LLM (grand modèle de langage)
Un modèle neuronal entraîné sur d’immenses corpus de texte qui prédit le langage — le moteur derrière chaque réponse IA.
Qu’est-ce qu’un LLM ?
Un grand modèle de langage (LLM) est un réseau de neurones entraîné sur d’immenses corpus de texte pour prédire et générer du langage. Les LLM font tourner les moteurs IA qui répondent — ChatGPT, Claude, Gemini et Perplexity.
Le LLM est le substrat de l’AEO/GEO : faire citer une marque dans les réponses IA, c’est optimiser pour la façon dont un LLM sélectionne et formule ses sources.
Un LLM apprend les régularités statistiques du langage à partir d’un corpus d’entraînement, qu’il encode dans des milliards de paramètres (ses poids). À l’inférence, il génère le texte token par token, chaque choix conditionné par le prompt et tout ce qui précède. C’est pourquoi une même question peut donner des réponses légèrement différentes d’un tirage à l’autre — une propriété que SkuLift gère par le N-sampling.
Pour la visibilité, deux comportements comptent. D’abord le rappel paramétrique : une réponse tirée des seuls poids, sans recherche en direct. Ensuite la génération augmentée par récupération, où le modèle reçoit des sources fraîches avant de répondre. Une marque peut être citée dans les deux modes, et SkuLift les mesure séparément car les leviers diffèrent.
Comme chaque moteur de réponse repose sur un LLM, la visibilité LLM — être mentionné et cité dans les réponses générées — est la nouvelle surface où se battre. Le SEO classique vous classait dans une liste de liens ; l’optimisation de l’ère LLM vous fait nommer à l’intérieur même de la réponse.