📖 Définition

La fenêtre de contexte désigne la quantité maximale de texte qu'un modèle de langage peut prendre en compte simultanément. Elle se mesure en jetons (tokens). Tout ce qui dépasse cette limite est ignoré par le modèle, ce qui peut affecter la cohérence de ses réponses. La taille de cette fenêtre est l'une des caractéristiques les plus déterminantes des grands modèles de langage modernes.

💬 En termes simples

Imaginez que vous lisez un très long roman québécois, mais que vous ne pouvez garder en mémoire que les 200 dernières pages lues. Si un personnage important a été introduit au début du livre, vous risquez de l'avoir oublié au dernier chapitre. La fenêtre de contexte fonctionne exactement ainsi pour un modèle de langage.

🎯 Exemple concret

En 2026, les modèles les plus avancés offrent des fenêtres de plus d'un million de jetons, permettant d'analyser des documents juridiques complets. Un avocat montréalais peut soumettre un contrat entier pour obtenir une analyse cohérente. Les outils de résumé exploitent des fenêtres élargies pour condenser des rapports annuels sans perdre d'informations.

💡 Le saviez-vous ?

GPT-2 (2019) disposait d'une fenêtre de 1 024 jetons, tandis que certains modèles de 2025 atteignent plus de 2 millions — une multiplication par 2 000 en six ans. Les modèles ont tendance à accorder moins d'attention aux informations situées au milieu de leur fenêtre, un phénomène surnommé lost in the middle.

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