Les chatbots génératifs : de GPT à une nouvelle ère de l’IA conversationnelle

La conception de conversant virtuel capables de simuler une discussion avec un humain n’a cessé de progresser. Au fil des années, on constate l’émergence et l’évolution récente des chatbots génératifs tels que GPT. Ces outils se distinguent par leurs capacités. Cependant, ils ont également leurs limites tout en soulevant différents enjeux éthiques.

Historique du développement des chatbots

Les premiers chatbots se limitaient à répondre de manière scriptée à des requêtes dans un domaine de connaissances précis. Avec le développement de l’intelligence artificielle ces dernières décennies, de nouvelles approches ont vu le jour pour simuler de façon plus convaincante la conversation humaine. Les modèles probabilistes basés sur des réseaux de neurones récurrents ont permis une génération de langage plus fluide et contextualisée. Cependant, les systèmes de  Chat Bot GPT nécessitaient encore des données annotées en quantité pour chaque domaine abordé.

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Emergence récente des modèles de langage fondés sur l’apprentissage profond

Les modèles de langage génératifs ont été pré-entraînés sur de vastes corpus de texte grâce aux progrès en apprentissage profond. Le projet GPT initié par OpenAI marque un tournant majeur. Contrairement aux chatbots existants centrés sur une tâche précise, GPT se veut un système conversationnel généraliste capable d’aborder une multitude de sujets.

Les aptitudes conversationnelles de GPT

Les différentes versions des chatbot génératifs se démarquent par leurs capacités et leurs performances.

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  • Présenté en 2018, GPT-1 avec ses 117 millions de paramètres démontre déjà une capacité à générer des textes fluides et cohérents sur le long terme. 
  • GPT-2 en 2019 repousse les limites avec 1,5 milliard de paramètres, suscitant de vifs débats sur les implications éthiques de tels systèmes. 
  • En 2020, GPT-3 doté de 175 milliards de paramètres marque un saut qualitatif en termes d’adaptabilité et de compréhension du langage grâce à un apprentissage auto-supervisé.

GPT démontre une remarquable facilité à engager des discussions sur divers sujets, en produisant des réponses nuancées et consistantes. Néanmoins, sa compréhension reste limitée sur le long terme. Il peut aussi reproduire et amplifier des propos toxiques ou fallacieux en ligne. Ses créateurs soulignent la nécessité de le superviser et de corriger d’éventuelles dérives.

Au-delà de la conversation, les autres applications possibles

L’aide à la rédaction est l’une des applications les plus prometteuses de GPT. En effet, il peut : 

  • suggérer des formulations ; 
  • corriger des fautes de grammaire ; 
  • compléter des paragraphes de manière fluide et cohérente. 

Cela pourrait significativement booster la productivité des rédacteurs. Cependant, sa capacité à générer de faux contenus interroge sur son niveau d’assistance éthique.

Le résumé automatique est une autre tâche où GPT excelle. Le chatbot est capable d’analyser un texte long et d’en extraire l’essence sous forme de résumé concis et compréhensible. Cela pourrait s’avérer précieux dans des domaines comme le journalisme ou la veille documentaire.

Concernant la génération de code, GPT parvient à produire du code fonctionnel et optimisé dans certains cas très simples. En revanche, sa capacité demeure très limitée face à des problèmes réels complexes.

L’éducation personnalisée est également un terrain d’application prometteur. GPT pourrait proposer un accompagnement différencié aux élèves selon leurs difficultés. Il pourrait également simuler des discussions pédagogiques sur diverses thématiques.

Enjeux éthiques et débats soulevés

Des études ont montré que les modèles GPT pouvaient reproduire certains stéréotypes de genre ou ethniques présents dans leurs données d’entraînement. Ils avaient tendance à associer plus souvent les métiers d’ingénieur ou de chef d’entreprise aux hommes plutôt qu’aux femmes. Cela pose des enjeux importants si de tels systèmes sont déployés sans précautions pour des tâches à impact sociétal comme la sélection de CV.

De plus, l’apprentissage auto-supervisé de GPT le rend difficilement auditable sur les raisons précises de ses décisions. Il est donc compliqué de détecter et corriger ses potentiels biais. OpenAI a mis en place des évaluations, mais le manque de transparence du fonctionnement interne de ces modèles reste problématique.

Concernant la désinformation, des chercheurs ont montré que GPT était capable de générer de faux articles très crédibles lorsqu’on le sollicitait dans ce sens. Sans supervision appropriée, son déploiement à grande échelle sur internet pourrait contribuer à amplifier et accélérer la propagation d’infox. La nature d’agent conversationnel généraliste de GPT questionne sa capacité réelle à comprendre le sens de ce qu’il génère, puisqu’il ne fait preuve d’aucune conscience ni intentionnalité.