Chat GPT : de son fonctionnement et de ses usages pour le grand public

Chat GPT (GPT = Generative Pretrained Transformer)
• Chat GPT est un agent conversationnel (Chatbot) développé sur la base du traitement du langage naturel. Son but est de dialoguer avec un utilisateur et de répondre à ses questions.
• Un chatbot est un programme informatique capable de simuler une conversation avec un utilisateur, généralement par un chat en ligne ou une messagerie instantanée.
• Chat GPT est un chatbot qui s’appuie sur un LLM, mais aussi du code avec lesquels le LLM va interagir pour analyser et créer des textes, faire des calculs ou des images.

Réseau de neurones artificiels
• Un réseau de neurones artificiels est un processus employé pour traiter et analyser les données d’une manière similaire au cerveau humain. Les neurones artificiels sont des fonctions mathématiques qui traitent l'information reçue et produisent en résultat une valeur numérique.
• Un réseau de neurones artificiels est capable de comprendre et d’associer des données non structurées, de manière à catégoriser ces données et à réaliser des prédictions toujours plus précises. Les réseaux neuronaux interviennent dans le deep learning, qui est une discipline qui fait partie du domaine de l’apprentissage automatique.
• Pour l’IA générative, le résultat de l’apprentissage est un modèle LLM.

Modèle LLM (Large Language Model)
• Les sources du LLM de Chat GPT sont :
o Livres, articles Wikipédia, forums et de nombreuses autres sources numériques.
o Du code (cf. ci-dessous le paragraphe sur l’entraînement).

• Chat GPT ne travaille que sur les mots :
o Il repère les associations statistiques des mots entre eux dans les sources, par exemple « relativité/Einstein », pour associer des mots entre eux et prédire le mot d’après.
o Plus précisément il travaille sur des unités linguistiques (mot, sous-mot, ponctuation, etc.), en anglais des tokens :

•  En anglais ces unités linguistiques font environ 4 caractères. En français 75 mots sont représentés par environ 100 unités linguistiques.

•  L’unité linguistique « chim » par exemple peut être associé à 'ie', 'io', 'ère', 'ique', etc."

•  GPT travaille avec 50 000 unités linguistiques (tokens).

• Un réseau de neurones, un « transformer », a été utilisé pour faire des statistiques sur les unités linguistiques et pour définir des paramètres lors de l’entraînement, il est aussi activé pour traiter une question et y répondre.

• L’entraînement se fait sur des trillions d’unités linguistiques (1 trillion = 1000 milliards) :
o Il y a aussi une opération de réglage fin (Fine-tuning).
o Il y a aussi un renforcement avec des retours humains (RLHF = Reinforcement Learning from human feedback).
o Les opérations d’ajustement ci-dessus permettent de donner des instructions sous forme de codes. Ces codes visent à privilégier des réponses avec style et sans offense (c’est ainsi que les IA génératives sont politiquement correctes).
o GPT4 gère ~1000 milliards de paramètres (réseaux de concepts, d’idées) qui sont stockés de façon compressée.

• Pour répondre, un chatbot prend en compte tous les mots de la question. La question lui donne le contexte, d’où l’importance de la qualité de sa rédaction, il est bien parfois de lui donner des instructions de structuration de sa réponse (informations, analyses, conclusions). Quand il répond, la question et la réponse sont limitées en volume à 8000 unités linguistiques mais parfois plus selon les chatbots.

Quels sont les services rendus par les IA génératives

Les IA génératives vont trouver de nombreux usages dans de nombreuses professions qui sauront y trouver des agents plus ou moins polyvalents permettant par exemple de gagner du temps en automatisant des tâches répétitives (recherche, résumé, rédaction) ; de faciliter la création (écriture, design, code) en ne nécessitant que des instructions en langage courant ; d’accélérer l'apprentissage en fournissant des explications personnalisées.

Pour le grand public, les usages seront concrètement de l’aide à :
• La recherche d’informations, d’idées, d’analyses de documents, de résumés,
• La rédaction de textes (articles, scripts, e-mails),
• La création (Images, visuels, textes créatifs, musiques, vidéos),
• La planification, l’organisation, la gestion de voyages, d’actions, de budgets,
• L’assistance au coaching, des conseils de santé, de bien-être, des échanges (compagnon émotionnel, thérapeute).

Quoi qu’il en soit, pour les professionnels et le grand public, pour tirer le meilleur parti des services d’une IA, il est essentiel de toujours vérifier ce qui est généré, car elle peut parfois commettre des erreurs, en effet la petite chérie a parfois des hallucinations et notamment elle relaie beaucoup de fausses informations en particulier sur les sujets d’actualités. Il faut noter que pour certains experts, les IA génératives sont tout sauf intelligentes et sont surtout substantiellement non fiables. Pour augmenter la qualité de leurs apports, il est bien de leur faire approfondir leurs premières réponses.

Parmi les outils gratuits du marché, au-delà des simples chabots du type de ChatGPT, NotebookLM de Google est particulièrement intéressant, c’est un agent qui peut gérer vos nombreuses notes numériques, que vous pouvez interroger pour répondre à des questions précises, qui peut faire des résumés, des cartes mentales, en un mot qui peut vous aider à exploiter votre documentation : pour le découvrir, cliquez ici
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Enfin, une question : les services rendus par les IA ont un coût de revient si élevé que l’on peut se demander si la gratuité des outils actuels peut durer. Sommes-nous dans une phase de création d’un marché, ou dans la situation où si c’est gratuit, c’est que c’est vous le produit ?

À suivre !