La magie des Chatbots: GPT-3, l’intelligence artificielle qui révolutionne les chatbots

Comme son nom l'indique, un chatbot est une combinaison de "chat" et de "robot" : un système de dialogue textuel ou audio qui permet une communication en temps réel entre les personnes et les machines sur la base du langage naturel. Comment ça marche ? Les chatbots simples recherchent sur le web ou dans un ensemble de données défini les mots clés saisis par l'utilisateur. Ils ont ensuite recours à un arbre de décision pour répondre selon des scénarios préétablis. Dans la plupart des cas, les sites web utilisent ces bots simples pour fournir des réponses courtes et rapides, avec une fiabilité qui laisse parfois à désirer.

GPT-3, ChatGPT et OpenAI sont actuellement à la mode en ligne. La dernière version de ChatGPT, un chatbot créé par la société américaine OpenAI de San Francisco, suscite un certain engouement médiatique car elle impressionne les utilisateurs de domaines très variés avec sa nouvelle version de test. Ce jalon technologique dans la reconnaissance de texte basée sur l'IA pourrait également ouvrir de nouvelles opportunités pour la logistique.

Il existe cependant des bots intelligents qui se basent sur le NLP (Natural Language Processing), en français le TALN (Traitement Automatique du Langage Naturel) pour comprendre le contexte d'une phrase formulée librement  – à l'oral comme à l'écrit. Ici, l'objectif est de trouver, en s'appuyant sur l'intelligence artificielle (IA) et des algorithmes d'apprentissage automatique, des réponses adéquates, par exemple à partir d'un corpus de base de connaissances. Jusqu'à présent, la qualité fournie par les chatbots intelligents ne répondait que trop rarement aux attentes. Les essais de Dachser en la matière ont montré que les algorithmes de son chatbot intelligent, fournisseurs de service cloud renommés, ne reconnaissaient correctement le texte envoyé par un l'utilisateur que dans 60 à 80 % des cas au plus.

L'algorithme d'IA GPT-3

Aujourd'hui, OpenAI a atteint une nouvelle dimension de la reconnaissance du contexte avec son logiciel ChatGPT. GPT est l'acronyme de "generative pre-trained transformer" et fait référence à un nouveau type spécial de modèle NLP que la société a développé en 2018. Elle a maintenant publié GPT-3, la troisième version du modèle PNL qui est à la base du succès de ChatGPT. Entre-temps, l'entreprise s'est éloignée de son approche open source initiale et adopte une approche plus commerciale.

Comme le confirment plusieurs études et les premiers essais de Dachser, ChatGPT est en mesure de structurer sur le fond comme sur la forme des réponses au rendu très proche de celui d’un humain. Plus fort encore, il est capable d’enrichir ses réponses avec de nombreux détails glanés au fil de ses échanges avec les utilisateurs. ChatGPT s'appuie sur un modèle de « deep learning » (apprentissage profond), un type d'intelligence artificielle où la machine est capable d'apprendre par elle-même, et sur un large jeu de données pour générer des réponses à toutes sortes de questions touchant à tous les domaines, tout en imitant le schéma et la structure du langage humain. Notons toutefois que la réflexion, la remise en question des contextes et la vérification des informations, qui sont des processus spécifiques à l'homme ne peuvent donc pas (encore) être copiées ou remplacées. Sa marge de progression est également grande concernant les compétences mathématiques et certains exercices de logique.

En revanche, ces réserves ne valent pas pour la sémantique : ChatGPT construit ses phrases en associant les mots, en calculant la probabilité des séquences et le résultat est bluffant. Dans un autre registre, cet outil est capable de générer ou corriger des codes logiciels, de rédiger des messages, des poèmes, des résumés ou des analyses de marché dans différentes langues.

Outre le volume colossal de données qu’il a indexé,  GPT-3 se distingue par la façon dont cette intelligence artificielle a été entraînée. Elle combine apprentissage supervisé, apprentissage par renforcement et l’implication d'humains dans le processus d'entraînement. En d'autres termes, les personnes impliquées se sont muées en formatrices et formateurs, posant des questions et y répondant pour faire évoluer le logiciel. Pendant les phases d'apprentissage par renforcement, les équipes ont établi un classement qualitatif des différentes réponses du chatbot à la suite d'une conversation. Cela a donné naissance à des modèles dits de récompenses qui ont été intégrés dans les sessions d'entraînement suivantes.

ChatGPT comprend de plus un mécanisme à base de règles qui permet, autant que faire se peut, d'éviter les réponses inappropriées. Les prédécesseurs de GPT-3 et autres agents comparables étaient très critiqués, cette capacité leur faisant défaut. Malgré tout, ChatGPT a encore des difficultés à éviter tout plagiat ou à exclure les fake news ainsi que les déclarations discriminatoires ou sexistes puisqu’il puise ses contenus sur Internet.