Qu'est-ce que Llama AI ?

Llama AI en une minute

Llama est une famille de grands modèles linguistiques développée par Meta, l'entreprise derrière Facebook, Instagram et WhatsApp. Lorsque l'on recherche « Llama AI », on fait généralement référence à l'un de ces modèles ou à une application de chat qui en utilise un. La première version a vu le jour le 24 février 2023 sous le nom de LLaMA, acronyme de Large Language Model Meta AI. Meta a publié plusieurs générations depuis lors, et en octobre 2026, la génération Llama la plus récente reste Llama 4, parue le 5 avril 2025.

Ce qui distingue Llama d'assistants comme ChatGPT ou Gemini, c'est son mode de diffusion. Meta publie les poids du modèle, ces fichiers volumineux qui contiennent l'ensemble des apprentissages réalisés. Toute personne qui accepte la licence peut les télécharger, les exécuter sur son propre matériel, les affiner (fine-tuning) et développer des produits à partir d'eux. Le terme consacré est « open weights » (poids ouverts) : vous obtenez le modèle entraîné, mais soumis à la licence propre à Meta et à ses conditions.

Sur Llama.Online, vous pouvez échanger gratuitement dans votre navigateur avec quatre modèles Llama officiels : Llama 4 Maverick, Llama 4 Scout, Llama 3.3 70B et Llama 3.1 8B. Notre site est indépendant et n'est pas géré par Meta. Les modèles tournent chez un fournisseur d'inférence cloud ; notre plateforme leur transmet vos messages et diffuse les réponses en temps réel.

Qui développe Llama

Llama est développé et publié par Meta Platforms, Inc. Chaque version s'accompagne d'une fiche technique (model card) décrivant les données d'entraînement, les langues prises en charge, les cas d'usage prévus et la licence. Meta publie ces fiches et les poids sur Hugging Face sous l'organisation meta-llama.

En 2025, Meta a réorganisé ses activités en IA au sein d'une nouvelle entité appelée Meta Superintelligence Labs, qui conçoit désormais les modèles les plus récents sous une autre appellation : Muse. Llama demeure la famille open-weights de Meta et reste très largement utilisée, mais ce n'est plus là que l'entreprise concentre ses tout derniers travaux.

Comment fonctionne Llama, en toute simplicité

Un modèle Llama est un réseau de neurones entraîné sur un très grand volume de textes et, pour Llama 4, d'images également. Il génère une réponse en prédisant le fragment de texte suivant (appelé token), étape par étape, jusqu'à ce que la réponse soit complète. Durant l'entraînement, il assimile la grammaire, des faits, des styles d'écriture et des schémas de raisonnement. Meta ajuste ensuite des versions « instruct » à partir d'exemples de conversations pour qu'elles suivent les consignes et fournissent des réponses pertinentes. Ce sont précisément ces versions instruct qui sont proposées dans notre chat.

Trois notions clés permettent de comprendre les différences entre les modèles Llama :

• La taille. Les modèles se caractérisent par leur nombre de paramètres, c'est-à-dire les valeurs internes du réseau. Llama 3.1 8B en compte 8 milliards et Llama 3.3 70B en compte 70 milliards. Un modèle plus grand offre généralement plus de connaissances et appréhende mieux les nuances, mais génère des réponses plus lentes et nécessite un matériel plus coûteux.
• Le mélange d'experts (Mixture of Experts). Llama 4 est le premier modèle Llama conçu selon cette architecture. Chaque modèle intègre de nombreux sous-réseaux spécialisés (« experts ») et n'en sollicite qu'une partie pour chaque token. D'après la fiche technique de Meta, Llama 4 Maverick totalise 400 milliards de paramètres et en active 17 milliards par token, tandis que Llama 4 Scout en compte 109 milliards au total pour 17 milliards activés par token. Résultat : d'immenses connaissances embarquées et des réponses très rapides.
• La fenêtre de contexte. Il s'agit de la quantité maximale de texte que le modèle peut prendre en compte simultanément. Les fiches techniques de Meta indiquent 128K tokens pour Llama 3.1 et 3.3, 1M pour Llama 4 Maverick et 10M pour Llama 4 Scout. Les fournisseurs d'hébergement proposent souvent une capacité inférieure au plafond théorique, et les applications de chat, y compris la nôtre, raccourcissent les conversations trop longues.

Chaque modèle Llama a également une date limite de connaissances (cut-off). Il a été entraîné sur des données arrêtées à une date précise et ignore tout des événements postérieurs. Meta indique décembre 2023 pour Llama 3.1 et 3.3, et août 2024 pour Llama 4. Un modèle Llama ne peut pas naviguer sur Internet de manière autonome, et notre chat n'intègre pas non plus d'accès au Web.

La famille Llama en un coup d'œil

Retrouvez l'historique complet et les nouveautés de chaque version sur notre page consacrée à l'histoire de Llama. Des fiches informatives détaillent également Llama 3.2 et Llama Guard 4.

Ce qui s'est passé après Llama 4

En consultant des articles plus anciens, vous pourriez vous attendre à l'arrivée d'un Llama 5. Il n'en existe aucun en octobre 2026. En avril 2025, Meta a présenté un aperçu d'un modèle enseignant bien plus massif, Llama 4 Behemoth, en précisant qu'il était en cours d'entraînement. Reuters a rapporté en mai 2025 que sa sortie avait été repoussée, et Meta ne l'a pas publié. Les nouveaux modèles de Meta s'appellent désormais Muse :

• Muse Spark (8 avril 2026) est le premier modèle issu de Meta Superintelligence Labs. Il anime l'application Meta AI et le site meta.ai. Ses poids n'ont pas été partagés ; Meta l'a mis à disposition de partenaires sélectionnés via une API.
• Muse Glimmer (10 août 2026) est un modèle de 30 milliards de paramètres conçu pour les agents locaux. Meta a publié ses poids sur Hugging Face sous licence Apache 2.0.
• Muse Wonder et Muse Wonder Full (12 octobre 2026) constituent ce que Meta présente comme ses modèles les plus performants à ce jour. Ils sont accessibles via la Meta Model API et l'outil Muse Code de Meta, sans poids téléchargeables.
• Muse Spark Open (15 octobre 2026) est une déclinaison en poids ouverts de Muse Spark régie par une nouvelle licence Muse Model License, que Meta décrit comme comportant des conditions commerciales restreintes.

Cette transition a entraîné deux changements notables. D'abord, l'assistant Meta AI intégré aux applications du groupe fonctionne dorénavant avec Muse et non plus Llama. Ensuite, Meta a fermé son aperçu d'API hébergée Llama le 6 juillet 2026. L'espace développeurs de Meta indique désormais que les modèles Llama ne sont plus fournis via la nouvelle Meta Model API : Llama est conçu pour être téléchargé et auto-hébergé. Les modèles Llama restent néanmoins téléchargeables auprès de Meta et accessibles via de nombreux hébergeurs cloud, ce qui permet à notre chat de fonctionner.

Les points forts de Llama

• Questions du quotidien et explications. Demandez-lui d'expliquer un sujet simplement, de comparer différentes options ou de détailler une démarche étape par étape.
• Rédaction et correction. Brouillons, e-mails, publications pour les réseaux sociaux, récits, réécriture selon un ton précis et relecture.
• Synthèses. Collez un article ou des notes pour obtenir les points clés, un résumé percutant ou un plan d'action.
• Prise en charge multilingue. Llama 4 gère officiellement 12 langues : allemand, anglais, arabe, espagnol, français, hindi, indonésien, italien, portugais, tagalog, thaï et vietnamien. Llama 3.1 et 3.3 en prennent en charge 8. D'autres langues fonctionnent souvent très bien, avec parfois plus d'imprécisions.
• Aide au développement. Explication de code, écriture de petites fonctions, détection de bugs et conversion entre langages de programmation.
• Analyse d'images avec Llama 4. Décrire une photo, analyser un graphique ou une capture d'écran, ou répondre à des questions sur un visuel.
• Création d'applications sur mesure. Les entreprises peuvent exécuter Llama sur leurs propres serveurs, garder leurs données en interne et affiner les modèles selon leurs besoins.

Les limites à connaître

• Des erreurs formulées avec assurance. Comme tout grand modèle linguistique, Llama peut inventer des faits, des noms, des chiffres ou des sources. Vérifiez systématiquement les éléments critiques.
• Aucune information en temps réel. Il ne connaît ni l'actualité récente, ni les cours financiers, ni les faits survenus après sa date d'arrêt, et il ne peut pas les chercher sur le Web.
• Pas d'expertise professionnelle certifiée. Il peut fournir des notions générales en droit, en médecine ou en finance, mais ne remplace en aucun cas un médecin, un juriste ou un conseiller financier.
• Plus tout à fait à la pointe absolue. Llama 4 date d'avril 2025 ; les modèles plus récents, y compris Muse Wonder de Meta, le devancent généralement sur les tâches complexes de programmation et les flux d'agents de longue durée. Pour la conversation courante, la rédaction et l'analyse d'images, Llama 4 demeure particulièrement performant.

Poids ouverts, licence et « Built with Llama »

Depuis Llama 2, chaque nouvelle mouture s'accompagne de sa propre Llama Community License. En clair, elle vous autorise à utiliser, copier, modifier et redistribuer les modèles gratuitement, y compris pour des projets commerciaux. En contrepartie, vous devez respecter la politique d'utilisation acceptable de Meta, faire figurer la mention « Built with Llama » dans les produits exploitant ces modèles, faire commencer par « Llama » le nom de tout modèle dérivé, et joindre un exemplaire de la licence lors de la redistribution des poids. Les entreprises dont les applications comptaient plus de 700 millions d'utilisateurs actifs mensuels au moment de la sortie d'une version donnée doivent solliciter une licence spécifique auprès de Meta. Pour les modèles multimodaux de Llama 3.2 et Llama 4, la politique d'utilisation n'accorde pas les droits de licence aux particuliers et organisations établis dans l'Union européenne, même si les utilisateurs finaux d'un service bâti avec ces modèles ne sont pas concernés.

C'est pour cette raison que notre pied de page affiche « Built with Llama ». Notre page dédiée à la licence Llama détaille l'ensemble de ces règles, et notre guide sur l'IA open source explique pourquoi beaucoup préfèrent parler de « poids ouverts » (open weights) plutôt que d'« open source » pour Llama.

Comment utiliser Llama AI

Discuter directement dans votre navigateur

Le moyen le plus simple reste notre chat Llama gratuit. Aucune installation n'est requise, aucun compte n'est nécessaire, et il fonctionne parfaitement sur mobile comme sur ordinateur.

L'exécuter sur votre propre machine

Des logiciels comme Ollama, LM Studio ou llama.cpp permettent de télécharger un modèle Llama et de le faire tourner en local, même sans connexion Internet. Les modèles compacts comme Llama 3.2 3B ou Llama 3.1 8B fonctionnent sur de nombreux ordinateurs portables ; les versions plus lourdes exigent une configuration matérielle musclée. Consultez notre guide pour exécuter Llama en local.

L'intégrer via du code

Les développeurs peuvent interroger Llama en passant par des fournisseurs cloud proposant une API compatible OpenAI, comme OpenRouter. Notre guide de l'API Llama contient des exemples prêts à l'emploi et les tarifs en vigueur.

Comment démarrer une conversation avec Llama ici

1. Ouvrez le chat. Le modèle Llama 4 Maverick est sélectionné par défaut.
2. Choisissez un autre modèle dans la liste déroulante si vous le souhaitez. Notre guide pour choisir le bon modèle Llama peut vous orienter.
3. Saisissez votre question, ou joignez une photo ou une capture d'écran si vous utilisez un modèle Llama 4.
4. Posez vos questions de suivi, et prenez soin de vérifier les faits importants auprès d'une source fiable.

Chaque internaute bénéficie d'un quota quotidien gratuit, actuellement fixé à 100 messages par jour, partagé avec nos outils IA. Nos conseils : rédiger de bons prompts.

FAQ

Llama AI est-il gratuit ?

Les modèles peuvent être téléchargés gratuitement sous la licence de Meta, mais leur exécution implique des coûts matériels ou de serveurs cloud. Notre chat est gratuit, assorti d'un quota quotidien de messages, et financé par la publicité.

Llama est-il identique à Meta AI ?

Non. Meta AI est l'assistant proposé par Meta au sein de ses applications et sur meta.ai. Il s'appuyait autrefois sur Llama, mais Meta indique que depuis avril 2026, il tourne sous Muse Spark. Llama désigne la famille de modèles en open-weights que tout le monde peut exploiter, y compris des sites indépendants comme le nôtre.

Llama est-il open source ?

Ses poids sont librement téléchargeables, mais la Llama Community License impose des conditions absentes des licences open source traditionnelles, notamment la politique d'utilisation acceptable et le seuil des 700 millions d'utilisateurs. C'est pourquoi le terme « open weights » est plus rigoureux.

Existe-t-il un Llama 5 ?

Non. En octobre 2026, la génération la plus récente de Llama reste Llama 4. Les nouveaux modèles développés par Meta portent le nom de Muse et ne font pas partie de la gamme Llama ni de notre chat.

Quel modèle Llama choisir ?

Privilégiez Llama 4 Maverick pour la plupart des usages et pour le traitement des images. Tournez-vous vers Scout pour les longs documents, Llama 3.3 70B pour le texte pur, et Llama 3.1 8B pour obtenir des réponses courtes le plus rapidement possible.

Llama sait-il analyser des images ?

Llama 4 Maverick et Llama 4 Scout prennent en charge les images, tout comme les versions vision de Llama 3.2. Dans notre chat, vous pouvez joindre une image par message dès lors qu'un modèle Llama 4 est actif. En revanche, Llama ne génère pas d'images.