instructions et des performances solides, tout en nécessitant beaucoup moins de matériel. Elle s'intègre parfaitement dans agents locaux ou sur des appareils de milieu de gamme qui ne peuvent pas toujours compter sur le cloud.

Mistral Small 3.1 Il est conçu pour fonctionner sur un seul GPU grand public, tout en offrant une large fenêtre contextuelle (Environ 128 000 jetons) et une bonne vitesse de génération. C'est la solution idéale pour les agents de chat en périphérie, les assistants internes sensibles à la latence ou les intégrations nécessitant une réponse quasi instantanée sur des serveurs aux ressources modestes.

Qwen 3 (4B), issu de l'écosystème Alibaba, allie petite taille et un couverture multilingue remarquable (Plus de 100 langues) et une excellente intégration avec les outils de traitement de données. C'est une solution très intéressante pour les agents qui travaillent dans plusieurs langues et doivent orchestrer des API ou des services externes à partir d'un matériel limité.

Meilleurs fournisseurs de LLM pour les agents IA

Outre le type de modèles, l'identité de leurs développeurs et leur mode de distribution sont également des facteurs importants.Chaque fournisseur suit une philosophie différente en matière d'ouverture, de sécurité, d'intégration et de support, ce qui influence la conception de vos agents.

OpenAI Elle propose la série GPT (y compris GPT-4o et des modèles de raisonnement comme o3) via des API et des produits tels que ChatGPT (voir Guide officiel des agents immobiliersSon approche consiste à créer des modèles polyvalents très performants, dotés d'un riche écosystème d'outils, de configurations personnalisées et de fonctionnalités de mémoire. C'est un choix privilégié pour de nombreuses équipes qui souhaitent Résultats rapides et soutien aux ventes.

Anthropique La gamme de technologies Claude (Sonnet, Opus, etc.) est axée sur la sécurité, la maîtrise et la performance des communications longue distance. Ses modèles sont largement utilisés en entreprise, où ces facteurs sont essentiels. Alignement éthique, précision dans les textes longs et la stabilité du comportement.

Google DeepMind Elle est au cœur de la famille Gemini, avec une forte orientation multimodale (texte, image, audio, vidéo) et des contenus longs. Son principal atout réside dans son Intégration avec Google Workspace et Google CloudCela facilite la création d'agents compatibles avec Gmail, Docs, Sheets, Drive ou les services déployés sur Vertex AI.

Meta Elle est à l'origine des LLaMA 2 et LLaMA 3, deux des modèles open-weight les plus performants du marché. Bien que sa licence soit soumise à certaines conditions, Vous pouvez les télécharger et les exécuter sur votre propre infrastructure., les adapter avec LoRA/QLoRA et créer des agents privés qui ne dépendent pas de services externes.

Recherche profonde Elle s'est taillé une place de choix sur le marché des modèles openweight haute performance, comme la gamme R1, par exemple. Ces modèles sont très appréciés des équipes qui recherchent transparence, traçabilité et flexibilité. Personnalisez entièrement vos agents.

xIA, axé sur les modèles Grok, est destiné aux agents possédant accès à l'information en temps réel Ce système, issu de la plateforme X, utilise un style conversationnel plus informel. Il est particulièrement adapté aux chatbots sociaux, aux outils de veille des tendances et aux assistants qui doivent commenter l'actualité sur un ton convivial.

MistralLa startup européenne [Nom de l'entreprise] se concentre sur des modèles ouverts et performants (Mistral 7B, Mistral 8x7B, Mistral Small 3.1, etc.). Ils sont particulièrement appréciés des développeurs qui souhaitent Exécutez les agents localement ou dans votre propre cloud. Optimisation des coûts et de la latence.

Modèles commerciaux vs. modèles open source dans les agents d'IA

Lors de la conception d'un agent LLM, la même question se pose toujours.Dois-je opter pour un modèle commercial hébergé (GPT-4o, Claude, Gemini…) ou un modèle open source/à poids ouverts (LLaMA, Mistral, Falcon, Gemma, Qwen, DeepSeek…) ? Il ne s’agit pas seulement d’une question d’infrastructure ; cela influe sur le contrôle, la confidentialité, le coût et les possibilités de personnalisation.

Modèles commerciaux hébergés Elles sont généralement consommées via une API. Avantages : facilité d’utilisation, mise à l’échelle automatique, performances optimales et maintenance déléguée au fournisseur. Inconvénients : Code source fermé, moins de possibilités de personnalisation poussée. (même s'il existe des options de réglage fin gérées) et la dépendance aux conditions générales de service et aux prix du fournisseur.

Les modèles open source ou open-weight Ils peuvent être téléchargés, exécutés sur votre matériel ou dans votre propre cloud, et même personnalisés avec vos données. Cela offre Contrôle maximal, possibilité de déploiement sur site ou en environnement isolé et une plus grande liberté d'expérimentation. En contrepartie, vous assumez la complexité de l'infrastructure, le coût du calcul et la responsabilité de maintenir le modèle à jour et sécurisé.

Dans de nombreux projets d'agents, une approche hybride finit par être utilisée.Modèles hébergés pour les tâches critiques en matière de qualité (par exemple, raisonnement complexe en back-office) et modèles open source légers pour les agents locaux, les prototypes rapides ou les composants nécessitant une confidentialité maximale.

LLM et agents : leur rôle dans l'architecture

Un agent LLM n'est pas seulement un modèle de langageIl s'agit d'un système qui combine plusieurs fonctionnalités autour de ce modèle pour atteindre l'autonomie et une réelle utilité dans les tâches commerciales.

1. Le modèle de langage comme élément central
Le LLM sert de centre de raisonnement linguistique. Il interprète les messages, décide des prochaines étapes, sélectionne les outils et rédige les réponses. Sa qualité détermine profondeur, précision et naturel des interactions.

2. Memoria
La mémoire permet à l'agent de se souvenir interactions précédentes, préférences de l'utilisateur et faits pertinentsCela peut se faire soit au cours d'une session, soit de manière permanente. En pratique, cela est implémenté à l'aide de bases de données, de systèmes de stockage vectoriel ou de fonctions de mémoire natives qui réinjectent des informations dans l'invite de commande à chaque tour.

3. Utilisation d'outils
Pour passer de la parole à l'action, l'agent doit être capable de invoquer des APIInterroger des bases de données, exécuter des scripts ou activer des services externes : c’est le LLM qui décide. quel outil utiliser et avec quels paramètres à partir du contexte, il interprète ensuite le résultat pour poursuivre le processus.

4. Planification
Les agents les plus avancés utilisent une planification explicite : le modèle décompose les requêtes complexes en sous-tâches ordonnéesVous pouvez analyser si une étape a échoué et réorienter la stratégie. Cela peut se faire en une seule étape (planification sans retour d'information) ou par itérations successives qui ajustent le plan en fonction de la situation.

Types d'agents LLM selon leur fonction

Au quotidien, les agents que nous créons avec LLM se répartissent généralement en quatre catégories.bien qu'ils soient souvent combinés en systèmes plus vastes.

Agents conversationnels
Il s'agit de chatbots typiques utilisés pour le service client, l'assistance technique, les conseils médicaux de base, etc. Ils maintiennent des dialogues naturels, répondent aux questions fréquentes, guident les utilisateurs dans leurs démarches et transfèrent les demandes à un agent humain si nécessaire. Des modèles comme GPT-4o, Claude Sonnet et Gemini, intégrés à des bases de connaissances, excellent dans ce domaine.

Agents orientés vers les tâches
Ils se concentrent sur la réalisation d'objectifs spécifiques : prendre rendez-vous, ouvrir un ticket, générer un rapport, finaliser un flux de travail RHIls configurent des outils, interrogent des données, exécutent des actions et renvoient un résultat final qui va au-delà d'une simple conversation. Cette approche est similaire à celle de Agents copilotes qui automatisent des tâches spécifiques.

Agents créatifs
Ils exploitent les capacités génératives des LLM pour créer des textes, des scénarios, des ébauches de campagnes, de la documentation ou du contenu combiné à des modèles d'images ou audio. Ils s'appuient fortement sur des modèles et des techniques généralistes puissants. ingénierie rapide pour adapter le style et le ton.

Agents de collaboration
Ils travaillent « côte à côte » avec des individus ou d'autres agents. Ils aident à coordonner les projets, à synthétiser les informations pour les équipes, à générer des rapports d'étape, ou décisions de soutienDans les environnements commerciaux complexes, ils fonctionnent souvent comme un hub reliant les données internes, les outils et les utilisateurs ; un bon exemple de cette approche apparaît dans Fujitsu et la nouvelle ère des agents.

Comment personnaliser un LLM pour que votre agent réponde mieux

Si vous utilisez un modèle général comme base, vous devez l'adapter à votre entreprise. Pour qu'ils ne parlent pas de vos concurrents, respectent vos politiques et suivent votre logique interne. Il existe quatre principaux leviers pour ajuster le comportement d'un LLM au sein d'un agent.

1. RAG (Génération augmentée pour la récupération)
Il se compose de l'agent Recherchez des informations dans vos propres données. (Documentation, base de données produits, politiques internes…) et transmettre ces informations au responsable LLM pour contextualiser la demande. C'est le même principe que lorsque nous copions du texte dans une conversation et posons des questions, mais de manière automatisée.

RAG est idéal pour les agents basés sur la connaissance Cela évite de devoir réentraîner le modèle à chaque modification des données. Une simple mise à jour de la source de données suffit, et le modèle LLM aura toujours accès aux informations les plus récentes.

2. Mise au point
Le réglage fin consiste à entraîner le modèle (ou une couche supérieure) avec des exemples précis tirés de votre domainePar exemple, les transcriptions de vos meilleurs appels de vente, des exemples de réponses de votre service d'assistance technique ou des courriels rédigés par votre équipe juridique.

Dans les modèles open source, vous pouvez effectuer un réglage fin complet.Si vous disposez de l'infrastructure et de l'équipe technique nécessaires, cette option est envisageable. Dans les modèles commerciaux, de nombreux fournisseurs proposent un service d'optimisation fine : vous fournissez les données et ils entraînent une variante du modèle pour votre usage. C'est plus coûteux que RAG, mais cela peut améliorer considérablement la cohérence du style et les performances sur des tâches très spécifiques.

3. Incitation à la prise de vue N
Au lieu de vous entraîner pour rien, vous incluez Exemples d'entrées et de sorties souhaitées dans l'invite elle-même À chaque appel du modèle, on constate souvent une nette amélioration avec un seul exemple (apprentissage unique) ; avec plusieurs exemples (apprentissage par lots), le modèle capture mieux le motif.

La limitation réside dans la taille du contexte. Le coût des jetons est également un facteur important : plus le nombre d’exemples ciblés est élevé, plus le processus sera coûteux et lent. Cette méthode est souvent utilisée pour ajuster rapidement le comportement de l’agent sans modifier le modèle de base.

4. Techniques d'ingénierie rapide
Elles comprennent des stratégies telles que chaîne de pensée (demandez au modèle de raisonner étape par étape), chaînage rapide (diviser les tâches complexes en plusieurs appels), ou des instructions de style très précises (ton, structure de la réponse, limites de longueur).

Ces techniques peuvent améliorer considérablement la qualité des réponses., notamment en matière de raisonnement et de planification, même si elles ont tendance à augmenter le nombre de jetons utilisés, la longueur des sorties et la latence.

Comment choisir le type de LLM le plus adapté à votre agent

Il n'existe pas de LLM parfait pour tout.Le choix dépend du cas d'utilisation, des exigences métier et des contraintes techniques. De manière générale, ces critères peuvent servir de guide.

Si vous débutez et que vous recherchez quelque chose de polyvalentUn modèle commercial généraliste comme GPT-4o, Claude ou un Gemini avancé vous permet de valider rapidement votre idée d'agent, de tester les invites, d'expérimenter avec les outils et de comprendre ce dont vous avez réellement besoin avant de compliquer les choses avec vos propres déploiements.

Si vous avez besoin d'un contrôle et d'un déploiement privésLLaMA 2/3, Mistral, Gemma, Falcon, Qwen et DeepSeek sont des solutions sérieuses. Vous pouvez les héberger sur votre infrastructure, les paramétrer avec vos données et garantir qu'aucune information sensible ne quitte votre environnement.

Si votre priorité est le raisonnement complexe (calculs, code, décisions critiques), il est judicieux d'opter pour des modèles de raisonnement dédiés tels que OpenAI o3, Claude Opus, Gemini 2.5 Pro ou DeepSeek R1, et de les combiner avec des techniques de chaîne de pensée et une planification explicite.

Que le goulot d'étranglement soit la latence ou le coûtPrivilégiez les modèles légers et performants (Gemma 4B, Mistral Small, Qwen 4B) ou les architectures de type MoE comme Mixtral, qui offrent une bonne scalabilité tout en conservant de bonnes performances. Ils sont parfaitement adaptés aux agents devant répondre rapidement, en grand nombre ou depuis des appareils aux performances modestes.

Au-delà du modèle, n'oubliez pas d'évaluer la qualité du support, de la documentation, des outils d'intégration (SDK, bibliothèques, plateformes comme Botpress ou Vertex AI) et les garanties de sécurité et de conformité réglementaire dont vous avez besoin.

En définitive, le succès d'un agent d'IA ne dépend pas uniquement du LLM choisi.Il ne s'agit pas seulement du modèle en lui-même, mais aussi de la manière dont vous l'associez à la mémoire, aux outils, à la recherche d'informations et aux meilleures pratiques de conception des invites et des flux. Comprendre les différents types de LLM et leurs fournisseurs vous permet d'assembler intelligemment cet élément central et de créer des agents qui apportent une réelle valeur ajoutée, et non de simples chatbots aux réponses génériques.

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Isaac

Écrivain passionné par le monde des octets et de la technologie en général. J'aime partager mes connaissances à travers l'écriture, et c'est ce que je vais faire dans ce blog, vous montrer toutes les choses les plus intéressantes sur les gadgets, les logiciels, le matériel, les tendances technologiques et plus encore. Mon objectif est de vous aider à naviguer dans le monde numérique de manière simple et divertissante.