L'objectif de GPT-3 est de permettre aux développeurs de créer plus facilement des applications plus intelligentes, en leur permettant d'exploiter la puissance de l'apprentissage automatique.
On assiste déjà à plusieurs cas d'utilisation de GPT-3 très intéressants, allant de la génération automatique de code à l'écriture par l'IA de logiciels qui comprennent le contexte et peuvent offrir des suggestions en conséquence.
Dans cet article, je vais examiner de plus près GPT-3 AI et comment il peut vous aider, en tant que propriétaire d'entreprise, à tirer le meilleur parti des logiciels d'apprentissage automatique, aujourd'hui et à l'avenir.
Qu'est-ce que GPT-3 AI ?
OpenAI a créé le Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3), une plateforme d'IA qui permet aux développeurs de former et de déployer des modèles d'IA.
Concrètement, elle offre un large éventail d'avantages, notamment la possibilité d'améliorer la précision et les performances des modèles, ainsi que de réduire le temps et les coûts de formation.
Grâce aux fonctions de traitement du langage naturel (NLP), GPT-3 peut lire et comprendre divers modèles.
Cependant, GPT-3 se distingue des autres modèles NLP par sa capacité à générer du texte.
GPT-3 peut générer un texte unique qui est à la fois grammaticalement correct et pertinent par rapport au contexte.
Cela en fait une plateforme idéale pour des tâches telles que la traduction automatique ou la création de chatbots IA.
Le GPT-3 n'en est qu'à ses débuts, mais il s'est déjà montré très prometteur et en pleine croissance au cours des dernières années.
GPT-3 est simplement la plateforme du moment pour les développeurs spécialisés dans l’intelligence artificielle
Qu'est-ce qui rend GPT-3 si spécial ?
GPT-3 n'est pas le premier système capable de produire du texte, mais ce qui le rend unique, c'est la quantité de connaissances qu'il a acquises et le peu d'entraînement qu'il nécessite désormais.
Traditionnellement, un modèle de prédiction du langage devait recevoir des instructions très détaillées sur le sujet à écrire avant de pouvoir produire quelque chose qui ressemble de près ou de loin à du texte humain.
En revanche, le modèle GPT-3 a reçu une grande quantité de données d'entraînement (quasiment tout internet de 2017) et a été laissé à lui-même pour apprendre quel mot fait du sens d'être associé à tel ou tel mot dans tel contexte.
Grâce au pré-entraînement qu'il a reçu, le modèle a appris les règles de grammaire et de syntaxe, la signification des mots et la manière dont ils sont utilisés dans des millions de contextes différents.
Un autre aspect qui rend ce modèle d'apprentissage automatique unique est son utilisation d'un modèle d'apprentissage “masqué”.
Dans ce cas, les apprenants qui font partie du modèle ne reçoivent jamais le texte dans son intégralité, mais seulement une toute petite partie.
Le modèle doit alors prédire ce qui vient ensuite dans la séquence, ce qui signifie que chaque mot qu'il produit dépend des précédents.
Le résultat est un texte plus proche de l'humain, car il capture les dépendances entre les mots souvent observées dans le langage naturel.
Enfin, en tant que troisième version du modèle, GPT-3 a été considérablement amélioré par rapport à ses prédécesseurs.
Cas d'utilisation de GPT-3
Que signifie tout cela pour celles et ceux qui souhaitent utiliser ce modèle de réseau neuronal dans leur entreprise ?
Compte tenu des capacités d'apprentissage profond de GPT-3, il existe actuellement sur le marché de nombreuses solutions potentiellement très utiles pour votre business.
Voici quelques-unes de ces applications.
Chatbots
À l'aide de diverses API qui s'intègrent à GPT-3, vous pouvez former des chatbots d'entreprise afin qu'ils génèrent des réponses d’une qualité proche de ce qui peut être fait par un être humain.
Ceci est rendu possible par le fait que GPT-3 peut comprendre le contexte d'une conversation, ainsi que générer un texte grammaticalement correct.
Les chatbots de service client sont probablement les plus remarquables. Ils sont capables de traiter des questions complexes ou même de générer des pistes de vente en engageant des conversations avec des clients potentiels.
Imiter les styles d’écriture (d’auteurs morts ou vivants)
Une machine entraînée sur toutes les œuvres de Shakespeare pourrait, en théorie, générer de nouvelles œuvres en imitant son style
De nombreux outils qui utilisent GPT-3, comme jasper.ai ou copy.ai permettent de spécifier un "ton de voix", de sorte que le modèle d'apprentissage automatique imite le style de l'auteur sélectionné.
Cela s’avère très utile pour générer des textes marketing qui semblent avoir été écrits par le fondateur d'une entreprise ou pour créer de nouvelles œuvres de fiction dans un style particulier.
Conseils financiers
Croyez le ou non mais GPT-3 peut être utilisé pour fournir des conseils financiers.
Par exemple, si vous demandiez à GPT-3 quel est le meilleur moment pour acheter une action, il serait capable de générer une réponse qui tienne compte des conditions spécifiques du marché telles qu'elles se sont produites dans le passé.
Cela pourrait aider à créer un chatbot de conseiller financier ou même à générer des conseils d'investissement automatisés.
Cela dit, il convient de préciser que GPT-3 (ou toute autre IA, d'ailleurs) n'est pas parfaite et qu'il existe toujours un risque d'erreur, surtout en matière de conseils financiers, la prudence est de mise…
Générateur de blagues
Utiliser des systèmes d'IA pour faire des blagues n'est pas nouveau.
Cependant, la capacité de GPT-3 à comprendre le contexte d'une conversation permet de créer des blagues qui sont à la fois drôles et qui font du sens. Si si…
Si vous êtes en mal d’inspiration pour distraire vos équipes à la machine à café, utilisez GPT-3 :)
Créateur d’expressions régulières (regex)
Avec les grands modèles linguistiques impliqués dans le processus d'IA, GPT-3 peut être utilisé pour générer des expressions régulières, que l’on appelle aussi REGEX
Ces regex représentent des chaînes de caractères qui permettent, par l’utilisation de caractères spéciaux, de désigner un ensemble de chaînes de caractères.
Les expressions régulières sont utilisées pour faire correspondre des modèles dans le texte et sont souvent utilisées en programmation.
Par exemple, pour représenter une chaîne de caractères, on peut l'entourer par une paire de de guillemets doubles. On notera par exemple "Wikipédia" pour désigner la chaîne composée des neuf caractères W, i, k, i, p, é, d, i et a.
Bien que de nombreux outils puissent aider à créer des expressions régulières, la capacité de GPT-3 à comprendre le contexte d'un langage le rend bien plus efficace pour cette tache
GPT-3 peut alors créer des expressions régulières plus fiables et faire correspondre des motifs plus complexes que ceux qui se fait aujourd’hui
Communication sur les réseaux sociaux
GPT-3 est idéal pour générer des messages pour les réseaux sociaux.
Ses capacités de génération de langage permettent de créer des messages attrayants qui génèrent de l’engagement. Comment? Tout simplement, en s’inspirant des contenus précédents qui ont générés le plus d’engagement dans un contexte particulier
Cela permet de gagner du temps, surtout si l'on dirige une entreprise et qu’on souhaite rester actif sur les réseaux sociaux
GPT-3 peut également vous aider à développer de nouvelles idées de contenu, ce qui est toujours un atout précieux dans le monde des réseaux sociaux où l’inspiration peut ne pas venir quand on poste tous les jours.
Coder dans une multitude de langages de programmation
Comme le codage suit des règles et une syntaxe spécifiques, GPT-3 peut être utilisé pour écrire du code dans plusieurs langages de programmation et le moins que l’on puisse dire c’est que les résultats sont encore extrêmement bluffants
L'écriture de code informatique peut être un processus long et fastidieux, mais avec GPT-3, il peut être fait beaucoup plus rapidement.
Si vous formez vos développeurs aux outils d’aide à la programmation par GPT-3, comme codex d’openAI.
Rédaction d'articles de fiction
Bien qu'il ne soit pas capable de générer des articles de presse basés sur des faits, GPT-3 peut être utilisé pour écrire des fictions.
Comme il peut comprendre le contexte et générer un texte pertinent, il peut être utilisé pour écrire des histoires courtes ou même créer des romans entiers à partir de zéro.
A ce propos, le prix littéraire Hoshi Shinichi est un prix littéraire à part où s’affronte machines et humains dans des épreuves d’écriture. L’année 2016 a été marquée par les performances d’une IA, qui n’était pas GPT-3 et qui a bien failli remporter le prix avec son oeuvre “le jour où un ordinateur écrit un roman”
Contenu des blogs
Avec un modèle de langage aussi poussé que permet GPT-3, ilest possible d’écrire de très longs articles de blog, bien tournés et bien sourcés.
Que vous soyez une startup cherchant à créer du contenu pour votre blog, ou une grande entreprise souhaitant générer plus de prospects, GPT-3 peut vous aider à atteindre vos objectifs.
Les risques de GPT-3
Comme pour tout système basé sur l'intelligence artificielle et même toute nouvelle technologie, il existe des risques associés à GPT-3.
En voici quelques exemples
Le spam
Je crois que le web n’arrivera jamais vraiment à se dépatouiller du spam. Avec GPT-3, il est possible de créer des pages Web, en masse, pour tromper les moteurs de recherche en leur faisant croire qu'elles sont pertinentes pour un sujet spécifique. C’est ce qu’on appelle le spam de contenu.
Alors que cela se faisait auparavant en copiant et collant du texte provenant d'autres sources, cela peut maintenant être fait en utilisant du texte généré automatiquement. C’est une sorte de mutation du spam.
Bien que les moteurs de recherche soient devenus beaucoup plus sophistiqués et puissent, en théorie, détecter ce type de texte grâce à certaines pattern que laissent les IA. A l’heure actuelle, le contenu auto généré ne souffre d’aucune défaveur de la part de Google.
Ingénierie sociale
Avec le jeu de données sur lequel il a été entraîné, GPT-3 pourrait être utilisé pour de l'ingénierie sociale malveillante.
Il s'agit d'utiliser les informations recueillies sur une personne pour l'inciter à faire quelque chose, par exemple révéler des informations sensibles ou cliquer sur un lien malveillant.
Comme il est possible d'affiner le résultat en modifiant légèrement les données d'entrée, les personnes mal intentionnées peuvent causer des dommages importants.
Des fakes news peuvent également être générées pour faciliter cette tâche spécifique.
Remplacement des tâches
On est un peu dans la destruction créatrice décrite par l’économiste Schumpeter. GPT-3 va permettre des gains de productivité massifs et peu à peu remplacer pas mal de postes. On pense en premier lieu à la saisie de données ou au service client via des chatbots toujours plus perfectionnés.
La technologie GPT-3 n'en est qu'à ses débuts, mais au fur et à mesure de son développement, de nouveaux emplois seront probablement remplacés par l'automatisation.
Avec des algorithmes capables de comprendre et de générer du texte, les emplois nécessitant cette compétence seront menac”s dans un avenir plus ou moins proche
Usurpation d'identité
GPT-3 peut être utilisé pour générer du texte qui provient prétendument d'une source spécifique.
Concrètement, une personne mal intentionnée pourrait créer de faux avis, commentaires ou même des articles entiers.
Il peut également être utilisé pour usurper l'identité d'une personne en ligne, on imagine tout de suite les graves répercussions si c’est une personne à responsabilité.
Mon avis perso: GPT-3 est comme toute technologie, il est neutre et ses résultats dépendent de à quoi il va servir. Comme pour un marteau, vous pouvez vous en servir pour planter les clous ou pour casser les genoux de votre voisin, à vous de voir
Limites du GPT-3
Outre les risques décrits ci dessus, il existe également des limites à prendre en compte lors de l'utilisation de GPT-3.
L'intelligence artificielle n'apprend pas en permanence
Comme le pré-entraînement a été effectué avant la sortie de GPT-3, le processus d'apprentissage de ce modèle d'IA n'est pas constant.
Pour résoudre ce problème, OpenAI a publié une mise à jour importante en 2022, améliorant l'IA.
Cependant, les données produites par cette plateforme ne sont jamais aussi bonnes que les données à un instant “T” dont disposent les êtres humains.
Manque de capacité à expliquer des résultats spécifiques
Le principal problème de GPT-3 est le manque de capacité à expliquer et à interpréter pourquoi certaines entrées donnent lieu à des sorties spécifiques.
En effet, il s'agit d'un modèle de type "boîte noire", ce qui signifie qu'il n'y a aucun moyen de voir comment l'IA parvient à ses conclusions.
Cela peut poser un problème lorsqu'on essaie de déboguer et d'améliorer l'IA, car il est impossible de comprendre l'ensemble du processus.
Concrètement, comment GPT-3 fonctionne?
GPT-3 est un algorithme de type “machine learning”. Vous mettez des données en entrée et l’algorithme vous sort les données traitées. Pour ce traitement, les données vont être soumis à tout un tas de paramètres et l’algorithme se sert de son expérience passée pour pondérer tel ou tel paramètre afin d’avoir le meilleur résultat possible.
Problèmes de taille d'entrée limitée
GPT-3 a plusieurs problèmes lorsqu'il s'agit de la taille des données d'entrée.
Donner autant de contexte que nécessaire est toujours utile lorsqu'on essaie d'obtenir un résultat déterminé, mais cela est impossible avec GPT-3.
La limitation de la taille des données affecte la formation du modèle, ainsi que les résultats produits.
GPT-3 a été entraîné avec 175 milliards de paramètres. Certes, c’est énorme surtout si l’on compare avec GPT-3 qui a été entraîné avec “seulement” 1.5 milliards de paramètres. Néanmoins, ça reste un nombre fini qui ne peut pas évoluer.
Temps d'inférence lent
L'IA peut mettre un certain temps à générer des résultats, ce qui peut poser problème lorsqu'elle est utilisée dans des applications en temps réel, où un retard peut avoir de graves conséquences.
Un large éventail de biais d'apprentissage automatique
GPT-3 comporte également plusieurs biais intégrés au système qui sont dus aux paramètres d’apprentissage. En gros, une très grande partie du web d’avant 20119.
Ces biais peuvent avoir un impact sur les résultats produits et même conduire à des résultats discriminatoires.
Historique (rapide) de GPT-3
Le projet GPT-3 d'OpenAI a été mis en place grâce aux dons des fondateurs, dont Elon Musk.
Avec pour mission de créer une intelligence générale artificielle (AGI) sûre, le projet a démarré en 2015 et a nécessité plusieurs années d'entraînement pour sortir la première version de GPT, puis la deuxième version, connue sous le nom de GPT-2.
En tant que modèle de langage le plus important disponible et d'une taille dix fois supérieure à celle du modèle NLG Turing de Microsoft (le deuxième plus grand modèle), cette plateforme est le système d'IA le plus puissant disponible.
Basée à San Francisco et dirigée par Sam Altman en tant que PDG d'OpenAI et plus de 120 employés (à partir de 2020), l'entreprise travaille continuellement à perfectionner cette technologie.
L'avenir de l'IA et du GPT-3
Les développeurs qui travaillent sur cette technologie peuvent utiliser Python (ainsi que d'autres langages de programmation) pour ineragir avec l'API GPT-3. Il sera intéressant de voir comment cette technologie évoluera à l'avenir.
Au fur et à mesure que divers projets visant à enrichir cette technologie sont en cours, GPT-3 sera probablement plus largement adopté.
Dans cette optique, DALL-E 2 est l'un des projets les plus passionnants qui a montré un grand potentiel.
DALL-E 2 est un système d'IA de pointe capable de produire des images et des œuvres d'art réalistes à partir d'une description en langage naturel.
En donnant une brève description de ce que vous voulez que le système génère, par exemple "un zèbre sur fond violet", DALL-E 2 créera une image qui aura l'air réelle.
La bonne nouvelle est que la génération de cette image ne prendra que quelques secondes.
Quelques exemple d’image générée avec Dall e2
Bien que cette technologie n'en soit qu'à ses débuts, elle est très prometteuse pour l'avenir de GPT-3.
En résumé
L'engouement autour de GPT-3 est complètement justifié
Cette plateforme est le modèle de langage le plus puissant jamais créé, et elle a le potentiel de révolutionner la façon dont nous interagissons avec les ordinateurs.
Cependant, il est important de se rappeler que GPT n'en est qu'à ses débuts en tant que modèle.
Il n'est pas parfait et il lui faudra du temps pour atteindre son plein potentiel.
En attendant, nous pouvons utiliser GPT-3 pour expérimenter de nouvelles idées et applications.
Et qui sait ?
Peut-être qu'un jour, GPT-3 deviendra la pierre angulaire d'une nouvelle ère de l'informatique.
Gppt-3 et plus généralement, l'intelligence artificielle est utilisée dans de nombreuses facettes de l'entreprise et peut vous aider à optimiser et accélérer les processus.
Qu'il s'agisse des chatbots IA qui peuvent simuler une conversation humaine lors d'un contact avec des clients ou des logiciels d’aide à la rédaction par IA qui permettent d’écrire mieux, sans syndrome de la page blanche 10 fois plus vite, l'intelligence artificielle prend une place toujours plus importante dans les entreprises, et ce n’est que le début
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