# Architecture Transformer dominante en NLP juridique

> Remarque : Cet article n'est qu'une des 60+ sections de notre rapport complet intitulé : The 2024 Legal AI Retrospective - Key Lessons from the Past Year .

**Locale:** fr-fr  
**Author:** Alex Denne  
**Category:** Insights  
**Published:** 2024-12-18  
**Reading time:** 5 min

**Note :** Cet article n'est qu'une des 60+ sections de notre rapport complet intitulé : [The 2024 Legal AI Retrospective - Key Lessons from the Past Year](https://www.genieai.co/blog/legal-ai). Veuillez télécharger le rapport complet pour vérifier les citations.

**Dominance de l'architecture Transformer**

77 % des entreprises utilisant le NLP prévoient d'augmenter leurs investissements dans le NLP.[64] L'architecture Transformer continue d'être la base de la plupart des modèles NLP de pointe :

 • Mécanismes d'attention améliorés : les chercheurs ont développé des mécanismes d'attention plus efficaces, permettant le traitement de séquences plus longues et une meilleure gestion des informations contextuelles.[65]

 • Sparse Transformers : ces modèles ont gagné en popularité, offrant des performances comparables aux transformers denses tout en nécessitant moins de ressources informatiques.[66]

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