Dans les deux premiers articles, nous avons vu comment penser l’IA et comment lire la facture. Un grand modèle de langage est un processeur de langage : il reçoit du langage et retourne du langage transformé. Et l’unité de mesure qui compte, c’est le jeton (token), ce petit fragment de texte dans lequel chaque requête et chaque réponse est mesurée.

Dans cet article, nous allons passer à l’application pratique dans un contexte où les enjeux sont sans équivoque : un petit cabinet juridique. Si vous ne dirigez pas de cabinet, restez avec nous quand même — nous travaillons avec le droit comme exemple précisément parce que c’est un domaine sans pardon. Nous allons répondre à deux questions que tout propriétaire d’entreprise finit par se poser, puisqu’elles sont les mêmes dans tous les domaines : à quoi devrais-je réellement utiliser cet outil? Et comment savoir si la réponse est bonne? Dans un cabinet juridique, se tromper sur la deuxième question peut mener à des sanctions. La rigueur qui protège un plaideur protège tout le monde.

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Dans le premier article de cette série, nous avons établi un modèle mental qui dissipe la majeure partie de la confusion entourant l’IA : un grand modèle de langage est un processeur de langage. Il reçoit du langage en entrée et vous en redonne une version transformée, un peu comme un robot culinaire reçoit des légumes et vous les remet hachés ou réduits en purée selon vos consignes.

Ce cadre répond à ce à quoi sert l’outil. Cet article répond à une question qui surgit dès que vous commencez à l’utiliser pour du vrai travail : combien ça coûte à faire fonctionner, et comment distinguer une bonne affaire d’une mauvaise?

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