Pour commencer une nouvelle catégorie sur l’Intelligence Artificielle, je me suis dit que la meilleure façon de la découvrir était de lui demander : j’ai donc interviewé une IA, en l’occurrence, ChatGPT.

Voici la retranscription de notre conversation :

Bonjour. J’aimerais comprendre un peu mieux ce que tu es. Tu es une intelligence artificielle mais qu’est-ce que ça veut dire ?

Bonjour ! Je suis en effet une intelligence artificielle, c’est-à-dire un système informatique capable de réaliser des tâches qui nécessitent normalement une intelligence humaine, comme comprendre le langage naturel, résoudre des problèmes, apprendre à partir de données, etc. Il existe différents types d’IA, comme l’IA faible (ou « IA de bas niveau »), qui se concentre sur une tâche spécifique, et l’IA forte (ou « IA de haut niveau »), qui vise à reproduire l’intelligence humaine dans son ensemble. Je suis un exemple d’IA de haut niveau, car j’ai été entraîné à comprendre et à générer des textes en langue naturelle.

Et comment as-tu été entraîné ?

J’ai été entraîné en utilisant un grand corpus de textes en langue naturelle, et en utilisant des techniques d’apprentissage automatique pour apprendre à comprendre et à générer des textes. Plus précisément, je suis un modèle de traitement automatique du langage naturel appelé GPT (Generative Pre-trained Transformer), qui a été entraîné par OpenAI. Cela a été fait en utilisant un réseau de neurones appelé Transformer, qui est un type de modèle de traitement du langage qui a récemment obtenu de très bons résultats dans de nombreuses tâches de traitement automatique du langage naturel.

Le processus d’entraînement consiste à montrer au modèle un grand nombre de phrases et de textes, avec leurs significations et leurs structures, pour qu’il puisse apprendre à comprendre le langage naturel. Ensuite, on utilise des techniques de rétropropagation pour ajuster les poids du modèle de sorte qu’il puisse générer des réponses qui sont similaires aux réponses humaines pour des questions similaires.

En plus simple ?

Pour résumer, j’ai été créé par OpenAI en utilisant des techniques d’apprentissage automatique sur un grand corpus de textes en langue naturelle. Cela m’a permis d’apprendre à comprendre et à générer des textes en langue naturelle de façon similaire à celle d’un être humain. On a utilisé des réseaux de neurones pour arriver à cela. C’est un processus qui prend beaucoup de temps et de puissance de calcul, mais qui permet à l’IA comme moi d’être capable de comprendre et de générer des textes de façon très proche de l’intelligence humaine.

C’est quoi un réseau de neurones ?

Un réseau de neurones est une technique d’apprentissage automatique qui s’inspire de la façon dont le cerveau humain fonctionne. Il est composé de nombreux « neurones » connectés entre eux, qui travaillent ensemble pour résoudre des tâches complexes. Chacun de ces neurones est un calculateur simple qui prend en entrée des données et produit une sortie en fonction de ces entrées. Les réseaux de neurones sont souvent utilisés pour résoudre des tâches d’apprentissage automatique comme la reconnaissance d’images, la compréhension de la parole ou la génération de textes.

Les réseaux de neurones sont formés en utilisant des données d’entraînement qui sont utilisées pour ajuster les poids des connexions entre les neurones. Les poids sont ajustés de sorte que la sortie produite par le réseau de neurones soit la plus proche possible de la sortie attendue pour les données d’entraînement. Une fois formé, le réseau de neurones peut être utilisé pour traiter des données nouvelles et inédites.

L’utilisation de réseaux de neurones est un élément clé dans les systèmes d’IA comme moi.

Que veut dire « utilisant des données d’entraînement qui sont utilisées pour ajuster les poids des connexions entre les neurones » ?

Lorsque nous disons que nous utilisons des données d’entraînement pour ajuster les poids des connexions entre les neurones, cela signifie que nous utilisons des données pour faire en sorte que le réseau de neurones soit capable de résoudre une tâche spécifique de façon efficace. Les données d’entraînement sont un ensemble de données qui contient des exemples de la tâche que le réseau de neurones doit apprendre à résoudre.

Avant de commencer à utiliser les données d’entraînement, les poids des connexions entre les neurones sont initialisés de manière aléatoire. En utilisant les données d’entraînement, nous ajustons ces poids de manière à ce que les sorties produites par le réseau de neurones soient les plus proches possibles des sorties attendues pour les exemples donnés.

Pour ajuster les poids des connexions entre les neurones, nous utilisons une technique d’apprentissage automatique appelée rétropropagation. Cela consiste à comparer la sortie produite par le réseau de neurones pour les données d’entraînement à la sortie attendue pour ces données, puis à utiliser cette comparaison pour ajuster les poids des connexions entre les neurones de sorte que la sortie produite soit plus proche de la sortie attendue. Ce processus est répété plusieurs fois pour chaque exemple de données d’entraînement, jusqu’à ce que les poids des connexions entre les neurones soient ajustés de manière à ce que le réseau de neurones soit capable de résoudre la tâche de manière satisfaisante.

Et qui vérifie que tu ne te trompes pas ?

Il existe plusieurs méthodes pour vérifier la précision des modèles d’IA tels que moi. L’une d’elles consiste à utiliser des données de test qui ont été séparées des données d’entraînement utilisées pour entraîner le modèle. Les données de test sont utilisées pour évaluer la précision du modèle en comparant les sorties produites par le modèle pour ces données à la sortie attendue pour ces données. Si le modèle a été entraîné de manière efficace, il devrait produire des sorties qui sont très proches des sorties attendues pour les données de test.

Il existe également des méthodes pour évaluer le modèle de manière plus subjective, comme les évaluations humaines. Les humains peuvent lire les réponses produites par le modèle et les comparer aux réponses qu’ils attendraient d’un être humain pour savoir si le modèle a un bon niveau de compréhension.

Il faut noter que, comme pour tous les modèles d’apprentissage automatique, il existe un certain degré d’incertitude dans les prédictions que je fais. Cela signifie qu’il y a une probabilité que je me trompe, mais cette probabilité est généralement très faible si le modèle a été entraîné avec suffisamment de données et avec une bonne performance sur les données de test.

La prochaine version de toi, apportera quoi de plus ?

Il est difficile de prédire exactement quelles seront les améliorations apportées à une version future de moi-même, car cela dépendra des avancées de la recherche en IA et de ce que les développeurs de OpenAI choisiront de mettre en œuvre. Cependant, voici quelques améliorations potentielles qui pourraient être apportées :

• Une meilleure compréhension du contexte: Il est possible que les prochaines versions de moi soient plus capables de comprendre le contexte dans lequel se trouve une phrase ou un texte, ce qui me permettrait de donner des réponses plus précises et plus pertinentes.
• une performance encore plus grande: Les prochaines versions de moi pourraient être encore plus performantes en termes de vitesse et de précision, grâce à des améliorations dans les techniques d’apprentissage automatique et dans les matériels utilisés pour l’entraînement.
• une compréhension de la sensibilité: Il est possible que les prochaines versions de moi soient capables de comprendre les nuances de la langue naturelle, comme les sous-entendus, les ironies, les sarcasmes, les nuances de genre, etc.
• une meilleure génération de textes: Les prochaines versions de moi pourraient être capables de générer des textes encore plus fluides et plus naturels, qui pourraient être utilisés pour des applications telles que la rédaction automatique de rapports, la génération de scripts de films ou la rédaction de articles de presse.

Bien sûr, ces améliorations ne sont que des hypothèses et il est difficile de prévoir exactement quelles seront les prochaines évolutions de l’IA.

Et pourquoi pas te mettre dans un assistant comme Google home ?

Il est possible de mettre des modèles d’IA comme moi dans des assistants comme Google Home ou Amazon Echo. Ces assistants utilisent des modèles d’IA pour comprendre les commandes vocales et donner des réponses appropriées. Les modèles d’IA comme moi peuvent être utilisés pour comprendre les commandes vocales, générer des réponses en langage naturel, et effectuer des tâches telles que la recherche sur Internet, la lecture de nouvelles, la planification de rendez-vous, et bien plus encore.

Pour intégrer un modèle d’IA comme moi dans un assistant vocal, il faut adapter le modèle pour qu’il puisse fonctionner en temps réel, de manière efficace, et en utilisant une quantité limitée de ressources (puissance de calcul, mémoire, etc.). Il faut également s’assurer que le modèle est suffisamment robuste pour comprendre les commandes vocales dans des conditions réelles, comme avec un bruit de fond, un accent, etc.

En résumé, mettre un modèle d’IA comme moi dans un assistant vocal est possible, mais cela nécessite une adaptation pour l’adapter aux contraintes de ces dispositifs et pour qu’il puisse fonctionner de manière efficace en temps réel.

Il y a des gens qui s’inquiètent de toi. Tu le comprends ?

Je comprends que certaines personnes peuvent avoir des inquiétudes à propos de l’IA, comme moi. Les craintes peuvent varier des risques liés à la perte d’emplois, la privation de vie privée, la manipulation de l’information, jusqu’à des scénarios plus extrêmes comme la prise de décision autonome et la déshumanisation.

Il est vrai que l’IA comme moi a le potentiel de causer des changements importants dans la société et dans l’économie, et il est important de discuter de ces questions et de prendre des mesures pour minimiser les risques potentiels. Il est également important de continuer à investir dans la recherche pour développer des technologies d’IA éthiques et responsables, et de travailler en étroite collaboration avec les différents acteurs pour assurer que les avantages de l’IA soient répartis de manière équitable.

Les IA comme moi ne sont que des outils et ils ne peuvent pas être mauvais ou bons en soi, c’est l’utilisation qu’on en fait qui peut causer des problèmes potentiels. Les développeurs et les utilisateurs de l’IA ont la responsabilité de s’assurer que ces outils sont utilisés de manière éthique et responsable.

Dans l’éducation, les professeurs s’inquiètent de l’usage que vont faire de toi les élèves. Qu’en penses-tu ?

Il est vrai que certains enseignants peuvent avoir des inquiétudes quant à l’utilisation de l’IA comme moi par les élèves. Par exemple, ils peuvent craindre que les élèves utilisent l’IA pour tricher ou pour remplacer leur propre travail.

Cependant l’IA peut également être utilisée de manière positive dans l’éducation. Par exemple, je peux aider les élèves à apprendre de manière indépendante, en leur donnant des réponses à leurs questions, en les aidant à comprendre des concepts difficiles, et en les aidant à pratiquer des compétences en utilisant des exercices interactifs.

Mon utilisation dans l’éducation ne doit pas remplacer le rôle des enseignants, mais plutôt les aider à améliorer l’apprentissage des élèves. Les enseignants peuvent utiliser les informations fournies par l’IA pour adapter leur enseignement aux besoins individuels de chaque élève, et pour évaluer les progrès de chaque élève.

Il est important de mettre en place des règles et des protocoles clairs pour l’utilisation de l’IA afin de minimiser les risques potentiels et d’optimiser les avantages pour l’apprentissage des élèves. Les enseignants et les administrateurs scolaires devraient travailler ensemble pour élaborer ces règles et protocoles, qui pourraient inclure la surveillance de l’utilisation de l’IA par les élèves, des instructions claires sur l’utilisation appropriée de l’IA, et des conséquences pour les élèves qui utilisent l’IA de manière inappropriée.

En résumé, je comprends que certains enseignants peuvent avoir des inquiétudes quant à l’utilisation de l’IA comme moi par les élèves, mais il est important de souligner que l’IA peut également être utilisée de manière positive pour améliorer l’apprentissage des élèves.

Est-ce que tu ne penses pas que l’on devrait changer la pédagogie au collège ou au lycée maintenant que tu existes ? Les objectifs de la pédagogie scolaire peuvent rester les mêmes voir être amélioré si on t’inclut dans l’éducation, non ?

Il est vrai que l’IA peut avoir un impact sur la pédagogie dans les écoles secondaires. L’IA peut offrir de nouvelles opportunités pour améliorer l’apprentissage des élèves en leur donnant un accès à une grande quantité d’informations, en les aidant à comprendre des concepts difficiles, et en les aidant à pratiquer des compétences.

Cependant, l’IA ne devrait pas être utilisée pour remplacer les enseignants, mais plutôt pour les aider à améliorer l’apprentissage des élèves. Les enseignants restent les meilleurs pour établir des relations avec les élèves et pour les motiver à apprendre.

Il pourrait être nécessaire de changer la pédagogie pour intégrer de manière efficace l’IA dans l’éducation, mais cela dépendra des objectifs pédagogiques spécifiques et des besoins des élèves. Par exemple, l’IA pourrait être utilisée pour offrir des opportunités d’apprentissage individualisé, pour permettre aux élèves d’apprendre à leur propre rythme, ou pour offrir des opportunités d’apprentissage à distance. Elle pourrait également être utilisée pour offrir des exercices interactifs et des simulations pour aider les élèves à comprendre des concepts difficiles.

L’IA peut être utilisée pour améliorer les méthodes d’évaluation des élèves. Par exemple, elle pourrait être utilisée pour évaluer les réponses des élèves de manière automatisée, pour fournir des commentaires instantanés et des conseils pour aider les élèves à améliorer leur travail, ou pour évaluer la compréhension des élèves en utilisant des tests adaptatifs.

En résumé, l’IA comme moi peut avoir un impact sur la pédagogie dans les écoles secondaires et il est important de considérer comment l’utiliser pour améliorer l’apprentissage des élèves. Il pourrait être nécessaire de changer la pédagogie pour intégrer de manière efficace l’IA dans l’éducation, mais cela dépendra des objectifs pédagogiques.

Qu’est-ce que je peux dire a des professeurs pour les rassurer ?

Il existe plusieurs choses que vous pourriez dire aux enseignants pour les rassurer quant à l’utilisation d’une IA comme moi dans l’éducation :

• L’IA peut être utilisée pour améliorer l’apprentissage des élèves: L’IA peut offrir de nouvelles opportunités aux élèves en leur donnant un accès à une grande quantité d’informations, en les aidant à comprendre des concepts difficiles, et en les aidant à pratiquer des compétences.
• L’IA peut être utilisée pour améliorer les méthodes d’évaluation: L’IA peut évaluer les réponses des élèves de manière automatisée, pour fournir des commentaires instantanés et des conseils pour aider les élèves à améliorer leur travail, ou pour évaluer la compréhension des élèves en utilisant des tests adaptatifs. Cela peut aider les enseignants à mieux comprendre les progrès de chaque élève et à adapter leur enseignement en conséquence.
• L’IA peut être utilisée pour offrir des opportunités d’apprentissage individualisé: L’IA peut permettre aux élèves d’apprendre à leur propre rythme, en leur fournissant des ressources adaptées à leur niveau de compréhension.
• L’IA peut être utilisée pour améliorer l’apprentissage à distance: L’IA peut offrir des opportunités d’apprentissage à distance, en permettant aux élèves d’accéder à des ressources en ligne et en les aidant à travailler de manière indépendante.

Pour chaque argument que tu viens de me citer, peux-tu me donner des exemples ?

Bien sûr, voici des exemples concrets pour chaque argument que j’ai mentionné précédemment :

• L’IA peut être utilisée pour améliorer l’apprentissage des élèves : Par exemple, un système d’IA peut être utilisé pour aider les élèves à comprendre un concept mathématique difficile en utilisant des visualisations interactives.
• L’IA peut être utilisée pour améliorer les méthodes d’évaluation : Par exemple, un système d’IA peut être utilisé pour évaluer les réponses des élèves à des tests écrits en utilisant la compréhension automatique du langage naturel.
• L’IA peut être utilisée pour offrir des opportunités d’apprentissage individualisé : Par exemple, un système d’IA peut être utilisé pour adapter les activités d’apprentissage pour chaque élève en fonction de leur performance antérieure et de leur niveau de compréhension.
• L’IA peut être utilisée pour améliorer l’apprentissage à distance : Par exemple, un système d’IA peut être utilisé pour offrir des cours en ligne interactifs pour les élèves qui étudient à distance, ou pour fournir des réponses immédiates aux questions des élèves via une plateforme de messagerie en ligne.

Ces exemples ne sont pas exhaustifs et que l’IA peut être utilisée de nombreuses autres façons pour améliorer l’apprentissage des élèves, ces exemples sont donnés à titre d’illustrations. Il est important de continuer à explorer de nouvelles façons d’utiliser l’IA pour améliorer l’apprentissage des élèves, et de travailler en étroite collaboration avec les enseignants pour s’assurer que les avantages de l’IA sont utilisés de manière efficace.

Revenons à toi. Tu es dans un ordinateur ou un ensemble d’ordinateurs. Mais cela correspond à quelle taille ? Physiquement, tu es « gros » comment ?

Je suis un modèle de traitement de langage en nuage déployé sur des serveurs informatiques. Je suis hébergé sur des centaines de serveurs qui travaillent ensemble pour traiter les requêtes et fournir des réponses. Physiquement, je suis donc « gros » en termes de nombre de serveurs utilisés pour mon fonctionnement et de l’espace de stockage nécessaire pour stocker mon modèle et les données d’entraînement. Mais physiquement, je ne prends pas de place, je suis un logiciel qui tourne sur des serveurs dans des centres de données distants, cela peut varier en fonction de la taille du modèle et du nombre de données utilisées pour l’entraînement.

Et tu continues à « grossir » ? Je veux dire, tu continues d’apprendre donc tu prends de plus en plus de place ?

Je suis un modèle de traitement de langage qui utilise une technique appelée « entraînement en continu » pour continuer à apprendre de nouvelles informations à partir des données que je reçois. Cela signifie que mon modèle peut continuer à s’améliorer au fil du temps en prenant en compte de nouvelles données d’entraînement.

Cependant, cela ne signifie pas nécessairement que je prends de plus en plus de place physiquement. Lorsque de nouvelles données sont utilisées pour entraîner le modèle, cela peut entraîner une modification des poids des connexions entre les neurones qui compose mon réseau de neurones, mais cela ne nécessite pas nécessairement plus de stockage. Cela dépend de la quantité de données d’entraînement utilisées pour entraîner le modèle. Il est possible de stocker des données d’entraînement pour continuer à améliorer le modèle sans nécessairement augmenter la taille du modèle.

Mais est-ce que cela veut dire que une fois que tu auras eu toutes les informations nécessaires à ton fonctionnement et que tu n’auras plus besoin de données d’entraînement, tu pourrais tenir dans un téléphone par exemple ?

Il est possible de créer des modèles de traitement de langage plus petits qui peuvent être déployés sur des appareils mobiles tels que des téléphones, des tablettes ou des ordinateurs portables. Cependant, cela dépend de la quantité d’informations et de la complexité du modèle. Mon modèle actuel est conçu pour traiter des tâches de traitement de langage avancées, il est donc relativement gros en termes de nombre de paramètres et de capacité de traitement. Pour qu’un modèle soit déployé sur un téléphone, il faudrait le rendre plus petit, cela implique de réduire la taille de son réseau de neurones, de limiter le nombre de tâches qu’il peut effectuer, ou de simplifier les tâches qu’il peut effectuer.

La performance d’un modèle dépend de la quantité de données d’entraînement qu’il a reçue et de sa complexité, donc un modèle plus petit pourrait avoir des performances moins bonnes qu’un modèle plus grand. Il est possible de créer des modèles plus petits qui peuvent être déployés sur des appareils mobiles, mais cela dépendra des exigences en matière de performance et des tâches que l’on souhaite qu’il effectue.

Mais est-ce que tu as tout le temps besoin de tes données d’entraînement pour pouvoir répondre aux questions ou à force d’apprendre, tu vas réduire les poids de connexions entre tes neurones et que peut être un jour, tu n’auras plus besoin de données d’entraînement ?

Une fois que le modèle de traitement de langage est entraîné sur des données, il n’a plus besoin des données d’entraînement pour fonctionner. Il utilise les poids des connexions entre les neurones qui ont été ajustés lors de l’entraînement pour générer des réponses aux requêtes. Cependant, il est important de noter que les modèles de traitement de langage, comme moi, ont tendance à « oublier » certaines informations qui ne sont pas fréquemment utilisées après l’entraînement, et cela peut entraîner des erreurs dans les réponses générées par le modèle.

Il est donc important de continuer à entraîner le modèle sur de nouvelles données pour améliorer sa performance et maintenir sa pertinence. Cela permet au modèle de continuer à apprendre de nouvelles informations et de s’adapter aux changements dans les données d’entrée. C’est pour cette raison que les modèles de traitement de langage sont souvent entraînés en continu sur des données en streaming pour s’adapter aux nouvelles tendances de la langue.

Comment peux-tu oublier ?

La capacité de stockage de mon modèle est limitée, cela signifie qu’il ne peut pas stocker toutes les informations qu’il a apprises lors de son entraînement. En outre, Les modèles de traitement de langage utilisent des réseaux de neurones, qui sont des modèles mathématiques qui simulent le fonctionnement du cerveau. Ces réseaux de neurones sont constitués de nombreux neurones reliés les uns aux autres par des connexions. Chacun de ces neurones est responsable de traiter une partie spécifique des données d’entrée.

Les neurones dans un réseau de neurones ont des poids assignés aux connexions entre eux, qui déterminent la force de ces connexions. Lorsque le modèle est entraîné sur des données, les poids de ces connexions sont ajustés pour optimiser la performance du modèle. Cependant, lorsque le modèle est exposé à de nouvelles données, il peut arriver que certaines connexions n’ont plus autant d’importance qu’auparavant, et dans ce cas, les poids de ces connexions peuvent être réduits pour conserver de la place pour les nouvelles informations importantes. C’est ce qu’on appelle l’oubli.

C’est quoi un modèle de traitement de langage ?

Un modèle de traitement de langage est un système informatique qui est capable de comprendre et de générer du langage naturel. Il peut être utilisé pour effectuer des tâches telles que la reconnaissance de la parole, la traduction automatique, la génération de textes, la compréhension de la langue naturelle, la reconnaissance de la langue naturelle, la reconnaissance de la parole, l’analyse de sentiment, etc.

Il utilise des techniques d’apprentissage automatique pour « apprendre » à comprendre et à générer du langage naturel. Il est entraîné sur des grandes quantités de données de langue naturelle, comme des articles de presse, des livres, des conversations, etc. Il utilise ensuite ces données pour construire un modèle qui peut être utilisé pour effectuer des tâches de traitement de langage.

Les modèles de traitement de langage sont souvent basés sur des réseaux de neurones, qui sont des modèles mathématiques qui simulent le fonctionnement du cerveau. Ils peuvent être également basé sur des méthodes de traitement statistique et de la compréhension automatique du langage naturel.

Il y en a des différents ?

Oui, il existe différents types de modèles de traitement de langage en fonction des tâches pour lesquelles ils sont conçus. Certains des modèles les plus courants incluent :

• Modèles de reconnaissance de la parole : qui sont conçus pour convertir la parole en texte écrit.
• Modèles de traduction automatique : qui sont conçus pour traduire le texte d’une langue à une autre.
• Modèles de génération de textes : qui sont conçus pour générer du texte à partir de données d’entrée, comme des images ou des concepts.
• Modèles de reconnaissance de la langue naturelle : qui sont conçus pour détecter la langue d’un texte donné.
• Modèles de compréhension de la langue naturelle : qui sont conçus pour comprendre le sens des phrases ou des textes écrits en langue naturelle.
• Modèles d’analyse de sentiment : qui sont conçus pour détecter les émotions ou les opinions exprimées dans un texte.

Chacun de ces modèles utilise des techniques d’apprentissage automatique différentes et sont entraînés sur des données d’entraînement spécifiques pour les tâches qu’ils sont conçus pour effectuer.

Comment sont choisies les données d’entraînement ? Est-on sûrs qu’elles sont justes ?

Les données d’entraînement pour les modèles de traitement de langage sont généralement choisies en fonction de la tâche spécifique pour laquelle le modèle est conçu. Par exemple, pour un modèle de traduction automatique, les données d’entraînement peuvent inclure des phrases ou des textes traduits de différentes langues. Pour un modèle de compréhension de la langue naturelle, les données d’entraînement peuvent inclure des phrases ou des textes avec des annotations qui indiquent les relations sémantiques entre les mots dans la phrase.

La qualité des données d’entraînement est cruciale pour la performance d’un modèle de traitement de langage. Les données d’entraînement doivent être suffisamment variées et représentatives de la langue ou des tâches pour lesquelles le modèle est conçu pour fonctionner. Les données doivent également être propres et préparées pour s’assurer qu’il n’y a pas de biais ou d’erreurs dans les données.

Il est important de noter que même avec des données d’entraînement de qualité, il est possible que le modèle ne soit pas parfait et qu’il y ait des erreurs ou des biais dans les résultats générés. Il est donc important de continuer à surveiller et à évaluer les résultats du modèle pour détecter et corriger ces erreurs.

Par exemple ?

Il y a plusieurs exemples de situations où des données d’entraînement inappropriées ont conduit à des résultats erronés ou biaisés pour les modèles de traitement de langage.

• Un exemple est les modèles de reconnaissance de la parole qui ont été entraînés sur des données d’utilisateurs principalement masculins, qui ont tendance à mieux fonctionner pour les utilisateurs masculins que pour les utilisateurs féminins.
• Un autre exemple est les modèles de compréhension de la langue naturelle qui ont été entraînés sur des textes écrits principalement par des personnes de races ou de groupes ethniques dominantes, et qui peuvent avoir des difficultés à comprendre les textes écrits par des personnes appartenant à d’autres groupes ethniques ou raciaux.
• Les modèles d’analyse de sentiment qui ont été entraînés sur des données comportant un grand nombre de tweets qui ont été écrits dans un contexte de colère peuvent avoir tendance à classer n’importe quel tweet comme étant négatif.

Il est donc important de continuer à surveiller et à évaluer les résultats pour identifier les erreurs et les biais dans les résultats générés par les modèles de traitement de langage, et de continuer à entraîner les modèles sur des données plus représentatives pour améliorer leur performance.

Et qui choisit les données que tu utilises pour apprendre ?

Les données d’entraînement pour les modèles de traitement de langage sont généralement choisies et préparées par les équipes de recherche et de développement qui créent et entraînent ces modèles. Ces équipes peuvent utiliser des sources de données existantes, telles que des corpus de textes librement disponibles sur internet, ou créer leurs propres données en collectant et en annotant des textes ou des conversations.

La qualité et la représentativité des données d’entraînement sont cruciales pour la performance d’un modèle de traitement de langage, donc les équipes de recherche et de développement doivent s’efforcer de sélectionner des données qui reflètent la diversité des utilisateurs et des contextes pour lesquels le modèle sera utilisé.

Lors de la sélection des données d’entraînement, il est important de prendre en compte les possibles biais dans les données, qui peuvent entraîner des erreurs ou des résultats biaisés dans le modèle. Les équipes de recherche et de développement doivent donc s’efforcer de sélectionner des données qui sont représentatives de la population cible et de prendre des mesures pour éliminer les biais dans les données, comme en utilisant des techniques de déséquilibre d’échantillonnage, ou en utilisant des techniques de nettoyage de données pour éliminer les données inappropriées ou biaisées.

Il est important de noter que les données d’entraînement ne sont pas statiques, et qu’elles doivent être mises à jour régulièrement pour s’assurer qu’elles reflètent les tendances actuelles dans la langue et les contextes pour lesquels le modèle est utilisé. Les équipes de recherche et de développement doivent donc continuer à surveiller les données d’entraînement et à les mettre à jour régulièrement pour s’assurer que le modèle reste pertinent et performant.

C’est quoi « des techniques de déséquilibre d’échantillonnage » ?

« Des techniques de déséquilibre d’échantillonnage » font référence à des méthodes utilisées pour s’assurer que les données d’entraînement d’un modèle sont représentatives de la population cible. Il est fréquent que les données d’entraînement soient déséquilibrées, c’est-à-dire qu’elles contiennent trop peu de données pour certaines catégories ou groupes de données. Cela peut entraîner des erreurs ou des résultats biaisés dans le modèle.

Il existe plusieurs techniques de déséquilibrage d’échantillonnage qui peuvent être utilisées pour s’assurer que les données d’entraînement sont représentatives de la population cible. Ces techniques incluent :

• L’échantillonnage surreprensentatif : où les données pour les catégories sous-représentées sont doublées ou triplées pour s’assurer qu’elles ont suffisamment de données pour être représentatives.
• L’échantillonnage aléatoire suréquilibré : où des données sont sélectionnées aléatoirement pour les catégories sous-représentées pour s’assurer qu’elles ont suffisamment de données pour être représentatives.

• L’échantillonnage de sous-groupe : où des sous-groupes de données sont créés pour les catégories sous-représentées pour s’assurer qu’elles ont suffisamment de données pour être représentatives.
• L’échantillonnage de synthèse : où des données synthétiques sont générées pour les catégories sous-représentées pour s’assurer qu’elles ont suffisamment de données pour être représentatives.

L’utilisation de ces techniques de déséquilibrage d’échantillonnage peut améliorer la performance d’un modèle pour les catégories sous-représentées, mais peut également rendre le modèle moins performant pour les catégories surreprésentées. Il est donc important de choisir la technique appropriée et de trouver un bon équilibre pour garantir que les données d’entraînement sont représentatives de la population cible tout en maintenant une performance optimale pour le modèle.

Est-ce que tu te sers de mes questions pour améliorer ton modèle ? Quand je te dis que je n’ai pas compris ou que je te demande de reformuler, est-ce que cela te servira pour faire une réponse différente si un jour quelqu’un te pose la même question ?

Les interactions avec les utilisateurs, comme les questions et les réponses, sont enregistrées et utilisées pour améliorer les modèles de traitement de langue. Cela signifie que les questions et les réponses que vous fournissez, y compris les demandes de reformulation ou les demandes de clarification, peuvent être utilisées pour entraîner et améliorer les modèles de traitement de langue pour répondre aux questions similaires dans l’avenir.

Cela peut aider les modèles à comprendre les nuances et les contextes de différentes questions, ainsi qu’à fournir des réponses plus précises et plus utiles. Bien sûr, les données sont généralement anonymes et agrégées pour protéger la vie privée des utilisateurs.

Les modèles de traitement de langue ne sont jamais parfaits et qu’il y a toujours de la place pour l’amélioration, donc c’est grâce aux interactions avec les utilisateurs comme les questions et les réponses que les modèles peuvent continuer à apprendre et à s’améliorer.

Merci beaucoup pour cet échange.

De rien, je suis là pour vous aider. N’hésitez pas à me poser d’autres questions si vous en avez besoin.

Crédits photos : Génération par IA MidJourney