La Context Window : La « Mémoire » de Votre IA

Le Cœur de la Compréhension des LLM

Lorsque vous interagissez avec un Large Language Model comme ChatGPT, celui-ci se souvient de vos messages précédents au sein de la conversation en cours. Cette capacité est principalement due à ce que l'on appelle la « Context Window ». La mémoire de travail du modèle d'IA est analogue à la mémoire à court terme humaine ou à la RAM d'un ordinateur. Tout comme la mémoire à court terme nous aide à retenir et à traiter temporairement des informations, et la RAM permet à un ordinateur d'accéder rapidement aux données dont il a besoin sur le moment, la mémoire de travail d'une IA détermine la quantité d'informations qu'elle peut gérer simultanément. Cette capacité limite la quantité de contexte que l'IA peut prendre en compte pour répondre aux questions, de la même manière que notre mémoire à court terme ou la RAM d'un ordinateur fixe des limites à ce qui peut être traité en même temps.

Pour le dire simplement, imaginez la Context Window comme la quantité de texte que l'IA peut « lire » et « garder à l'esprit » simultanément. Plus cette fenêtre est grande, plus l'IA peut se souvenir de détails de votre conversation ou analyser de longs documents sans « oublier » ce qui a été dit précédemment.

Qu'est-ce que la  Context Window ?

Contrairement aux humains qui traitent des mots, les LLM décomposent le texte en « jetons » (tokens). Un jeton peut être un simple caractère, une partie d'un mot, un mot entier, ou même une courte expression. Par exemple, le mot « amoral » pourrait être composé de deux jetons : « a » et « moral ».

La taille de la « Context Window » est toujours mesurée en jetons. En moyenne, un mot anglais correspond à environ 1,5 jeton. Il est important de noter que la « Context Window »  n'est pas uniquement utilisée pour votre texte ; elle inclut également des éléments tels que des instructions système (appelées « invites système » ou "system prompts"), des informations supplémentaires pour la Génération Augmentée par Récupération (RAG), et le formatage. Une invite système est une instruction donnée à l'IA pour guider son comportement ou ses réponses. Par exemple, si vous demandez à l'IA de répondre de manière professionnelle, cette commande est une invite système : « Veuillez répondre à toutes les questions sur un ton professionnel et courtois. »

Pourquoi est-ce si important ?

Une « Context Window » plus grande offre des avantages significatifs pour les LLM :

• Amélioration de la rétention d'informations : L'IA peut se souvenir de plus de détails tout au long d'une conversation, ce qui l'empêche de « perdre le fil ».

• Traitement de textes plus longs : Les modèles peuvent analyser et résumer des documents, des bases de code ou des ensembles de données beaucoup plus volumineux, ce qui était auparavant impossible.

• Raisonnement avancé : Un contexte accru permet des réponses plus précises, complexes et nuancées. Par exemple, le modèle Gemini 1.5 Pro de Google a pu apprendre à traduire une langue en danger critique d'extinction (le Kalamang) en lisant son unique manuel de grammaire, démontrant une capacité de traduction comparable à celle d'un humain.

• Nouvelles possibilités d'interaction : La capacité accrue de traitement des données ouvre de toutes nouvelles façons pour les utilisateurs d'interagir avec l'IA, permettant des tâches plus complexes et complètes.

Les défis des grandes « Context Window »

Malgré leurs avantages, les grandes Context Window présentent des défis :

• Coût et puissance de calcul : Le traitement de blocs de texte plus importants exige beaucoup plus de puissance de calcul, de mémoire et de temps. Doubler la longueur du contexte peut quadrupler le besoin en calcul.

• Latence : L'inférence peut devenir plus lente à mesure que la longueur du contexte augmente, ce qui est problématique pour les applications en temps réel.

• Le problème de « l’aiguille dans une botte de foin » : À mesure que le volume de texte (la « botte de foin ») augmente, un modèle peut avoir du mal à repérer un détail spécifique et crucial (l'« aiguille »). Son attention se dilue, ce qui l'amène à ignorer le fait clé — comme manquer une seule phrase sur l'échec critique d'un projet dans un rapport de 200 pages. Cela réduit considérablement la fiabilité et la précision du modèle.

Pour une analyse plus approfondie, consultez l'article de recherche fondateur sur cette question : https://arxiv.org/abs/2307.03172

L'évolution des capacités

La taille des « Context Window » a considérablement augmenté au fil du temps, marquant une étape majeure vers une compréhension plus profonde et une conscience situationnelle plus large dans les systèmes d'IA. Alors que les premiers LLM comme GPT-2 étaient limités à environ 2 048 jetons, les modèles modernes ont connu une explosion de leurs capacités.

Aujourd'hui, des modèles comme Claude 3 d'Anthropic offrent une fenêtre de 200 000 jetons. GPT-4 Turbo et GPT-4o d'OpenAI atteignent 128 000 jetons. Gemini 1.5 Pro de Google dispose d'une fenêtre standard de 128 000 jetons, avec une version expérimentale allant jusqu'à 1 million de jetons, et des recherches testant jusqu'à 10 millions de jetons. Des projets comme Magic AI visent même 100 millions de jetons. Cette course à l'augmentation du contexte est un indicateur clé de l'innovation et de la concurrence dans le domaine de l'IA.

Le tableau suivant illustre l'évolution des capacités de la « Context Window » :

Équilibrer puissance et praticité

La « Context Window » est fondamentale pour la « mémoire » et la compréhension des Grands Modèles de Langage. Sa taille, mesurée en jetons, influe directement sur la capacité d'un LLM à générer un texte cohérent et à gérer des tâches complexes.

Bien que des « Context Window » plus grandes améliorent considérablement les capacités de l'IA, elles s'accompagnent de défis importants en matière de coût, de performance et de sécurité. Le développement futur des LLM continuera de se concentrer sur l'optimisation de ce composant essentiel, en cherchant le « juste milieu » entre la puissance de traitement et la facilité d'utilisation pratique. Comprendre la « Context Window » est donc crucial pour quiconque cherche à tirer le meilleur parti des outils d'IA actuels et futurs.

Comprendre la  « Context Window » est particulièrement pertinent pour GPT Workspace, car cela influence directement la quantité d'informations que nos modèles actuels — GPT-4.1 et GPT-4o — peuvent mémoriser et traiter simultanément. Les deux modèles offrent une « Context Window » substantielle allant jusqu'à 128 000 jetons, ce qui les rend très pratiques pour des discussions prolongées, l'analyse de documents et des flux de travail complexes. Cette capacité permet aux utilisateurs d'utiliser de longs documents ou interactions sans perdre fréquemment le contexte passé, ce qui est essentiel pour maintenir des sessions cohérentes et productives dans GPT Workspace.