Apr\u00e8s ce tour d’horizon de l’utilisation des mod\u00e8les conversationnels, je voudrais partager avec vous quelques r\u00e9lexions personnelles, \u00e0 la fois concernant leur utilisation mais aussi les opportunit\u00e9s et risques qui leur sont propres.<\/p>\n\n\n\n
L’utilisation de ces mod\u00e8les, que ce soit pour la question initiale ou le dialogue ult\u00e9rieur, s’am\u00e9liore avec la pratique et le temps. Les articles pr\u00e9c\u00e9dents doivent \u00eatre vus comme des illustrations de ma propre pratique apr\u00e8s quelques mois mais il est possible d’aller plus loin en termes d’utilisation. Un peu comme l’utilisation des engins de recherche que nous avons appris \u00e0 apprivoiser au fil des ann\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
Si vous voulez aller plus loin et approfondir vos connaissances, je vous conseille le guide du Prompt Engineering<\/em> qui est accessible ici<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Il y a aussi une dimension sociale \u00e0 l’apprentissage de ces outils. De nombreux sites r\u00e9pertorient les meilleures pratiques identifi\u00e9es par les utilisateurs et il est utile de les parcourir pour se familiariser avec leurs id\u00e9es, alors qu’ils suivent la m\u00eame courbe d’apprentissage. Vous trouverez ici<\/a> un lien vers le site PromptVine qui contient une des plus grandes collections librement accessibles de prompts<\/em> pour ChatGPT.<\/p>\n\n\n\n Ces mod\u00e8les ont aussi pour avantage qu’ils peuvent \u00e9tendre le champ des possibles. Je suis un programmeur assez moyen car c’est une comp\u00e9tence que je n’utilise que de mani\u00e8re assez sporadique. Mais ChatGPT rem\u00e9die en partie \u00e0 mes lacunes. Il suffit que je lui explique ce que je veux et je lui demande une premi\u00e8re mouture du programme. Elle est en g\u00e9n\u00e9ral imparfaite mais suffisante pour que je puisse l’utiliser comme point de d\u00e9part et l’adapter. Et si j’\u00e9prouve d’autres difficult\u00e9s, je peux toujours demander des \u00e9claircissements ou d’autres blocs de code connexes (routines, fonctions…).<\/p>\n\n\n\n Pour rebondir l\u00e0-dessus, cela ne se limite pas \u00e0 la programmation au sens strict. Pour prendre un exemple personnel r\u00e9cent, je voulais utiliser un langage textuel pour d\u00e9crire et g\u00e9n\u00e9rer les diagrammes de mon blog, mais je ne connaissais pas de langage permettant de le faire. J’ai demand\u00e9 \u00e0 ChatGPT non seulement de me proposer des langages de description graphiques mais aussi de g\u00e9n\u00e9rer une premi\u00e8re mouture du code correspondant. C’est ainsi que j’ai appris \u00e0 utiliser GraphViz<\/a> et Mermaid<\/a> qui r\u00e9pondent \u00e9l\u00e9gamment \u00e0 mes besoins graphiques et me permettent maintenant de g\u00e9n\u00e9rer les diagrammes dont j’ai besoin par le truchement d’un premier codage via ChatGPT.<\/p>\n\n\n\n Bien utilis\u00e9s par un esprit alerte, ces mod\u00e8les poussent \u00e0 la curiosit\u00e9 et \u00e0 la d\u00e9couverte. La comp\u00e9tence horizontale et universelle de ces mod\u00e8les en fait des assistants id\u00e9aux, non seulement pour ex\u00e9cuter des t\u00e2ches pr\u00e9cises, mais \u00e9galement pour enrichir et discuter librement d’id\u00e9es partiellement form\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n Les mod\u00e8les de langage sont certes assez dou\u00e9s pour g\u00e9n\u00e9rer des volumes importants de texte syntaxiquement corrects. Malheureusement, leur tendance structurelle \u00e0 halluciner restreint leurs applications pratiques. Il subsiste toutefois un certain nombre de domaines dans lesquels la forme et l’originalit\u00e9 priment sur l’exactitude, et donc sont susceptibles d’\u00eatre transform\u00e9s en profondeur par les mod\u00e8les de langage, comme :<\/p>\n\n\n\n Bien s\u00fbr, si les hallucinations peuvent \u00eatre suffisamment r\u00e9duites voire \u00e9limin\u00e9es des mod\u00e8les futurs, le champ applicatif s’\u00e9largira consid\u00e9rablement.<\/p>\n\n\n\n Pourquoi les Mod\u00e8les de Langage ont-ils une f\u00e2cheuse tendance \u00e0 halluciner? N’oublions pas que le mod\u00e8le cherche toujours \u00e0 pr\u00e9dire le mot le plus probable. En pratique, cela va parfois le pousser \u00e0 \u00ab\u00a0broder\u00a0\u00bb une r\u00e9ponse l\u00e0 o\u00f9 il n’a pas \u00e9t\u00e9 expos\u00e9 \u00e0 des donn\u00e9es pertinentes. Et la pertinence des donn\u00e9es est le second point faible. Ces mod\u00e8les ont \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9s grosso modo<\/em> sur l’ensemble d’Internet et, vu la taille, il est pratiquement impossible d’\u00e9liminer les informations inexactes avant l’entra\u00eenement. Donc le mod\u00e8le se retrouve parfois expos\u00e9 \u00e0 des informations erron\u00e9es lors de son entra\u00eenement. Inexactitudes qu’ils n’h\u00e9sitera pas \u00e0 vous exposer fi\u00e8rement \u00e0 la premi\u00e8re occasion.<\/p>\n\n\n\n Mais il y a pire : comme ces mod\u00e8les sont utilis\u00e9s pour g\u00e9n\u00e9rer du nouveau contenu sur internet (blogs, tweets…), qui va \u00e0 son tour servir \u00e0 entra\u00eener la prochaine g\u00e9n\u00e9ration de mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9rationnels, on risque de se retrouver dans la situation du serpent qui se mord la queue…<\/p>\n\n\n\n Soit on arrive \u00e0 mettre en place une r\u00e9glementation qui permet d’identifier syst\u00e9matiquement le contenu autog\u00e9n\u00e9r\u00e9 (par exemple via le watermarkin<\/em>g) et on arrive progressivement \u00e0 am\u00e9liorer la pertinence des bases d’entra\u00eenement, soit on n’y arrive pas et les mod\u00e8les divergent progressivement et deviennent de moins en moins fiables.<\/p>\n\n\n\n La r\u00e9gulation arrive toujours en retard, et c’est normal. Le RGPD est arriv\u00e9 il y a environ cinq ans pour r\u00e9glementer les r\u00e9seaux sociaux et a suscit\u00e9 une prise de conscience progressive quant \u00e0 la d\u00e9sinformation et le caract\u00e8re confidentiel des donn\u00e9es personnelles.<\/p>\n\n\n\n\n
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