Dans cet exposé, je mettrai en regard la perspective argumentative sur le sens linguistique avec les représentations fournies par les grands modèles de langue issus d'algorithmes d'apprentissage profond, tels qu'utilisés dans le domaine de l'intelligence artificielle. La théorie de l'argumentation dans la langue place la dimension rhétorique au cœur des mécanismes interprétatifs du langage. Elle se distingue en particulier par le rôle très relatif qu'elle accorde aux aspects véritatifs et logiques du sens linguistique, prenant comme point de départ que c'est la forme linguistique des énoncés, et non leur contenu informationnel, qui détermine leur emploi en discours. Les grands modèles de langue fournissent des représentations complexes propres à être employées dans un grand nombre d'applications. Lorsqu'on évalue les propriétés sémantiques de ces représentations, ce sont principalement des questions d'ordre véritatif qui sont examinées, et qui se retrouvent au centre des critiques de ces modèles. À travers une série d'exemples, je montrerai comment ces représentations semblent en fait mieux capturer les aspects argumentatifs des énoncés que leur contenu véritatif. Je discuterai ensuite des implications de ces observations pour la théorie linguistique, en particulier pour la sémantique compositionnelle et lexicale.