Isabelle Galy / Alexandre Genette
Isabelle Galy
Alexandre Genette
IG : CEO Maison de l'Intelligence Artificielle
AG : Data scientist Maison de l'Intelligence Artificielle
Interview réalisée dans le cadre du MOOC : Chat GPT et IA : mode d’emploi pour manager et RH
L'interview se déroule à la Maison de l'IA à Sophia Antipolis, où Isabelle Galy, la nouvelle directrice, parle de l'initiative du département 06 pour enseigner l'intelligence artificielle à la population. Alexandre Genette, le data scientist de la Maison de l'IA, explique ensuite ce qu'est ChatGPT, un outil très en vogue. Il décrit le Deep Learning comme la technologie à la base du chatbot, utilisant des réseaux de neurones artificiels pour l'intelligence artificielle.
Alexandre nous raconte que l'origine du Deep Learning remonte à 1943 avec les travaux de McCulloch et Pitts, qui ont développé un modèle mathématique du neurone biologique. Au fil des années, les scientifiques ont amélioré ces modèles pour créer le réseau de neurones artificiel du Deep Learning, qui a connu une véritable explosion dans les années 2010, permettant à ChatGPT d'apprendre à partir d'exemples de données pour résoudre différents problèmes.
En ce qui concerne ChatGPT, Alexandre nous explique que cet outil est basé sur le modèle de langage GPT-3, qui utilise les Transformers. GPT-3 a été entraîné sur d'énormes quantités de texte pour comprendre le langage et générer des réponses cohérentes. Grâce au mécanisme d'attention des Transformers, ChatGPT peut accorder de l'importance à certains mots selon leur contexte, ce qui lui permet de faire des analogies et de produire des réponses pertinentes.
Toutefois, Alexandre nous met en garde en précisant que ChatGPT n'est pas "intelligent" au sens de la conscience. Il génère simplement la réponse la plus probable en fonction du contexte donné.
Bien qu'il puisse rédiger des courriers formels ou aider à la programmation en trouvant des erreurs, il peut aussi se tromper et donner des réponses fausses. Il est donc important de l'utiliser avec prudence et de ne pas considérer ses réponses comme absolues.
Pour former ChatGPT, Alexandre explique qu'ils ont utilisé l'apprentissage supervisé, où des modérateurs interagissent avec le chatbot pour noter les réponses pertinentes et pénaliser les erreurs. Ils ont également utilisé l'apprentissage par renforcement en récompensant les bonnes réponses et en punissant les mauvaises. Cependant, il précise que l'entraînement s'est arrêté en novembre 2021, donc les mises à jour ultérieures ne sont pas connues.
En conclusion, Alexandre souligne que ChatGPT est un outil puissant pour générer du texte, mais il ne doit pas être utilisé pour apprendre de nouvelles informations, car il ne peut pas vérifier ses sources et peut donner des informations incorrectes. Il est donc important de reconnaître ses capacités et ses limitations, et de l'utiliser de manière éclairée pour tirer le meilleur parti de ses fonctionnalités.
Bien que ChatGPT soit un outil puissant, il a ses limites et ne devrait pas être considéré comme une source de vérité absolue. Son utilisation est adaptée à des tâches spécifiques où il excelle, mais il ne doit pas remplacer les moteurs de recherche traditionnels qui fournissent des sources vérifiables.
*Résumé généré par Glasp et ChatGPT
