ParamètresouDonnées d’entraînement
Les paramètres sont ce qui reste du modèle après l’entraînement : des coefficients numériques. Les données d’entraînement sont ce qui a servi à les régler, puis a disparu du modèle.
Point par point
| Critère | Étage 1Étage 1 · Le Modèleun bloc plein, seul : la machine à prédireParamètres | Étage 1Étage 1 · Le Modèleun bloc plein, seul : la machine à prédireDonnées d’entraînement |
|---|---|---|
| Présents dans le modèle livré | Oui, ils sont le modèle | Non, ils n’y figurent pas |
| Ce qu’on en compte | Des milliards de coefficients | Des milliers de milliards de tokens lus |
| Publiés | Parfois, c’est l’open weight | Presque jamais |
| Ce qu’ils déterminent | La mémoire et le coût d’exécution | Ce que le modèle sait et ignore |
| Peut-on en retirer un élément | Sans objet | Non : il faudrait réentraîner |
| Objet du contentieux juridique | Rarement | C’est là que tout se joue |
Sur le terrain quatre situations
Un éditeur annonce un modèle de soixante-dix milliards, exécutable sur deux cartes graphiques.
Étage 1 · Le Modèleun bloc plein, seul : la machine à prédireParamètresCe chiffre décrit la taille du fichier de coefficients, donc la mémoire nécessaire. Il ne dit rien de ce que le modèle a lu ni de ce qu’il vaut.
Un modèle ignore tout d’un événement survenu après une certaine date.
Étage 1 · Le Modèleun bloc plein, seul : la machine à prédireDonnées d’entraînementLa date de coupure est une propriété du corpus lu, pas des coefficients. Aucune retouche ultérieure ne comblera ce trou.
Une personne demande la suppression de ses données d’un modèle déjà entraîné.
Étage 1 · Le Modèleun bloc plein, seul : la machine à prédireDonnées d’entraînementLe contre-exemple utile : la donnée n’est nulle part dans le modèle, elle a contribué à régler des coefficients. Il n’y a rien à supprimer, et c’est bien le problème.
Un modèle restitue mot pour mot un passage protégé de son corpus.
Les deuxLe passage n’est pas stocké, et pourtant il ressort : des coefficients peuvent avoir mémorisé une formulation très répétée. C’est le point où la distinction devient juridiquement délicate.
Le test qui tranche
Demandez ce qui se trouve dans le fichier qu’on télécharge. Si la réponse est « des nombres », ce sont les paramètres. Les données, elles, sont restées chez celui qui a entraîné.
Le piège
Croire qu’un modèle « contient » ses données. Cette image conduit à deux erreurs symétriques : espérer en extraire une information précise, et croire qu’on peut en retirer un document.
Vérifier cliquez votre réponse
Niveau 1 · Reconnaître
Que télécharge-t-on quand un modèle est diffusé ?
Niveau 2 · Distinguer
Laquelle des deux grandeurs prédit le mieux la qualité d’un modèle ?
Niveau 2 · Distinguer
Pourquoi la distinction compte-t-elle juridiquement ?