Depuis un peu plus d’un an, les LLM portés par l’IA générative se multiplient et se verticalisent de plus en plus. Rappelons que ces grands modèles de langage constituent la base algorithmique des chatbots comme ChatGPT d'OpenAI, Bard de Google ou Mistral AI (sur liste d’attente pour l’instant). Bien sûr, ces LLM exploitent un volume colossal de données pour apporter la réponse la plus précise et pertinente possible. Sachez aussi que si les informations ingérées par un LLM sont biaisées, incomplètes ou indésirables, alors la réponse qu’il donne pourrait être tout aussi peu fiable. Ces LLM, souvent très généralistes, ne survivront peut-être pas tous dans les trois ans à venir d’où l’intérêt aussi de les verticaliser. C’est par exemple le cas de Hippocratic.ai qui a créé un LLM qui cible le secteur de la santé. Fondé par un groupe de médecins, d’administrateurs d’hôpitaux, d’experts et de chercheurs en médecine, Hippocratic.ai a développé un modèle adapté aux soins de santé, mais leur modèle ne pose pas en soi de diagnostics. En clair, ce chatbot s’aide d’experts pour examiner les réponses du modèle, les classent comme bonnes ou mauvaises et les alignent afin de réduire les risques d'erreurs. De plus, l’entreprise s’efforce à rendre son modèle d’IA le plus humain possible dans sa capacité de conversation étant donné qu’elle travaille avec des personnels du secteur de la santé ; un peu comme des médecins et infirmières qui abordent les patients avec empathie et compassion. D’autres modèles existent dans le secteur de la santé comme celui de Google avec Med-PaLM 2, un réseau neuronal capable de répondre aux questions des examens médicaux. Déjà déployé dans certains hôpitaux américains, ce moteur IA pourrait aussi aider à rédiger des synthèses provenant d’ensembles de données scientifiques. Dans le secteur financier, les LLM sont utilisés pour analyser les données financières, générer des rapports, des prévisions ou encore délivrer des informations sur la bourse en temps réel aux professionnels de la finance. Pour cela, les éditeurs exploitent des LLM dédiés comme FinGPT ou des LLM open source tels que Llama 2 ou Falcon. Certains acteurs comme Bloomberg avec BloombergGPT ont même construit leur propre LLM. Dans le secteur de l’éducation, les établissements (universités, écoles, etc.) peuvent tirer parti des LLM, comme par exemple celui d’Anthropic Claude 2 pour développer des expériences d’apprentissage personnalisées pour les étudiants ou encore celui de Midjourney (générateur d’images) qui aide clairement à la création artistique.