L’essor des modèles de langage de grande taille (LLM) tels que GPT, LLaMA ou Mistral marque un tournant dans l’automatisation du traitement du langage. Leur capacité à comprendre, synthétiser ou générer des textes est inédite. Mais leur efficacité repose sur une phase d’entraînement massive, souvent opaque, qui pose un problème de fond : peut-on, en …
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