Meta Llama 4 : Analyse approfondie

Meta Llama, initialement connu sous le nom de LLaMA (Large Language Model Meta AI), a fait irruption sur la scène en février 2023, marquant l’incursion de Meta dans le monde compétitif des grands modèles linguistiques (LLM). La sortie de Llama 2 en juillet 2023 a changé la donne, Meta ayant adopté une licence ouverte permissive, démocratisant l’accès et favorisant une adoption généralisée. Grâce à un raffinement continu et à de multiples itérations, Llama a progressivement amélioré ses capacités, consolidant sa position parmi les géants de l’industrie tels que OpenAI, Anthropic et Google.

La famille Llama s’est encore élargie le 5 avril 2025, avec l’introduction de la famille de modèles Llama 4, également connue sous le nom de troupeau Llama 4, annonçant une nouvelle ère de LLM multimodaux.

Qu’est-ce que Meta Llama 4 ?

Meta Llama 4 représente un pas en avant significatif dans la technologie LLM, doté de capacités multimodales qui lui permettent de traiter et d’interpréter des données textuelles, d’images et vidéo. Ce modèle de quatrième génération transcende les barrières linguistiques en prenant en charge de nombreuses langues du monde entier.

Une innovation clé des modèles Llama 4 est l’adoption d’une architecture de mixture d’experts, une première pour la famille Llama. Cette architecture active dynamiquement uniquement un sous-ensemble du nombre total de paramètres pour chaque jeton d’entrée, réalisant ainsi un équilibre harmonieux entre puissance et efficacité.

Bien que la licence communautaire Llama 4 ne soit pas officiellement reconnue comme une licence approuvée par l’Open Source Initiative, Meta qualifie ses modèles Llama 4 de open source. La licence accorde des droits d’utilisation et de modification gratuits aux modèles Llama 4, sous réserve de certaines limitations. En avril 2025, la limite était plafonnée à 700 millions d’utilisateurs mensuels, au-delà desquels une licence commerciale est requise.

La gamme Llama 4 comprend trois versions principales : Scout, Maverick et Behemoth. Scout et Maverick ont été lancés simultanément, tandis que Behemoth reste en développement. Ces modèles diffèrent considérablement dans leurs spécifications :

• Llama 4 Scout : Comprend 17 milliards de paramètres actifs, 16 experts, 109 milliards de paramètres totaux, une fenêtre de contexte de 10 millions de jetons et une coupure de connaissances en août 2024.
• Llama 4 Maverick : Comprend également 17 milliards de paramètres actifs, mais se vante de 128 experts, 400 milliards de paramètres totaux, une fenêtre de contexte de 1 million de jetons et la même coupure de connaissances que Scout.
• Llama 4 Behemoth : Le plus puissant des trois, avec 288 milliards de paramètres actifs, 16 experts, 2 billions de paramètres totaux et une fenêtre de contexte et une coupure de connaissances non spécifiées.

Capacités de Meta Llama 4

Les modèles Meta Llama 4 débloquent un spectre diversifié d’applications, notamment :

• Multimodalité native : La capacité de comprendre simultanément le texte, les images et la vidéo. Cela permet au modèle de dériver le contexte et le sens de diverses sources d’informations.
• Résumé du contenu : Les modèles Llama 4 peuvent condenser efficacement les informations provenant de différents types de contenu, un aspect crucial de la compréhension multimodale. Par exemple, le modèle pourrait analyser une vidéo, extraire les scènes clés et générer un résumé concis du contenu.
• Traitement de contexte long : Le Llama 4 Scout est spécialement conçu pour traiter des volumes substantiels d’informations, facilité par sa fenêtre de contexte étendue de 10 millions de jetons. Cette capacité est inestimable pour des tâches telles que l’analyse d’articles de recherche approfondis ou le traitement de documents longs.
• Modalité multilingue : Tous les modèles Llama 4 présentent une compétence multilingue, prenant en charge un large éventail de langues pour le traitement de texte : arabe, anglais, français, allemand, hindi, indonésien, italien, portugais, espagnol, tagalog, thaï et vietnamien. Cependant, la compréhension des images est actuellement limitée à l’anglais.
• Génération de texte : Les modèles Llama 4 excellent dans la génération de texte cohérent et contextuellement pertinent, y compris les efforts d’écriture créative. Le modèle peut s’adapter à différents styles d’écriture et générer du texte de qualité humaine.
• Raisonnement avancé : Ces modèles possèdent la capacité de raisonner sur des problèmes scientifiques et mathématiques complexes. Ils peuvent déchiffrer une logique complexe et parvenir à des conclusions précises.
• Génération de code : Llama 4 est capable de comprendre et de générer du code d’application, aidant les développeurs à rationaliser leurs flux de travail. Le modèle peut générer des extraits de code, compléter des fonctions et même développer des applications entières.
• Fonctionnalité du modèle de base : En tant que modèle ouvert, Llama 4 sert d’élément fondamental pour le développement de modèles dérivés. Les chercheurs et les développeurs peuvent affiner Llama 4 pour des tâches spécifiques, en tirant parti de ses capacités existantes pour créer des applications spécialisées.

Méthodologie de formation de Meta Llama 4

Meta a employé une suite de techniques avancées pour former ses LLM de la famille Llama de quatrième génération, dans le but d’améliorer la précision et les performances par rapport aux versions antérieures. Ces techniques comprenaient :

• Données de formation : La pierre angulaire de tout LLM est ses données de formation, et Meta a reconnu que plus de données se traduit par de meilleures performances. À cette fin, Llama 4 a été formé sur plus de 30 billions de jetons, doublant la quantité de données utilisées pour former Llama 3.
• Multimodalité de fusion précoce : La série Llama 4 a adopté l’approche de la « fusion précoce », qui intègre des jetons de texte et de vision dans un modèle unifié. Cette approche, selon Meta, favorise une compréhension plus naturelle entre les informations visuelles et textuelles, éliminant le besoin d’encodeurs et de décodeurs séparés.
• Optimisation des hyperparamètres : Cette technique consiste à affiner les hyperparamètres critiques du modèle, tels que les taux d’apprentissage par couche, pour obtenir des résultats de formation plus fiables et cohérents. En optimisant ces paramètres, Meta a pu améliorer la stabilité et les performances globales de Llama 4.
• Architecture iRoPE : L’architecture de couches d’attention entrelacées sans intégrations positionnelles, ou architecture iRoPE, améliore la gestion des longues séquences pendant la formation et facilite la fenêtre de contexte de 10 millions de jetons dans Llama 4 Scout. Cette architecture permet au modèle de conserver les informations provenant de parties distantes de la séquence d’entrée, ce qui lui permet de traiter des documents plus longs et plus complexes.
• Encodeur de vision MetaCLIP : Le nouvel encodeur de vision Meta traduit les images en représentations de jetons, ce qui améliore la compréhension multimodale. Cet encodeur permet à Llama 4 de traiter et d’interpréter efficacement les informations visuelles.
• Formation à la sécurité GOAT : Meta a mis en œuvre le Generative Offensive Agent Tester (GOAT) tout au long de la formation pour identifier les vulnérabilités des LLM et améliorer la sécurité du modèle. Cette technique permet d’atténuer le risque que le modèle génère du contenu nuisible ou biaisé.

Évolution des modèles Llama

Suite au lancement révolutionnaire de ChatGPT en novembre 2022, les entreprises de l’ensemble du secteur se sont empressées de s’implanter sur le marché des LLM. Meta a été parmi les premiers à réagir, en introduisant ses modèles Llama initiaux au début de 2023, bien qu’avec un accès limité. À partir de la sortie de Llama 2 à la mi-2023, tous les modèles suivants ont été mis à disposition sous des licences ouvertes.

• Llama 1 : Le modèle Llama d’origine, lancé en février 2023 avec un accès limité.
• Llama 2 : Sorti en juillet 2023 en tant que premier modèle Llama avec une licence ouverte, Llama 2 offrait un accès et une utilisation gratuits. Cette itération comprenait des versions avec 7B, 13B et 70B paramètres, répondant à divers besoins de calcul.
• Llama 3 : Les modèles Llama 3 ont fait leurs débuts en avril 2024, initialement avec des versions avec 8B et 70B paramètres.
• Llama 3.1 : Lancé en juillet 2024, Llama 3.1 a ajouté un modèle avec 405B paramètres, repoussant les limites des capacités des LLM.
• Llama 3.2 : Ce modèle, le premier LLM entièrement multimodal de Meta, est sorti en octobre 2024, marquant une étape importante dans l’évolution de la famille Llama.
• Llama 3.3 : Meta a affirmé lors de sa sortie en décembre 2024 que la variante 70B de Llama 3.3 offrait les mêmes performances que la variante 405B de 3.1, tout en nécessitant moins de ressources de calcul, démontrant ainsi les efforts d’optimisation continus.

Comparaison de Llama 4 avec d’autres modèles

Le paysage de l’IA générative devient de plus en plus compétitif, avec des acteurs importants tels que GPT-4o d’OpenAI, Gemini 2.0 de Google et divers projets open source, notamment DeepSeek.

Les performances de Llama 4 peuvent être évaluées à l’aide de plusieurs benchmarks, notamment :

• MMMU (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding) : Évalue les capacités de raisonnement d’image.
• LiveCodeBench : Évalue la compétence en codage.
• GPQA Diamond (Graduate-Level Google-Proof Q&A Diamond) : Mesure le raisonnement et les connaissances.

Des scores plus élevés sur ces benchmarks indiquent de meilleures performances.

Ces benchmarks soulignent les forces de Llama 4 Maverick dans le raisonnement d’image, le codage et les connaissances générales, le positionnant comme un concurrent de poids dans l’arène des LLM.

Accéder à Llama 4

Meta Llama 4 Maverick et Scout sont facilement accessibles via différents canaux :

• Llama.com : Téléchargez Scout et Maverick directement depuis le site Web llama.com exploité par Meta gratuitement.
• Meta.ai : L’interface Web Meta.ai fournit un accès basé sur un navigateur à Llama 4, permettant aux utilisateurs d’interagir avec le modèle sans nécessiter d’installation locale.
• Hugging Face : Llama 4 est également accessible sur https://huggingface.co/meta-llama, une plateforme populaire pour partager et découvrir des modèles d’apprentissage automatique.
• Application Meta AI : Llama 4 alimente l’assistant virtuel IA de Meta, accessible par voix ou par texte sur différentes plateformes. Les utilisateurs peuvent tirer parti de l’assistant pour effectuer des tâches telles que la synthèse de texte, la génération de contenu et la réponse aux questions.