Quelqu'un peut-il m'expliquer simplement comment les LLM génèrent réellement des réponses ? J'essaie de comprendre pourquoi mon contenu est/ n'est pas cité

Je vais essayer d’expliquer sans jargon. Voici comment fonctionnent réellement les LLM :

L’idée de base :

Les LLM n’ont pas de base de données de réponses. Ce sont d’immenses machines à reconnaître des schémas, entraînées sur des milliards d’exemples de textes.

Imaginez : si vous avez lu des milliers de recettes de cuisine, vous pourriez probablement en écrire une nouvelle qui semble plausible. Vous ne copiez pas une recette précise : vous avez appris des schémas sur la façon dont fonctionnent les recettes.

Comment la génération de réponse fonctionne :

1. Vous posez une question – “Quel est le meilleur CRM pour les petites entreprises ?”
2. Le modèle découpe ceci en jetons – petits morceaux de texte
3. Il prédit quel texte doit venir ensuite – sur la base de schémas appris pendant l’entraînement
4. Il génère un jeton à la fois – jusqu’à ce que la réponse soit complète

Et votre contenu dans tout ça ?

Deux chemins :

Chemin 1 : Données d’entraînement Votre contenu a pu être inclus lors de l’entraînement du modèle. Si oui, le modèle en a appris des schémas. Mais il ne “se souvient” pas précisément de votre contenu : il a absorbé des schémas sur quelles sources sont reconnues sur quels sujets.

Chemin 2 : Récupération en direct (RAG) Les systèmes récents peuvent chercher sur le web en temps réel, trouver du contenu pertinent et l’utiliser pour générer des réponses. C’est comme cela que fonctionne Perplexity ou ChatGPT avec la navigation web.

L’essentiel : Les LLM apprennent quelles sources apparaissent pour quels sujets et ils reproduisent ces schémas.

Je vais ajouter une couche stratégie de contenu pratique à l’explication technique de Kevin.

Du point de vue des données d’entraînement :

Votre contenu a le plus de chances d’être “appris” par les LLM s’il :

• Apparaît dans des sources de haute qualité (Wikipedia, sites d’information, articles académiques)
• Est syndiqué/republié largement
• Est référencé par d’autres contenus faisant autorité
• Utilise un langage clair et structuré

Du point de vue de la récupération en direct (RAG) :

Votre contenu a le plus de chances d’être retrouvé et cité s’il :

• Est bien classé sur les moteurs de recherche classiques (les IA utilisent souvent des API de recherche)
• Apporte des réponses directes aux questions courantes
• Est structuré avec des titres et résumés clairs
• Est récemment mis à jour (signal de fraîcheur)

La feuille de route pratique :

1. Créez un contenu complet et faisant autorité sur vos thématiques
2. Faites référencer ce contenu par d’autres sources reconnues
3. Structurez-le pour que les IA puissent le lire et le citer facilement
4. Surveillez s’il apparaît réellement dans les réponses IA avec des outils comme Am I Cited
5. Itérez en fonction de ce qui fonctionne

Comprendre la technologie est utile, mais la leçon actionnable c’est : soyez la source que les humains ET les machines reconnaissent comme faisant autorité sur votre sujet.

Un concept important que personne n’a encore évoqué : les mécanismes d’attention.

Version ultra simplifiée :

Quand le modèle génère une réponse, il “prête attention” à différentes parties de son entrée et de ses connaissances. Le mécanisme d’attention décide ce qui est pertinent.

Ce que cela implique pour le contenu :

Un contenu qui signale clairement “je suis pertinent sur le sujet X” capte plus d’attention pour les requêtes X. Cela passe par :

• Des signaux de sujet clairs dans les titres
• Des déclarations explicites de sujet
• Une terminologie cohérente

Le mécanisme d’attention ne lit pas comme un humain. Il traite tout d’un coup et pondère la pertinence mathématiquement. Un contenu avec des signaux de pertinence explicites sera mieux pris en compte.

Concrètement :

Ne soyez pas subtil. Si votre contenu parle de “CRM pour petites entreprises”, dites-le explicitement. Le modèle a besoin de signaux clairs pour prêter attention à votre contenu sur ces requêtes.

Je travaille dans la documentation technique et on se pose beaucoup la question.

Ce qu’on a appris sur la structure :

Les LLM tokenisent le texte – ils le découpent en morceaux. La façon dont votre contenu est structuré influence la façon dont il est tokenisé et la possibilité d’extraire des morceaux utiles.

Bonne structure pour les LLM :

• Titre : “Comment configurer X”
• Première phrase : réponse directe ou résumé
• Ensuite : détails pour approfondir

Mauvaise structure :

• Longs paragraphes avec l’info clé noyée dedans
• Points importants éparpillés dans plusieurs sections
• Énoncés dépendants du contexte qui n’ont pas de sens seuls

Le test qu’on utilise :

Prenez n’importe quelle section de votre contenu. Si une machine extrait juste cette section, est-ce que ça a du sens et c’est utile ? Si oui, c’est LLM-friendly. Sinon, restructurez.

Ok, mais qu’en est-il du problème des “hallucinations” ?

Parfois ChatGPT mentionne notre entreprise mais se trompe sur les détails. Ou il nous cite sur des choses qu’on n’a jamais dites.

Si le modèle fonctionne par reconnaissance de schémas, pourquoi invente-t-il des choses à notre sujet ?

Point important : chaque LLM a des données d’entraînement et des dates de coupure différentes.

ChatGPT (GPT-4) :

• Les données d’entraînement ont une date de coupure (c’était 2023, maintenant plus récent avec la navigation)
• S’appuie beaucoup sur les schémas appris
• Peut utiliser la navigation en temps réel si activée

Perplexity :

• Recherche web en temps réel comme méthode principale
• Dépend moins des données d’entraînement
• Fonctionne davantage comme un moteur de recherche générant des réponses

Google Gemini :

• Accès à l’index de recherche Google
• Combine données d’entraînement et récupération en temps réel
• Forte préférence pour le contenu récemment indexé

Claude :

• Données d’entraînement proches de ChatGPT
• Dispose maintenant de la recherche web
• Plus prudent sur les affirmations

Ce que ça implique :

Votre stratégie de contenu doit fonctionner pour les deux paradigmes :

• Être dans les données d’entraînement (autorité sur le long terme)
• Être facilement retrouvable (visibilité court terme)

Les différentes plateformes vous citeront pour des raisons différentes.

Question très concrète : existe-t-il un MOYEN quelconque de savoir si notre contenu est dans les données d’entraînement ?

Genre, peut-on tester si ChatGPT “nous connaît” depuis l’entraînement ou via la navigation ?

Cette discussion m’a été extrêmement utile. Je résume ce que j’ai retenu :

Comment les LLM génèrent des réponses :

• Reconnaissance de schémas, pas récupération dans une base de données
• Prédit le texte à venir sur la base de l’entraînement
• Apprend des associations entre sujets, sources et autorité

Pourquoi certains contenus sont cités :

• Présents dans les données d’entraînement dans des contextes faisant autorité
• Faciles à retrouver pour les systèmes utilisant le RAG
• Structure claire et signaux explicites de sujet
• Associés à l’autorité par des sources humaines (citations, références)

Ce que je peux vraiment faire :

• Créer du contenu complet et bien structuré
• Se faire référencer par d’autres sources majeures
• Employer une terminologie explicite et cohérente
• Structurer pour l’extraction (chaque section doit pouvoir vivre seule)
• Surveiller avec des outils comme Am I Cited et ajuster

Comprendre la technique me permet de voir que ce n’est pas magique : il y a des schémas concrets qui déterminent la visibilité. J’ai maintenant un cadre pour comprendre pourquoi certaines stratégies fonctionnent.

Merci à tous !