LLM

Un LLM, ou large language model (grand modèle de langage), est un modèle d'IA entraîné sur d'énormes quantités de texte pour comprendre et générer du langage. C'est le moteur des assistants comme ChatGPT, Gemini, Claude et des modèles de langage qu'utilise Perplexity. Quand vous posez une question à un tel assistant, le modèle prédit pas à pas les mots les plus susceptibles de suivre, sur la base des schémas qu'il a appris pendant son entraînement.

Cela paraît simple, mais grâce à l'ampleur de l'entraînement, un LLM est capable de beaucoup de choses étonnantes : résumer des textes, répondre à des questions, écrire du code ou traduire. Il a toutefois ses limites. Un LLM ne sait pas de lui-même ce qui s'est passé après son entraînement, et il peut donner des réponses convaincantes mais fausses.

D'où un LLM tire-t-il ses connaissances ?

Il y a en gros deux sources :

• Les données d'entraînement : les textes sur lesquels le modèle a été entraîné, comme des pages web publiques, des livres et d'autres sources. Ces connaissances ont une date limite.
• Des sources actuelles au moment de répondre : de nombreux moteurs de recherche IA parcourent le web au moment de la question et transmettent les pages trouvées au modèle. Ce principe s'appelle RAG, retrieval-augmented generation (génération augmentée par récupération).

Avec ChatGPT et sa fonction de recherche, Perplexity ou Google AI Overviews, vous voyez ce second mécanisme à l'œuvre : la réponse contient souvent des renvois vers des sources. Une telle mention de source s'appelle une citation.

Pourquoi les LLM sont-ils importants pour votre entreprise ?

De plus en plus de gens posent leurs questions directement à un assistant IA au lieu de chercher sur Google. Pensez à « quel couvreur dans la province de Luxembourg est spécialisé dans les toitures en ardoise ? » ou « combien coûte un comptable pour une entreprise individuelle ? ». Le LLM compose alors une réponse et cite parfois des entreprises ou des sources. Que votre entreprise y apparaisse ou non détermine un nouveau type de visibilité : la visibilité dans l'IA.

Comment augmenter les chances qu'un LLM vous mentionne ?

Il n'existe pas de bouton pour forcer une mention, et personne en dehors des entreprises d'IA ne sait exactement comment les modèles choisissent leurs sources. Voici toutefois ce qui découle logiquement de leur fonctionnement :

1. Veillez à ce que votre site soit indexable par les moteurs de recherche classiques et à ne pas bloquer par erreur les crawlers des services d'IA.
2. Répondez aux questions concrètes de vos clients de façon claire et factuelle, avec une structure nette.
3. Indiquez explicitement qui vous êtes, ce que vous faites et dans quelle région vous êtes actif.
4. Veillez à la cohérence de vos données sur votre site, votre fiche d'établissement Google et vos autres mentions.
5. Obtenez des mentions sur des sites externes fiables, comme la presse spécialisée et les fédérations professionnelles.

Cette approche est au cœur du GEO, la generative engine optimization.

Un exemple réaliste

Une boutique en ligne de bières régionales belges constate que ChatGPT cite surtout de grands acteurs internationaux quand on l'interroge sur les coffrets cadeaux. En publiant des guides clairs, par exemple sur les différences entre bière trappiste et bière d'abbaye, et en se faisant citer sur des blogs belges consacrés à la bière, la boutique fournit davantage de matière exploitable aux moteurs de recherche comme aux systèmes d'IA. Impossible de garantir que cela débouchera sur des mentions, mais vous pouvez le mesurer. Sur la plateforme qui suit votre visibilité dans les assistants IA, vous voyez à quelle fréquence et dans quel contexte les LLM citent aujourd'hui votre entreprise.