Introduction :
Llama 3.2 et 3.3 sont les versions évoluées de la famille de modèles de langage “ouverts” (Open Weights) développée par Meta (Facebook). Ces modèles se distinguent par leur polyvalence, allant de versions très légères pour mobiles (1B/3B) à des versions puissantes capables de rivaliser avec les meilleurs modèles propriétaires.
Pourquoi est-ce important ?
Pour un employeur, Llama 3.2/3.3 représente le summum de l’IA accessible et personnalisable. L’importance de ces modèles réside dans leur nature ouverte : une entreprise peut télécharger Llama, le fine-tuner sur ses propres données RH confidentielles et l’exécuter sur ses propres serveurs sans envoyer d’informations sur le cloud de Meta. Pour les RH, c’est l’outil de souveraineté par excellence. Llama 3.2 a notamment introduit des capacités multimodales (compréhension d’images), permettant d’analyser des documents scannés ou des photos d’identité de manière locale et sécurisée. L’enjeu est de bénéficier d’une IA de classe mondiale sans les coûts de licence exorbitants et avec un contrôle total sur la confidentialité. Sur Job-guard, l’utilisation de tels modèles permet de proposer des outils d’IA intégrés directement dans le navigateur ou l’application, offrant une vitesse et une sécurité optimales pour les utilisateurs.
Comment le mettre en œuvre ?
La mise en œuvre de Llama se fait via des plateformes comme Hugging Face, Ollama ou des services cloud comme Azure ou AWS qui proposent des instances managées. Techniquement, il est recommandé de choisir la taille du modèle (Params) en fonction de l’usage : les petits modèles (3B) pour les assistants mobiles, les modèles moyens (70B) pour le raisonnement RH complexe. Le fine-tuning (réglage fin) est essentiel pour que l’IA adopte la culture et le vocabulaire de l’entreprise. Il faut prévoir une infrastructure GPU dédiée si l’on souhaite une indépendance totale. La mise en œuvre doit aussi inclure des tests de sécurité pour s’assurer que le modèle respecte les barrières éthiques définies par l’organisation.
Exemples concrets :
Une multinationale déploie Llama 3.3 sur ses serveurs privés pour créer un assistant de rédaction de contrats de travail multilingues, s’assurant que les données contractuelles ne quittent jamais le réseau de l’entreprise. Autre exemple : un développeur RH utilise la version légère de Llama 3.2 intégrée dans l’application mobile de l’entreprise pour permettre aux techniciens de terrain de faire des comptes-rendus vocaux automatiques sans connexion internet.