ChatGPT

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Fin 2022, l’entreprise californienne OpenAI ouvre publiquement l’accès à l’un de ses modèles d’intelligence artificielle, baptisé ChatGPT. Entraîné sur une bonne partie des documents disponibles sur Internet, le modèle est capable de produire un texte cohérent dans plusieurs langues et a été spécialisé pour répondre utilement aux questions qu’on lui pose. Le service connaît un succès fulgurant : en à peine deux mois, il compte 100 millions d’utilisateurs, une croissance sans précédent pour un service en ligne(1). Les modèles d’intelligence artificielle similaires à ChatGPT sortent de l’anonymat pour devenir un sujet d’attention médiatique et politique, tandis que le directeur général d’OpenAI, Sam Altman, fait office de porte-parole de la technologie et rencontre de nombreux chefs d’État. Cette nouvelle technologie, même si elle s’appuie sur l’essor de l’intelligence artificielle, marque une rupture et soulève de nouvelles questions qui exigent d’être examinées attentivement.

On a donné la langue au Chat(GPT)

ChatGPT est un modèle d’intelligence artificielle(2), c’est-à-dire un réseau de neurones artificiels(3) qui utilise un algorithme statistique pour apprendre automatiquement à partir d’une grande quantité de données(4).ai 7111802 1280

Décomposons et expliquons le nom « ChatGPT » lui-même. Chat fait référence au fait qu’il s’agit d’un chatbot, spécialisé pour être en conversation avec l’utilisateur, tandis que GPT est un acronyme pour Generative Pre-trained Transformer, qui décrit le modèle d’intelligence artificielle qui se cache derrière l’interface. Prenons les termes un à un.

Un Transformer - sans lien avec les jouets ou les films - désigne une structure de réseau de neurones qui est particulièrement adaptée...

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1.
À titre de comparaison, Instagram a mis 30 mois à atteindre ce seuil.
2.
En anglais, Artificial Intelligence ou AI
3.
Cf. Chapitre 6 : Un regard chrétien sur l’identité humaine, les neurosciences et l’intelligence artificielle, ci-dessous, écrit par Stephanie CLARKE
4.
L’approche décrite correspond spécifiquement au deep learning (en français : apprentissage profond). Historiquement, plusieurs approches ont été baptisées « intelligence artificielle », mais le deep learning englobe la plupart des efforts actuels dans cette direction.

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