Depuis OpenAI Depuis la sortie de ChatGPT 3.5 fin 2022, les modèles de langage ont progressé à un rythme remarquable. Ce qui n'était au départ que des outils de génération de texte s'est rapidement transformé en systèmes capables de raisonnement, de supervision et d'automatisation au sein des flux de travail d'entreprise.
Les premiers modèles de langage à grande échelle (LLM) disponibles sur le marché sont apparus fin 2023. Depuis, des entreprises comme BigID ont étendu leur utilisation bien au-delà des interfaces conversationnelles, permettant notamment des interactions de type copilote., Automatisation des agents pour la correction des problèmes de sécuritéet identification avancée, classification, et la catégorisation des données d'entreprise.
À mesure que les modèles linguistiques prennent de plus en plus d'importance Gestion de la sécurité des données (DSPM), Un débat familier a refait surface : Modèles de langage de petite taille (SLM) versus modèles de langage de grande taille (LLM). Mais si cette formulation est courante, elle occulte un point plus important.
La véritable différence en matière de DSPM ne réside pas simplement dans la taille.
Il s'agit de la façon dont les modèles pensent — et de ce qu'ils sont capables de comprendre.
Pourquoi l'opposition “ petit contre grand ” est une erreur.
Dans les discussions de marché, SLM Elles sont souvent décrites comme des alternatives légères et adaptées à des tâches spécifiques aux LLM. Ces derniers, quant à eux, sont présentés comme plus puissants mais aussi plus coûteux.
Ce cadre est pratique, mais incomplet.
En pratique, les SLM et les LLM peuvent être génératif. La distinction la plus pertinente est celle entre :
- Modèles prédictifs et spécifiques à la tâcheet
- Modèles de langage génératifs capables de raisonner dans différents contextes
De nombreux systèmes commercialisés sous l'appellation “ SLM ” dans DSPM sont en réalité… modèles masqués ou discriminatoires—optimisés pour classer ou étiqueter des données dans le cadre de tâches précises et prédéfinies. Les modèles de langage génératifs, en revanche, interprètent le sens, l'intention et le contexte, ce qui leur permet de généraliser face à l'évolution de l'environnement.
Modèles prédictifs : efficaces, mais rigides
Les modèles prédictifs ou masqués excellent dans les problèmes de classification bien définis. En DSPM, ils sont couramment utilisés pour :
- Appliquer les étiquettes fixes
- Détecter les motifs connus
- Appliquer les règles prédéfinies
Lorsque les types de données sont stables et que les exigences évoluent rarement, cette approche peut s'avérer efficace. Ces modèles sont généralement moins coûteux à exécuter et performants pour les tâches répétitives.
Cependant, cette efficacité a un prix.
Les modèles prédictifs nécessitent :
- Données d'entraînement sélectionnées
- Supervision humaine
- Formation continue en fonction de l'évolution des politiques, des sources de données ou des réglementations
Ils font exactement ce pour quoi ils ont été formés — et rencontrent des difficultés lorsque le monde qui les entoure change.
Modèles de langage génératifs : conçus pour la compréhension
Les modèles de langage génératifs fonctionnent différemment. Plutôt que de prédire des étiquettes à partir de modèles fixes, ils La raison prime sur le contexte et le sens.
Dans DSPM, cela permet des capacités que les modèles prédictifs ne peuvent pas facilement reproduire :
- Comprendre pourquoi les données sont sensibles, et pas seulement qu'elles le sont.
- S’adapter aux nouvelles réglementations et aux nouveaux contextes commerciaux sans formation supplémentaire
- Corrélation des signaux relatifs au contenu, aux métadonnées, à l'accès et aux politiques
- Expliquer les décisions dans un langage compréhensible par l'humain
Les modèles génératifs, qu'ils soient grands ou petits, sont intrinsèquement plus flexibles. Ils ne nécessitent pas un nouveau modèle pour chaque nouveau cas d'utilisation. Au contraire, ils généralisent à travers différents scénarios grâce au raisonnement.
Ce que cela signifie pour les résultats du DSPM
DSPM n'est pas un problème de classification statique. C'est un Problème de compréhension dynamique.
Les équipes de sécurité et de gouvernance doivent :
- Distinguer le risque significatif du bruit
- Comprendre comment les données sont utilisées, partagées et exposées
- Réglage des commandes à mesure que les environnements et les flux de travail pilotés par l'IA évoluent
Cela nécessite plus qu'une simple correspondance de motifs efficace. Cela nécessite du contexte.
Les modèles de langage génératifs permettent :
- Précision contextuelle accrue, réduction des faux positifs
- Capacité d'adaptation au changement, sans réingénierie constante
- Corrélation inter-domaines, à travers des données structurées et non structurées
- Explicabilité et gouvernance, grâce à une vision claire et vérifiable
Pourquoi BigID adopte une approche générative
Plateforme DSPM de BigID BigID repose sur une approche centrée sur les données, privilégiant la compréhension à la détection. Grâce à l'utilisation de modèles de langage génératifs, BigID permet aux organisations de classer et de gouverner leurs données en fonction de leur signification, de leur contexte métier et des risques associés, et non plus de simples règles statiques.
Cette approche offre également une grande flexibilité. Les clients peuvent tirer parti des capacités d'IA de BigID tout en conservant la possibilité d'utiliser leurs propres modèles de langage préférés, évitant ainsi d'être prisonniers de systèmes rigides et spécifiques à une tâche.
Conclusion
L'avenir du DSPM ne réside pas dans le choix entre petits et grands modèles.
Il s'agit de choisir entre Prédiction rigide et raisonnement flexible.
Les modèles prédictifs ont leur utilité. Mais à mesure que les écosystèmes de données se complexifient et que l'adoption de l'IA s'accélère, la gestion des données et des procédés (DSPM) doit évoluer d'une détection statique vers une compréhension continue.
Dans ce contexte, les modèles de langage génératifs — grands ou petits — ne constituent pas seulement une amélioration.
Elles sont obligatoires.
Vous voulez en savoir plus ? Planifier un rendez-vous 1:1 Contactez dès aujourd'hui l'un de nos experts en IA et DSPM !
Auteur
