ChatGPT, l’outil de chat avancé développé par OpenAI, connaît un engouement médiatique d’envergure depuis son lancement en novembre 2022.
Puisque l’intelligence artificielle fait partie intégrante du quotidien d’Uzinakod, et que le sujet de ChatGPT est toujours autant d’actualité, on a souhaité questionner directement nos experts et recueillir leurs avis sur la question. Notre collègue Sophie, aussi curieuse que passionnée, te parle à cœur ouvert de ce chatbot révolutionnaire, de ses premières impressions mais aussi de ses limites avec en prime, une tonne d’infos sur l’intelligence artificielle en général dans un article en deux parties.
Avant de rentrer dans le vif du sujet, pourrais-tu te présenter et nous parler de ton rôle au sein d’Uzinakod?
Je suis Sophie Gonzalez, conceptrice en intelligence artificielle chez Uzinakod depuis plus d’un an et demi maintenant. Concrètement, mon rôle chez Uzinakod, c’est d’aider à l’adoption de l’IA de manière générale par les entreprises. Il s’agit donc à la fois de mettre en place des outils d’intelligence artificielle, mais aussi d’aider les entreprises qui vont les utiliser à mieux s’en servir et à ne pas faire nécessairement n’importe quoi avec.
Par exemple, on aide les entreprises sur l’automatisation de processus ou la restructuration d’informations. Parce qu’aujourd’hui, c’est vrai qu’on parle beaucoup de data et les gens pensent au simple «tableau Excel». En vérité, la data, c’est de l’information. Ça peut être aussi bien de la vidéo, des images, du son ou du texte. Et c’est avec ça qu’on peut travailler sur des projets qui ont une grande importance et qui permettent de faire gagner du temps à tout le monde sur des tâches qu’ils n’ont pas nécessairement envie de faire.
Peux-tu nous donner ta définition de l’intelligence artificielle en quelques mots et nous expliquer pourquoi elle nous passionne autant aujourd’hui?
Je vais commencer par une réponse scolaire. L’intelligence artificielle, c’est concrètement un domaine de recherche qui vise à construire des algorithmes qui permettent de reproduire au mieux le raisonnement humain, et donc de leur faire réaliser des tâches sans qu’un humain ait besoin de les faire, tout simplement. Je pense que si tu posais la question à ChatGPT, il te donnerait une définition de l’intelligence artificielle du même acabit.
Ce qui est intéressant, je trouve, c’est qu’on appelle ça l’intelligence artificielle. Ça pose la question de savoir ce qu’est la définition de l’intelligence, et on n’est malheureusement pas capable de la définir ni pour un humain ni pour une machine en vérité. Je pense donc qu’il faut garder ça en tête vis-à-vis de cette appellation qui n’est pas très claire. Je pense qu’on a tous une idée plus ou moins vague de ce qu’est l’intelligence, on y met un tas d’éléments et c’est exactement la même chose quand on parle d’intelligence faite par des machines.
Pourquoi elle passionne? D’après moi, très sincèrement, je pense que d’un point de vue complètement historique, les humains ont toujours été à la fois fascinés et apeurés par ce qu’ils ne comprennent pas. À l’époque où les premiers automates sont sortis, il y a déjà des siècles, il y avait aussi des gens qui étaient en mode «Il faut les brûler au bûcher»!
Je pense que c’est un peu la même chose avec l’intelligence artificielle. Il y a un peu ce côté complètement envoûtant qui nous rend euphoriques et en même temps, cette peur du «ça va me prendre mon boulot».
Peux-tu nous expliquer brièvement ce qu’est l’intelligence artificielle générative plus précisément?
Une intelligence artificielle générative, c’est une intelligence qui est faite pour prédire la suite. Concrètement, ce sont des IA qu’on entraîne à identifier des patterns et des relations dans les données dans le but de générer du contenu «nouveau» et «cohérent». Dans le cas d’IA génératrice d’images, par exemple, tu vas lui donner une description et il va essayer, lui, de te donner un composite de tous les termes que tu lui as donnés grâce à l’entraînement qu’il a reçu.
Ce qu’il faut savoir, c’est qu’il va avoir lui-même un data set composé d’énormément d’images, par exemple, qui vont être associées dans des modèles très simples ou parfois beaucoup plus complexes de description de l’image. Ils vont tout apprendre, et justement apprendre à scinder en plein de petits morceaux cette image et à comprendre ce qu’il y a comme composantes dedans. Et quand toi, tu vas lui demander une nouvelle description, il va se servir de tout ce qu’il a appris pour te faire un composé de ça et te le donner. D’une certaine manière, c’est de la création parce qu’effectivement, il te rend un contenu qui va être similaire à des choses qu’il a déjà vues, mais il arrive à tout composer en même temps.
Dans le cas d’un texte, c’est un peu comme si tu prenais les premiers modèles de langage, les toutes premières éditions de ChatGPT, c’était juste de prédire le dernier mot. Tu lui donnais le début de phrase et lui, il allait essayer de te prédire le dernier mot. Évidemment les LLM ont beaucoup évolué sur la longueur et la cohérence de leur réponse, mais il faut quand même garder en mémoire que par conception, ces modèles cherchent à générer du texte qui est «probable» et non d’énumérer des faits.
En termes d’exemples d’intelligence artificielle générative, on parle en ce moment beaucoup du fameux ChatGPT. Est-ce que tu peux nous en dire plus dessus? Qu’est-ce que c’est justement et comment utiliser ChatGPT? Et pourquoi autant d’ampleur et d’engouement médiatique autour du sujet?
ChatGPT, c’est une IA générative spécialisée dans ce qu’on appelle les tâches de NLP, Natural Language Processing. C’est-à-dire que c’est spécialisé sur le texte et la génération de texte. Ce qui change par rapport à un modèle où il va juste te prédire le prochain mot, c’est à quel point il a été entraîné avec un très large nombre de paramètres.
Qu’est-ce que c’est un paramètre en quelques mots?
On peut faire un saut en arrière et retourner à l’école et le comparer à une équation mathématique: y=ax+b.
L’idée, c’est que toi, tu vas donner à ton intelligence artificielle les y et les x, et tu vas lui dire de te donner le a et le b. Donc là, typiquement, tu aurais deux paramètres. Mais maintenant, pour faire des tâches plus complexes, telles qu’imiter un humain, on se doute qu’il va en falloir beaucoup et que l’équation va être très compliquée. À titre d’exemple, il me semble que pour ChatGPT3, on parlait de près de 180 milliards de paramètres. Tu peux donc imaginer la complexité de l’«équation».
As-tu essayé ChatGPT et qu’en as-tu pensé? Quelles sont tes impressions? Notamment depuis sa nouvelle version GPT4 qui l’a a priori grandement amélioré!
ChatGPT a clairement progressé. On voit qu’il est vraiment bon. Et je pense que c’est ça aussi qui suscite autant d’engouement autour. D’un point de vue de maîtrise du langage, maîtrise du contexte, ChatGT pourrait passer pour un humain. C’est pour ça qu’il effraie beaucoup les gens dont le métier est de créer du texte, comme les rédacteurs de contenu, les journalistes ou autre.
Par contre, il était vraiment très mauvais pour exécuter des tâches, et c’est là où on voyait qu’il demandait de vraies capacités de raisonnement ou de calcul. Il pouvait dire quelque chose complètement à côté de la plaque, mais de manière brillante et très «sûr de lui». C’était intéressant. La nouvelle version ChatGPT4 apporte vraiment, à mon sens, des améliorations de ce point de vue là. Il est devenu meilleur pour réaliser sa déduction de problèmes de maths simples parce qu’il a été entraîné pour ça.
Je pense qu’il devient aussi plus généraliste dans le sens où tu n’as plus à interagir avec lui avec du texte uniquement. Tu peux aussi utiliser ChatGPT avec des images. C’est le côté multimodal de la chose, même si cette fonctionnalité-là n’a pas encore été sortie pour être testée au niveau du grand public.
Enfin, et plus concrètement, la capacité à fournir du contexte à l’IA (longueur du prompt) a vraiment augmenté et d’un point de vue application pratique, c’est vraiment quelque chose de bien. Parce que typiquement avant, tu n’aurais pas pu demander à ChatGPT de te fournir un article d’une page. Il n’avait juste pas assez de mots pour retenir le contexte. Tu aurais été obligé de casser ça en plusieurs morceaux qu’il aurait finalement oubliés au fur et à mesure.
Comment utiliser ChatGPT? Quelles sont les fonctionnalités que tu trouves les plus intéressantes?
Le plus intéressant pour moi, c’est qu’il fournit d’une certaine manière, un collègue. On peut le voir comme un collègue dont le temps de travail ne coûte rien. Tu pourrais par exemple lui demander un avis sur «Est-ce que tu peux améliorer le code que je viens d’écrire pour le rendre plus efficace?».
Ou encore, admettons que je me prépare pour cette entrevue, je pourrais lui demander ce qu’il répondrait, lui, à la question posée. Ça me donnerait des perspectives auxquelles je pourrais ne pas avoir pensé, par exemple. Il s’agit vraiment de le consulter pour lui demander un avis. Je ne prendrais jamais ses réponses pour argent comptant, surtout que les réponses reçues ne sont pas toujours très sourcées.
Découvre les limites de ChatGPT et de l’IA en général ainsi que leur impact pour l’avenir sur le monde du travail dans la partie 2! 😊
