Qu'est-ce qu'un foundation model ? Explication pour marketeurs B2B

Un foundation model est un grand modèle d’IA entraîné sur des quantités de données énormes et très larges, que vous pouvez ensuite adapter à toutes sortes de tâches spécifiques. Au lieu de construire un nouveau modèle pour chaque application, vous partez d’un seul modèle de base puissant que vous ajustez. L’exemple le plus connu est le large language model derrière des outils comme ChatGPT. Dans cet article, vous découvrez ce qu’est précisément un foundation model, d’où vient le terme et pourquoi il vous concerne en tant que marketeur B2B.

Qu’est-ce qu’un foundation model exactement ?

Le terme a été introduit en 2021 par le Center for Research on Foundation Models de Stanford. Leur définition : un foundation model est un modèle entraîné sur des données larges, généralement avec de l’auto-supervision à grande échelle, et que vous pouvez adapter (par exemple via du fine-tuning) à un large éventail de tâches en aval.

L’essentiel tient dans ce mot “foundation”, autrement dit fondation. Vous ne repartez pas chaque fois de zéro. Vous partez d’un modèle de base largement entraîné qui a déjà appris énormément sur le langage, l’image ou le code, et vous le spécialisez ensuite. Selon IBM, c’est là le grand basculement : un seul modèle puissant et réutilisable au lieu de centaines de modèles distincts pour des tâches distinctes.

Le tableau ci-dessous rend cette différence concrète, en mettant l’approche classique (un modèle distinct par tâche) à côté de l’approche avec un modèle de base.

Comment cela fonctionne-t-il en pratique ?

Un modèle de base naît en deux phases :

• Pré-entraînement. Le modèle apprend à partir de jeux de données gigantesques et non labellisés, par exemple une grande partie de l’internet public. Il y capte des schémas généraux, sans objectif spécifique.
• Adaptation. Ensuite, vous ajustez le modèle à une tâche concrète, via du fine-tuning sur vos propres données ou via des instructions bien pensées (prompts).

Cette approche explique pourquoi l’IA s’est autant accélérée ces dernières années. Dès qu’un modèle de base solide existe, des milliers d’entreprises peuvent construire dessus sans réaliser elles-mêmes le coûteux pré-entraînement. Un tel modèle de base repose techniquement sur le deep learning et donc sur un réseau de neurones comportant énormément de couches.

Quels types de foundation models existent ?

Tous les modèles de base ne travaillent pas avec du texte. Les catégories les plus connues :

• Modèles de langage. Un large language model est un modèle de base pour le texte, comme la série GPT ou Google Gemini.
• Modèles d’image. Des modèles qui génèrent ou reconnaissent des images.
• Modèles multimodaux. Un modèle multimodal traite plusieurs types d’entrées à la fois, comme du texte, de l’image et du son.

Ce qu’ils partagent : ils sont largement entraînés et polyvalents, au lieu d’être construits pour une seule tâche étroite.

Un exemple issu de la pratique B2B

Imaginez : une équipe marketing B2B veut rédiger plus vite des descriptions de produits et des e-mails dans son propre style maison. Elle n’entraîne pas un modèle de zéro pour cela. Elle part plutôt d’un modèle de base existant dans un outil de rédaction IA et le nourrit de son ton, de ses exemples et de ses infos produits, via des instructions bien pensées ou un léger fine-tuning. En quelques jours, l’outil écrit des textes qui semblent rédigés par l’équipe elle-même.

C’est précisément la promesse de cette technologie : la base lourde et coûteuse a déjà été posée par les créateurs du modèle, et l’entreprise en récolte les fruits avec une fraction de l’effort. Ce que nous constatons en pratique : la valeur n’est pas dans le modèle lui-même, mais dans la précision avec laquelle vous le nourrissez de vos propres données et de votre contexte.

Pourquoi cela vous concerne en tant que marketeur B2B

Vous utilisez presque certainement déjà des applications qui tournent sur un foundation model : l’assistant IA de votre traitement de texte, un chatbot sur votre site, ou les moteurs de recherche IA auxquels vos clients posent de plus en plus souvent leurs questions. Ces outils s’appuient presque tous sur une poignée de grands modèles de base.

Cela a une conséquence concrète pour votre visibilité. Les mêmes modèles sous-jacents qui génèrent les réponses déterminent aussi quelles sources ils citent. Comme ils sont entraînés sur du texte et des schémas, ils récompensent un contenu clair, fiable et bien structuré. C’est le cœur du generative engine optimization, dans le prolongement du SEO classique. Si vous voulez que les outils d’IA citent votre entreprise comme source pertinente, cela commence par un contenu qu’un modèle peut facilement comprendre et reprendre. C’est là-dessus que nous misons avec notre approche d’agence GEO.

Erreurs fréquentes et idées reçues

Autour de cette technologie subsistent quelques malentendus tenaces. Les trois que nous rencontrons le plus souvent dans les conversations B2B :

• Croire que vous devez entraîner votre propre modèle. Presque jamais nécessaire. Le vrai levier réside dans l’adaptation intelligente d’un modèle existant avec vos propres données, pas dans sa construction.
• Supposer que la sortie est toujours correcte. Un modèle largement entraîné semble sûr de lui, mais peut inventer des faits. Pour le contenu B2B, un contrôle humain sur les chiffres, les noms et les affirmations reste nécessaire.
• Confondre le choix du modèle avec votre visibilité. Qu’un moteur de recherche IA cite votre entreprise dépend de votre contenu et de votre autorité, pas du modèle sous-jacent utilisé par l’outil. Investissez donc dans votre trouvabilité en IA générative via un contenu solide, pas dans la technique du modèle.

Honnêtement : avez-vous besoin de votre propre foundation model ?

Non, et nous le pensons vraiment. Entraîner un tel modèle coûte des millions en puissance de calcul et exige des équipes spécialisées. Pour à peu près toutes les entreprises B2B, c’est totalement superflu. Vous tirez la valeur des modèles existants, via des outils prêts à l’emploi ou un léger fine-tuning sur vos propres données.

Le piège est plutôt l’inverse : suivre le battage médiatique et lancer des projets d’IA coûteux qui n’apportent aucun client. Notre conseil est sobre. Pilotez sur le chiffre d’affaires et les leads qualifiés, pas sur la technologie impressionnante. En tant que petite équipe qui bouge vite, nous choisissons l’approche la plus simple qui fonctionne. Parfois c’est l’IA, souvent c’est simplement une offre plus tranchée et un meilleur contenu.

Questions fréquentes

Un foundation model est-il la même chose qu’un large language model ? Pas tout à fait. Un large language model est un foundation model qui travaille avec du texte. Il existe aussi des foundation models pour l’image ou pour plusieurs types de données à la fois. Un LLM est donc une sorte de foundation model.

D’où vient le terme ? Le terme a été forgé en 2021 par des chercheurs de Stanford, dans un rapport sur les opportunités et les risques de ces modèles. Ils ont choisi “foundation” pour souligner qu’il s’agit de modèles de base réutilisables.

Dois-je entraîner moi-même un foundation model ? Non. C’est extrêmement coûteux et rarement nécessaire. Vous construisez sur des modèles existants via des outils ou un léger fine-tuning sur vos propres données.

Quel est le rapport entre un foundation model et le GEO ? Les moteurs de recherche IA tournent sur des foundation models. Ils déterminent quelles sources ils citent, donc comprendre leur fonctionnement vous aide à créer du contenu plus souvent mentionné.

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