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Les LLM, ces "grands modèles de langage" qui propulsent ChatGPT, Gemini ou Claude, reposent sur une architecture née en 2017 et des milliards de paramètres ajustés par itérations. Ils ne comprennent pas le langage : ils en modélisent les structures statistiques avec une précision redoutable. Comprendre leur fonctionnement, leurs limites réelles et les enjeux qu'ils soulèvent, c'est ce que propose ce guide.

Le Transfer Learning permet à une IA de réutiliser les connaissances d'un modèle déjà entraîné pour résoudre de nouveaux problèmes. Moins de données, moins de calcul, de meilleures performances : c'est la technique qui alimente GPT, BERT ou les IA médicales. Mais elle a aussi ses limites — transfert négatif, biais hérités, dépendance aux grands acteurs. Un mécanisme fondamental pour comprendre l'IA d'aujourd'hui.