Llama 4 : Meta lance un modèle open source avec une mémoire titanesque

Imaginez pouvoir analyser l’intégralité de “À la recherche du temps perdu” de Proust en une seule fois, ou faire examiner tout le code source de votre application par une IA… Ce qui semblait impossible il y a quelques mois devient aujourd’hui réalité avec Meta Llama 4, une avancée spectaculaire dans le monde de l’intelligence artificielle.

Le 5 avril 2025, Meta a dévoilé sa nouvelle famille de modèles Llama 4, marquant un tournant décisif dans l’univers des grands modèles de langage (LLM) open source.

Cette annonce transforme radicalement les possibilités de l’IA générative avec des fonctionnalités multimodales natives et des fenêtres de contexte monumentales allant jusqu’à 10 millions de tokens – soit l’équivalent d’environ 7500 pages de texte!

“La nouvelle architecture Llama 4 redéfinit complètement les limites de ce que peut faire l’IA générative, en combinant une efficacité sans précédent avec des capacités multimodales avancées.”

Présentation de la famille Llama 4

Meta présente une gamme de trois modèles distincts, chacun conçu pour répondre à des besoins spécifiques tout en partageant une architecture commune révolutionnaire basée sur le principe de “mixture of experts” (MoE).

Llama 4 Scout : Le petit géant au contexte titanesque

Llama 4 Scout, bien que qualifié de modèle “compact”, pulvérise les records avec ses 17 milliards de paramètres actifs répartis sur 16 experts (totalisant 109 milliards de paramètres).

Pour vous donner une idée, c’est comme si chaque question que vous lui posez activait une équipe d’experts spécialisés plutôt qu’un seul cerveau géant!

Sa caractéristique la plus impressionnante? Une fenêtre de contexte de 10 millions de tokens, un record absolu qui dépasse largement les 2 millions de tokens de Gemini.

Pour mettre cela en perspective, c’est comme passer d’une mémoire capable de contenir un roman à une capable d’englober toute une bibliothèque!

Cerise sur le gâteau : il peut fonctionner sur un seul GPU NVIDIA H100 (avec quantification Int4), ce qui le rend beaucoup plus accessible que ses concurrents.

Llama 4 Maverick : Le polyvalent surpuissant

Llama 4 Maverick monte en puissance avec ses 17 milliards de paramètres actifs répartis sur 128 experts, pour un total de 400 milliards de paramètres.

Ce modèle multimodal surpasse ses rivaux comme GPT-4o et Gemini 2.0 Flash dans les benchmarks de code, de raisonnement et de compréhension d’images.

“Llama 4 Maverick offre un rapport performance/coût exceptionnel : à seulement 19 à 49 cents par million de tokens, il est près de 10 fois moins cher que GPT-4o qui coûte 4,38 dollars.”

Cette prouesse économique pourrait bien démocratiser l’accès à l’IA avancée pour de nombreuses entreprises et développeurs.

Llama 4 Behemoth : Le colosse enseignant

Le véritable mastodonte de la famille est Llama 4 Behemoth avec ses 288 milliards de paramètres actifs répartis sur 16 experts, atteignant près de 2 billions (2000 milliards) de paramètres au total.

Encore en formation et non disponible au public, Meta affirme qu’il surpasse déjà GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 et Gemini 2.0 Pro sur plusieurs benchmarks scientifiques et mathématiques.

Ce modèle joue le rôle d’enseignant pour transmettre ses connaissances aux modèles plus petits (Scout et Maverick) via un processus appelé “distillation” – imaginez un professeur émérite formant la prochaine génération d’enseignants!

Les innovations techniques qui changent la donne

L’architecture Mixture of Experts (MoE) : L’IA qui optimise son cerveau

L’innovation majeure de Llama 4 repose sur son architecture MoE, une première pour la famille Llama. Contrairement aux modèles traditionnels où tous les paramètres sont activés pour chaque token (comme si on utilisait tout son cerveau pour réfléchir à la couleur d’une pomme), les modèles MoE n’activent qu’une fraction des paramètres par token traité.

Pour simplifier, imaginez un cerveau gigantesque qui, au lieu d’utiliser toutes ses ressources pour chaque tâche, active uniquement les “experts” les plus pertinents.

Cela permet une efficacité énergétique remarquable tout en maintenant, voire en améliorant, la qualité des résultats.

La multimodalité de Llama 4 expliquée

La multimodalité constitue une caractéristique fondamentale de tous les modèles Llama 4, leur permettant de comprendre et d’analyser simultanément texte et images comme jamais auparavant.

Qu’est-ce que la multimodalité native?

Contrairement aux approches précédentes qui traitaient séparément les différentes modalités (texte d’un côté, images de l’autre) avant de les fusionner, Llama 4 utilise une technique révolutionnaire de “fusion précoce” qui intègre les tokens textuels et visuels directement dans l’architecture du modèle.

Comment fonctionne cette fusion précoce?

1. L’encodeur visuel amélioré : Meta a perfectionné l’encodeur visuel de Llama 4, basé sur MetaCLIP mais entraîné spécifiquement pour mieux s’adapter au LLM
2. Traitement simultané : Le modèle peut traiter jusqu’à 48 images pendant la phase de pré-entraînement, avec des résultats positifs testés jusqu’à 8 images en phase de post-entraînement
3. Compréhension contextuelle unifiée : Cette intégration profonde permet aux modèles de comprendre et de raisonner sur des contenus multimodaux complexes, comme des séquences vidéo ou des ensembles d’images liées, tout en maintenant une compréhension contextuelle du texte associé

Applications concrètes

Cette multimodalité native transforme la façon dont l’IA peut interagir avec des contenus visuels:

• Analyse temporelle d’activités: Comprendre l’évolution d’une scène à travers plusieurs images
• Grounding d’images: Capacité d’aligner les prompts des utilisateurs avec des concepts visuels et d’ancrer les réponses à des régions spécifiques de l’image
• Compréhension de scènes complexes: Décrire en détail ce qui se passe dans une image et répondre à des questions précises sur son contenu

Ces capacités ouvrent la voie à des applications inédites comme la création d’assistants virtuels capables de “voir” et d’interagir avec le monde visuel de manière plus naturelle et intuitive.

La technologie iRoPE : Le secret des contextes titanesques

Pour atteindre la capacité de contexte record de 10 millions de tokens, Meta a développé une nouvelle architecture baptisée iRoPE.

Cette technologie combine des couches d’attention entrelacées sans embeddings positionnels et un ajustement de température d’attention à l’inférence.

Dans les tests de type “needle in haystack” (aiguille dans une botte de foin), où le modèle doit retrouver une information précise dans un océan de données, Llama 4 Scout montre des résultats quasi parfaits même avec 10 millions de tokens de contexte.

C’est comme si vous pouviez retrouver instantanément une phrase spécifique dans une bibliothèque entière!

Un entraînement massif et multilingue

Le pré-entraînement des modèles Llama 4 a nécessité des innovations majeures pour gérer l’échelle massive des données. Meta a entraîné ces modèles sur plus de 30 billions de tokens, soit plus du double de la quantité utilisée pour Llama 3.

Sur le plan linguistique, Llama 4 parle couramment 200 langues, dont plus de 100 avec plus d’un milliard de tokens chacune. Cette approche massive du multilinguisme vise à rendre les modèles véritablement polyvalents à l’échelle mondiale.

“L’entraînement de Llama 4 sur 200 langues différentes représente un pas décisif vers des IA véritablement mondiales, capables de communiquer avec des utilisateurs de tous horizons.”

Des applications concrètes qui changent la donne

Traitement de documents massifs et analyse de code

Avec sa fenêtre de contexte de 10 millions de tokens, Llama 4 Scout permet:

• D’analyser simultanément des centaines de documents (contrats, rapports, bases de connaissances)
• D’explorer des bases de code entières pour détecter des bugs ou générer de la documentation
• De synthétiser des corpus massifs de littérature scientifique

Pour un développeur, c’est comme avoir un collègue qui aurait lu et mémorisé tout le code de votre entreprise et pourrait vous aider à comprendre n’importe quelle partie du système!

Analyse multimodale et compréhension visuelle

La multimodalité native de Llama 4 transforme l’analyse d’images:

• Compréhension des relations entre plusieurs images
• Analyse temporelle des activités (comme dans une vidéo)
• “Grounding” d’images – capacité à répondre précisément à des questions sur des zones spécifiques d’une image

Pour un médecin, cela pourrait signifier une IA capable d’analyser et de comparer des séries d’imageries médicales tout en tenant compte de l’historique textuel du patient.

Les défis qui persistent

Malgré ses avancées spectaculaires, Llama 4 n’est pas sans défis:

Des licences pas si “open” que ça

Bien que qualifié d'”open source”, Llama 4 impose certaines restrictions, notamment pour les entreprises dépassant 700 millions d’utilisateurs.

Ces contraintes maintiennent un certain contrôle de Meta sur l’utilisation à grande échelle, ce qui diffère des licences véritablement ouvertes comme MIT ou Apache.

Des besoins matériels conséquents

Même la version “la plus petite” (Scout) ne peut être exécutée sur des GPU grand public standard en raison de sa taille, ce qui limite son adoption par les développeurs individuels ou les petites entreprises.

“Des techniques d’hyper-quantification (jusqu’à 1,58 bit) sont en discussion et pourraient potentiellement rendre ces modèles accessibles sur du matériel plus modeste.”

Des biais persistants mais en amélioration

Meta reconnaît que ses modèles ont historiquement présenté des biais, notamment sur les sujets politiques et sociaux.

Avec Llama 4, l’entreprise affirme avoir réalisé des progrès significatifs, réduisant les refus inégaux à moins de 1% sur un ensemble de questions thématiques controversées.

Comparaison avec la concurrence

Llama 4 Behemoth se positionne directement face aux modèles frontières privés comme GPT-4.5 d’OpenAI et Claude Sonnet 3.7 d’Anthropic, les surpassant même sur plusieurs benchmarks scientifiques.

Llama 4 Maverick, quant à lui, se compare favorablement à Gemini 2.0 Flash sur un large éventail de benchmarks, notamment en compréhension d’images et en raisonnement.

La version expérimentale se place en seconde position sur LMArena, juste derrière Gemini 2.5 Pro.

Enfin, Llama 4 Scout domine nettement Mistral 3.1 (24B) et Gemma 3 (27B) sur pratiquement tous les benchmarks, malgré un nombre similaire de paramètres actifs.

Vers un avenir plus ouvert et plus intelligent

Meta réaffirme son engagement envers l’ouverture comme moteur d’innovation, en rendant disponibles au téléchargement Llama 4 Scout et Llama 4 Maverick.

L’entreprise a également mis en place plusieurs garde-fous éthiques, notamment:

• Llama Guard: Un modèle de sécurité capable de détecter si les entrées ou sorties violent les politiques établies
• Prompt Guard: Un modèle de classification entraîné pour détecter les prompts malveillants
• CyberSecEval: Des évaluations qui aident à comprendre et réduire les risques de cybersécurité

Un tournant dans l’histoire de l’IA

L’arrivée de Llama 4 marque une nouvelle ère où l’ouverture, l’efficacité et la multimodalité deviennent aussi importantes que la performance brute.

Cette évolution redéfinit l’équilibre des forces dans l’industrie de l’IA et accélère l’adoption généralisée de ces technologies transformatives.

“À mesure que ces modèles se répandent dans diverses applications et industries, ils promettent de transformer fondamentalement notre interaction avec l’information numérique, brouillant davantage les frontières entre le texte, l’image et la compréhension contextuelle profonde.”

Alors que Meta continue d’innover avec des projets comme “Llama 4 Reasoning” à l’horizon, une chose est certaine: nous entrons dans une nouvelle phase passionnante de l’intelligence artificielle, où les possibilités semblent véritablement illimitées.

Et vous, comment imaginez-vous utiliser cette puissance inédite de traitement et de compréhension dans vos projets?