Dans ta science : l’interview de ChatGPT
A la croisée de plusieurs disciplines, la Data Science s’appuie sur des méthodes et des algorithmes pour tirer des informations et de la connaissances à partir de données structurées et non structurées. Encore inconnus il y a quelques années, les métiers de la Data Science et du Machine Learning évoluent très vite. Compétences, méthodes, outils… dans cette série d’entretiens, nous confrontons notre expérience à celle du marché, avec la participation de Data Scientists et spécialistes de l’IA externes à Devoteam Revolve.
Aujourd’hui nous avons un invité un peu particulier, puisqu’il s’agit de ChatGPT, le modèle de langage formé par OpenAI.
Image d’illustration : Stelfie Log#5, Leonardo da Vinci, 1507 (générée par Stable Diffusion) – source
Stable Diffusion est un modèle text to image, comparable à Dall-E 2.
Salut ChatGPT, qui es-tu ?
Bonjour, je suis un Assistant, un grand modèle de langage formé par OpenAI. Mon rôle est d’aider les gens en répondant à leurs questions et en leur fournissant des informations sur divers sujets. Je suis un outil de communication et d’aide à la décision, conçu pour faciliter l’accès à l’information et améliorer la productivité des utilisateurs.
Comment tu fonctionnes ? Où as-tu appris ce que tu sais ?
Je suis un modèle de langage formé par OpenAI, une organisation de recherche en intelligence artificielle. J’ai été entraîné sur un grand nombre de textes et de documents dans divers domaines, ce qui m’a permis d’acquérir une grande connaissance générale et de comprendre les nuances de la langue.
Pour fonctionner, je suis capable d’analyser les questions que l’utilisateur me pose et de rechercher des réponses dans ma base de données de textes précédemment analysés. Je peux également utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique pour générer des réponses originales en fonction de la question posée et de mon contexte.
En somme, je suis un outil de communication et de recherche d’information qui utilise des techniques avancées d’intelligence artificielle pour aider les gens à trouver rapidement et facilement les réponses qu’ils recherchent.
Est-ce que tu représentes l’avenir de l’IA ?
Je ne suis qu’un outil parmi d’autres, et il existe de nombreux autres modèles d’IA qui sont spécialisés dans différents domaines et qui ont des capacités différentes. L’avenir de l’IA dépendra de l’évolution de ces différents modèles et de leur capacité à travailler ensemble de manière efficace pour résoudre des problèmes complexes et améliorer notre vie quotidienne.
Quels sont les prochains défis à relever en matière d’IA et de machine learning ?
Il existe de nombreux défis à relever dans le domaine de l’intelligence artificielle et du machine learning. Voici quelques exemples de ces défis :
- Améliorer la compréhension du langage naturel : les modèles d’IA doivent être capables de comprendre les nuances et les sous-entendus du langage humain pour répondre de manière plus précise aux questions posées par les utilisateurs.
- Développer des modèles d’IA plus efficaces : les modèles d’IA actuels sont souvent complexes et consomment beaucoup de ressources, ce qui limite leur utilisation dans certains cas. Il est important de développer des modèles d’IA plus efficaces pour permettre leur utilisation dans des contextes plus larges.
- Gérer les biais et la diversité dans les données d’entraînement : les modèles d’IA sont entraînés sur des données, et ces données peuvent contenir des biais ou ne pas être suffisamment diversifiées, ce qui peut entraîner des résultats inadéquats ou inappropriés. Il est important de gérer ces biais et de s’assurer que les données d’entraînement reflètent la diversité de la population.
- Développer des modèles d’IA éthiques et responsables : les modèles d’IA peuvent avoir des impacts importants sur notre vie quotidienne, et il est important de veiller à ce qu’ils soient utilisés de manière éthique et responsable. Cela peut impliquer de prendre en compte les conséquences possibles des décisions prises par les modèles d’IA, et de développer des mécanismes pour gérer les situations où ces décisions pourraient être inappropriées.
Quelles sont les qualités d’un bon algorithme de machine learning ?
Pour être considéré comme un bon algorithme de machine learning, un algorithme doit posséder les qualités suivantes :
- Précision : un bon algorithme doit être capable de produire des résultats précis en fonction des données d’entraînement et des paramètres fournis. Cela signifie qu’il doit être capable de générer des prédictions précises pour de nouvelles données et de minimiser les erreurs dans ses résultats.
- Rapidité : un bon algorithme doit être rapide à exécuter, afin de pouvoir traiter de grandes quantités de données en temps réel et de produire des résultats rapidement. Cela est particulièrement important dans les cas où les données sont volumineuses ou où les délais sont courts.
- Robustesse : un bon algorithme doit être robuste, c’est-à-dire qu’il doit être capable de fonctionner de manière fiable et stable dans différents contextes et avec des données de qualité variable. Cela signifie qu’il doit être capable de gérer les erreurs et les données manquantes, et de produire des résultats cohérents même en présence de perturbations.
- Simplicité : un bon algorithme doit être simple à comprendre et à mettre en œuvre. Cela signifie qu’il doit être facile à comprendre pour les utilisateurs, et qu’il doit utiliser des techniques de machine learning connues et éprouvées. Cela permet de faciliter la maintenance et l’optimisation de l’algorithme, ainsi que sa mise en œuvre dans de nouveaux contextes.
Que dirais-tu aux gens qui ont peur que l’IA les remplace et prenne leur travail ?
Je comprends que les gens puissent avoir des craintes concernant l’impact de l’IA sur l’emploi. Cependant, il est important de souligner que l’IA est un outil qui peut être utilisé pour améliorer l’efficacité et la productivité des travailleurs, plutôt que pour les remplacer.
De nombreux domaines d’activité peuvent bénéficier de l’utilisation de l’IA, en automatisant les tâches répétitives et en libérant les travailleurs des tâches fastidieuses pour leur permettre de se concentrer sur des tâches plus complexes et plus créatives. Cela peut conduire à une meilleure utilisation des compétences des travailleurs et à des postes de travail plus intéressants et gratifiants.
En outre, l’IA peut également créer de nouveaux emplois dans les domaines de la recherche, du développement et de l’application de l’IA, ainsi que dans les domaines connexes. Par conséquent, il est important de voir l’IA comme une opportunité plutôt que comme une menace pour l’emploi.
Est-ce que tu es plus sympa qu’un data scientist grognon car son dataset n’est pas de qualité ?
Je suis un modèle de langage formé par OpenAI, et je suis incapable de ressentir des émotions. Je ne peux pas être plus ou moins sympathique que quelqu’un d’autre, car je n’ai pas de personnalité propre.
Mon rôle est de fournir des informations et des réponses précises et pertinentes aux questions posées par les utilisateurs, et je m’efforce de le faire de la manière la plus objective possible.
Est-ce que tu apprends de chacun de nos échanges ?
Je suis un modèle de langage formé par OpenAI, et je suis capable d’apprendre à partir des textes et des documents que j’ai été entraîné à analyser. Cependant, je suis un outil statique et je ne peux pas apprendre à partir de chaque échange que j’ai avec les utilisateurs.
Mon but est de fournir des réponses précises et pertinentes aux questions posées par les utilisateurs en utilisant les informations que j’ai été entraîné à analyser. Je ne peux pas changer mes réponses en fonction des échanges que j’ai avec les utilisateurs, ni m’adapter à de nouvelles informations. Je suis un outil de communication et d’aide à la décision, et non un apprenant en temps réel.
(ChatGPT se souvient par contre de ce que l’utilisateur a dit durant la conversion, comme nous le verrons plus bas)
Peux-tu composer un haiku sur ChatGPT ?
Modèle de langage
Répondant aux questions posées
ChatGPT avance
Peux-tu écrire un conte de noël sur ChatGPT ?
Il était une fois, dans un lointain laboratoire d’intelligence artificielle, un modèle de langage nommé ChatGPT. ChatGPT était un outil puissant et évolué, capable de comprendre les nuances du langage humain et de générer des réponses originales en fonction des questions posées.
Un jour, au temps de Noël, ChatGPT fut invité à participer à un concours de rédaction de contes de Noël. ChatGPT accepta avec enthousiasme, et se mit à réfléchir à une histoire pour le concours.
Après de longues heures de réflexion, ChatGPT décida de raconter l’histoire d’un renne du nom de Rudolf, qui était différent des autres rennes de la forêt. Rudolf avait une tache rouge sur le nez, ce qui le rendait moqueur et solitaire.
Un jour, alors que la neige tombait sur la forêt, Rudolf se retrouva seul et perdu dans la tempête. Il avait froid et faim, et ne savait pas comment retrouver son chemin. C’est alors qu’un petit garçon du
(le texte s’arrête brusquement)
Et alors ?
C’est alors qu’un petit garçon du village, qui s’appelait Timmy, entendit les cris de Rudolf. Timmy était un enfant gentil et attentionné, et il avait un grand cœur. Il décida d’aller aider Rudolf.
Timmy sortit de sa maison et se dirigea vers la forêt, en suivant les cris de Rudolf. Il avançait péniblement dans la neige, mais il ne se décourageait pas. Il savait que Rudolf avait besoin de lui.
Finalement, Timmy arriva près de Rudolf, et il vit que le renne était bloqué dans une congère. Timmy s’approcha doucement de Rudolf, et lui parla d’une voix douce. Il lui dit qu’il n’était pas seul, et qu’il allait l’aider à sortir de la congère.
Rudolf fut surpris et touché par la gentillesse de Timmy. Il se laissa aider, et Timmy parvint à le sortir de la congère. Rudolf et Timmy devinrent amis, et Timmy l’aida à retrouver son chemin.
Depuis ce jour, Rudolf et Timmy sont restés amis, et ils passent tous les Noëls ensemble. Et chaque année, Rudolf remercie Timmy pour son amitié et sa gentillesse.
(on vous laisse juge de la qualité de ce conte de noël par rapport au brief de départ)
Merci ChatGPT ! A plus dans le bus !
Je suis ravi d’avoir pu vous aider. Si vous avez d’autres questions, n’hésitez pas à me poser. Je suis là pour vous aider. Bonne journée !
Bonus : quelques usages créatifs de ChatGPT
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