Chat GPT, raconte-nous ton histoire

 
L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui se concentre sur la création de machines capables de simuler l’intelligence humaine et parfois au-delà. Les systèmes d’IA peuvent apprendre, raisonner, percevoir et interagir avec leur environnement. Devenue une partie intégrante de notre vie quotidienne sans même que nous nous en apercevions, l’IA accompagne l’innovation dans bien des secteurs tels que la santé, la finance, l’éducation, le commerce, les technologies domestiques… Son principal objectif: relever les défis qu’on lui donne grâce à sa capacité à traiter d’immenses quantités de données, à automatiser des tâches complexes et à offrir des solutions innovantes.

Cela peut sembler difficile à croire mais l’intelligence artificielle a souvent été pour les chercheurs informaticiens et autres scientifiques spécialistes du sujet, une source de déception et ce, pendant de nombreuses années. Les espoirs placés en elle ne répondant pas ou peu aux attentes espérées. Au risque de démonter une croyance populaire, l’intelligence artificielle ne prend pas sa source en date de l’avènement de ChatGPT en 2022, mais bien plus tôt. Ce n’est qu’à partir des années 2010 que l’on note de véritables avancées. Dans cet article, nous allons survoler l’histoire de l’IA jusqu’à l’arrivée de ChatGPT dans notre quotidien, qui représente donc l’aboutissement de plusieurs décennies de recherches.

Les années 2000 ont vu une explosion des données numériques et une augmentation de la puissance de calcul, favorisant l’émergence de techniques avancées comme le deep learning et le machine learning.

Le deep learning est une branche de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches pour analyser des données complexes. Il permet de réaliser des tâches avancées comme la reconnaissance d’images et la compréhension du langage naturel. Il a besoin de grandes quantités de données et de ressources de calcul puissantes et s’inspire du fonctionnement du cerveau humain. Les applications du deep learning incluent la vision par ordinateur, soit l’analyse d’images et de vidéos pour accomplir des tâches telles que la reconnaissance d’objets, la détection de visages, la segmentation d’images et l’analyse de mouvements. Ces technologies sont largement utilisées dans divers secteurs comme la conduite autonome, la surveillance, la médecine, l’agriculture de précision et la réalité augmentée. Le but ultime de la vision par ordinateur est de permettre aux machines de percevoir et de comprendre le monde visuel avec une précision et une efficacité comparables à celles des humains, la reconnaissance vocale, l’automatisation industrielle ou encore les systèmes de recommandation (1).

Le machine learning est une branche de l’IA qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Il utilise des algorithmes pour découvrir des modèles et prendre des décisions ou faire des prédictions basées sur ces modèles. Il est largement utilisé dans des domaines variés tels que la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, les systèmes de recommandation et la médecine, pour améliorer les performances et automatiser des tâches complexes.

Dans les années 2000, l’intelligence artificielle a commencé à s’intégrer discrètement dans notre quotidien à travers plusieurs applications courantes:

• · Les moteurs de recherche comme Google ont amélioré leurs algorithmes pour fournir des résultats plus pertinents en fonction de nos requêtes et de notre historique de navigation.
• · Les filtres anti-spam ont utilisé des techniques d’apprentissage automatique pour détecter et bloquer les courriels indésirables avant qu’ils n’atteignent nos boîtes de réception.
• · Sur des plateformes de commerce en ligne telles qu’Amazon, des systèmes de recommandation basés sur l’intelligence artificielle analysent nos achats passés et nos interactions pour nous suggérer des produits susceptibles de nous intéresser.
• · Les premiers systèmes de reconnaissance vocale étaient déjà utilisés dans des applications comme la dictée vocale, les systèmes de réponse vocale interactive et les services de téléphonie.
• · Des outils en ligne proposaient déjà des systèmes de traduction automatique assistée par ordinateur.
• ·  Les modèles de prévision météorologique intégraient des techniques d’IA pour améliorer la précision des prévisions en analysant de vastes quantités de données météorologiques.

Moins de 20 ans plus tard, dès 2018, la naissance de ChatGPT est annoncée. Quatre chercheurs publient un article important intitulé Improving language understanding with unsupervised learning (Améliorer la compréhension du langage avec un apprentissage non supervisé). Ils y décrivent leur système en 2 étapes: d’abord, ils entraînent un modèle de deep learning, appelé «transformer», sur un vaste ensemble de données de manière non supervisée. Ensuite, ils affinent ce modèle sur des ensembles plus réduits et supervisés pour résoudre des tâches spécifiques. Cet article présente GPT (Generative Pre-trained Transformer), un modèle génératif pré-entraîné capable de générer et de répondre à des questions, basé sur de vastes volumes de textes humains.

En mai 2020, OpenAI dévoile GPT-3, un modèle doté de 175 milliards de paramètres, soit le plus grand réseau de neurones développé à ce jour. Il existe aussi d’autres modèles, tels que Megatron-11b et LaMDA de Google, mais GPT-3 reste considéré comme le plus avancé par les chercheurs.

À partir de là, le ton est donné et en 2021, une application révolutionnaire: DALL.E, utilise l’IA pour générer des images à partir de descriptions textuelles. Cette innovation permet de créer des visuels imaginatifs et surréalistes repoussant les limites de l’imagination visuelle.

ChatGPT est un outil polyvalent utilisé pour diverses applications:

1. Assistance à la rédaction: il aide à écrire des textes, des essais, des emails en fournissant des suggestions, des reformulations et même en générant des textes complets à partir d’instructions.
2. Service client automatisé: utilisé par de nombreuses entreprises pour fournir un support client automatisé, capable de répondre aux questions courantes, de résoudre des problèmes simples et de guider les utilisateurs vers les ressources appropriées.
3. Éducation et tutorat: il explique des concepts complexes, répond aux questions académiques et fournit des ressources pédagogiques, bénéficiant aux étudiants et aux enseignants.
4. Créativité et loisirs: les utilisateurs peuvent lui demander de générer des histoires, des poèmes, des idées créatives ou de jouer à des jeux de mots et à des quiz, offrant ainsi une source d’inspiration et de divertissement.
5. Recherche et exploration de sujets: il facilite l’exploration de sujets en fournissant des résumés, des explications et des informations contextuelles sur une large gamme de thèmes, favorisant ainsi la recherche et l’apprentissage.

Avant que ChatGPT apparaisse, nous utilisions déjà beaucoup d’outils d’IA. Siri, l’assistant vocal intégré dans les appareils Apple, utilise l’IA pour comprendre et répondre aux commandes vocales, permettant aux utilisateurs d’effectuer des tâches telles que l’envoi de messages, la gestion de calendriers, et le contrôle des appareils domotiques. Alexa, l’assistant vocal d’Amazon, est lui principalement utilisé avec les appareils Echo. Il permet aux utilisateurs de contrôler leurs appareils domestiques, de jouer de la musique, de fournir des informations sur la météo et les actualités, entre autres applications. Sans compter les algorithmes de recommandation des plateformes comme Netflix, Amazon, et Spotify pour suggérer des contenus basés sur les préférences des utilisateurs.

L’utilisation de ChatGPT présente des avantages indéniables mais soulève également plusieurs préoccupations majeures. Bien que l’IA soit actuellement plus bénéfique que dangereuse pour l’homme, ses limitations en termes de connaissances sont une source de préoccupation. En effet, les données sur lesquelles ChatGPT s’est entraîné sont figées depuis 2021, ce qui rend ses réponses postérieures à cette date potentiellement erronées.

Une autre inquiétude concerne la capacité de ChatGPT à générer du code, y compris potentiellement des malwares, en un temps record. Bien que cette capacité puisse accélérer la création de programmes complexes et aider à sécuriser les systèmes informatiques, elle ouvre également la porte à des utilisations malveillantes par des hackers.

Sur le plan éthique, l’adoption croissante de l’IA soulève des questions cruciales telles que la confidentialité des données, les biais algorithmiques et la responsabilité des décisions prises par les machines. Il est impératif de développer des cadres réglementaires robustes et des pratiques éthiques pour garantir une utilisation responsable de cette technologie.

Enfin, ces avancées technologiques invitent à un débat sociétal approfondi sur leurs implications pour l’humanité. Bien que ces outils offrent de vastes possibilités, il est essentiel de discuter des impacts sociaux, économiques et philosophiques profonds qu’ils pourraient avoir, notamment en termes de liberté de pensée et de prise de décision. Garder un esprit critique et promouvoir une utilisation responsable de ces technologies sont des défis essentiels pour l’avenir.

Avez-vous déjà exploré les capacités de ChatGPT ou d’autres outils d’IA ? Partagez vos expériences avec nous à contact@easi-ie.com