Derrière le sigle LLM (« large language model », grand modèle de langage) se cache un principe étonnamment simple à énoncer : un système entraîné à prédire, encore et encore, le mot ou fragment suivant le plus probable d’un texte. Entraîné sur des volumes massifs d’écrits divers, ce simple mécanisme de prédiction, répété des milliards de fois pendant l’apprentissage, finit par produire des capacités qui ressemblent à du raisonnement, de la rédaction ou de la traduction.
Où un LLM intervient autour de WordPress
Un LLM ne s’installe jamais directement « dans » WordPress : il tourne sur les serveurs de son fournisseur (ou en local pour certains modèles ouverts), et un site y accède via une API, le plus souvent par une requête HTTP contenant l’invite et recevant la réponse générée. C’est ce mécanisme qu’utilisent les extensions de rédaction assistée, les chatbots de support ou les outils de traduction automatique intégrés à un thème.
Exemple
$reponse = wp_remote_post( 'https://api.fournisseur-llm.com/v1/messages', array(
'headers' => array( 'Authorization' => 'Bearer ' . $cle_api ),
'body' => wp_json_encode( array( 'prompt' => $invite ) ),
) );Bon à savoir
- Tous les LLM ne se valent pas : taille, données d’entraînement et réglage fin influencent fortement la qualité et la fiabilité des réponses obtenues.
- Un LLM n’a pas de mémoire persistante entre deux appels d’API distincts, sauf si l’application renvoie explicitement l’historique de la conversation à chaque requête.
- Ne pas confondre un LLM avec l’application qui l’entoure (chatbot, assistant de rédaction) : le modèle est le moteur, l’application définit ce qu’on en fait et avec quelles limites.