Glossaire IA · Modèles
Température
En une phrase
La température est un réglage des modèles de langage qui contrôle la part de hasard dans le choix de chaque token. Basse, le modèle retient presque toujours l'option la plus probable et répond de façon prévisible ; haute, il varie davantage et se montre plus créatif.
Autres noms: temperature · paramètre de température · température du modèle · aléa
Qu’est-ce que la température ?
Un modèle de langage n’écrit pas une réponse unique et figée. À chaque étape, il calcule une liste de tokens candidats, chacun avec sa probabilité, puis en choisit un. La température détermine la manière de faire ce choix.
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Découvrir l'API d'IAÀ basse température, le modèle prend presque toujours le favori. Les réponses sont stables et se ressemblent : parfait quand on veut de la précision. À haute température, les candidats moins probables ont davantage leur chance. Les réponses varient, avec des tournures inattendues : utile pour trouver des idées, risqué pour donner des faits.
Le terme vient de la physique statistique, où la température règle l’agitation des particules. Ici, elle règle l’« agitation » des choix du modèle.
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Découvrir l'API d'IAComment ça marche
- Le modèle calcule un score pour chaque token possible.
- Ces scores sont divisés par la température avant d’être convertis en probabilités.
- Sous 1, les écarts se creusent et le favori domine. Au-dessus de 1, ils s’atténuent et la répartition s’égalise.
- Le token est tiré selon ces probabilités, puis on recommence.
La plage autorisée dépend du fournisseur : de 0 à 1 chez certains, de 0 à 2 chez d’autres. Certains modèles, comme plusieurs modèles de raisonnement, ne permettent pas de la modifier. À titre indicatif :
| Tâche | Température |
|---|---|
| Extraire des données, classer, répondre à partir de documents | Basse |
| Rédiger des e-mails ou des résumés | Moyenne |
| Brainstorming, slogans | Haute |
Exemple
Un domaine viticole du Bordelais utilise un modèle pour deux tâches. La première : extraire de chaque commande reçue par e-mail le vin, le nombre de cartons et l’adresse de livraison. Il règle une température basse : il veut le même résultat à chaque fois, sans fantaisie.
La seconde : proposer des textes pour la fiche d’une nouvelle cuvée. Là, il monte la température et demande cinq versions ; l’équipe choisit la meilleure et la retouche. Même modèle, deux réglages, deux usages. Ce qu’il ne fait pas, c’est monter la température pour la fiche technique : le degré et le millésime se recopient de l’étiquette, ils ne se génèrent pas.
La température chez UTIO
Avec les agents UTIO, vous n’avez pas à toucher à la température. Ce que vous maîtrisez, c’est ce que sait l’agent, votre base de connaissances, et son degré d’autonomie : sans IA, demander, brouillon ou automatique. C’est ce qui compte quand on parle tarifs ou horaires avec un client.
Si vous développez avec l’API d’IA, la génération de texte se choisit par niveau de modèle, et la référence complète des paramètres se trouve dans le panneau. Bien régler la température est l’un des moyens les plus simples de limiter les réponses inventées, sans remplacer de bonnes sources ni une relecture de l’essentiel. C’est une brique de plus dans la conception d’un agent IA.
Questions fréquentes
À température 0, le modèle répond-il toujours la même chose ?
Presque toujours, sans garantie absolue. À 0, le modèle choisit le token le plus probable, mais de légères différences de calcul côté serveur peuvent changer un mot. Si vous avez besoin de résultats reproductibles, figez aussi les autres réglages et archivez les réponses.
Augmenter la température fait-il halluciner le modèle ?
Cela peut arriver. Plus de hasard, c'est plus de chances de retenir des tokens peu probables, et avec eux des informations fausses. Mais baisser la température ne supprime pas les hallucinations : un modèle peut inventer avec aplomb même à 0.
Qu'est-ce que top-p, et en quoi diffère-t-il de la température ?
Top-p limite le choix aux tokens les plus probables dont la probabilité cumulée atteint un seuil, par exemple 90 %. La température modifie le poids de chaque option ; top-p raccourcit la liste des options. On règle en général l'un ou l'autre, pas les deux.
Termes associés
- Token
Un token est le morceau de texte que manipule un modèle de langage : un mot, une partie de mot ou un signe. Le modèle lit, compte et facture en tokens, pas en mots ni en caractères.
- LLM
Un LLM (large language model, grand modèle de langage) est un modèle d'IA entraîné sur d'immenses volumes de texte pour prédire le mot suivant. Cette capacité lui permet de rédiger, résumer, traduire, classer et converser.
- Hallucination
Une hallucination est une réponse d'un modèle d'IA qui paraît convaincante mais se révèle fausse ou ne repose sur aucune source : un chiffre, une citation, un prix ou une référence que le modèle invente en produisant le texte le plus probable.
- Inférence
L'inférence est le moment où un modèle d'IA déjà entraîné est utilisé : il reçoit une entrée nouvelle, comme une question, un audio ou une image, et calcule la réponse avec ce qu'il a appris, sans modifier ses paramètres.
- Prompt
Un prompt est l'instruction ou le texte que l'on donne à un modèle d'IA pour obtenir quelque chose : une question, une consigne, un document à résumer ou un mélange des trois. La qualité de la réponse dépend en grande partie du prompt.
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