« Je crois que le progrès est devant nous,
à condition de dépasser sa propagande. »

Paul Virilio

C'est qu'on appelle le deep learning, ou apprentissage profond en français.
C'est pour cela que l'on définit quelquefois l'IA comme un code qui apprend, autrement dit qui s'améliore continuellement grâce à l'apprentissage et s'adapte aux nouvelles entrées.

Au quotidien l'IA ce sont des assistants vocaux, des logiciels d'analyse d'images, des moteurs de recherche, des systèmes de reconnaissance vocale et faciale… Ils peuvent être intégrés dans des dispositifs matériels, par exemple des robots avancés, des voitures autonomes, des drones ou des applications.

Mais si le terme « d’intelligence artificielle » (IA) est entré dans le langage commun et son utilisation devenue banale dans les médias, il n’en existe pas réellement de définition partagée.

L’IA est en réalité une discipline jeune d’une soixante d’années, qui réunit des sciences, théories et techniques (notamment logique mathématique, statistiques, probabilités, neurobiologie computationnelle et informatique) et dont le but est de parvenir à faire imiter par une machine les capacités cognitives d’un être humain.

Les courbes des occurrences du mot "intelligence artificielle" dans les livres ou les périodiques montrent surtout que si l'IA existe depuis très longtemps, son audience a connu des hauts et des bas qui suivent aussi enthousiasme et déboires technologiques. Chacun se souviendra des débuts laborieux de la traduction automatique.

La question est de savoir si nous assistons à une rupture des pratiques ou un nouveau pic d’intérêt comme il y en a déjà eu ?

shiny.ens-paris-saclay.fr

books.google.com/ngrams/

Aide à la correction

Définition de l'IA

Après plusieurs années de réflexion, le 8 mars 2023 le Parlement européen a finalement défini l'IA.

« Un système d’intelligence artificielle est un système automatisé qui, pour un ensemble donné d’objectifs définis par l’homme, est en mesure d’établir des prévisions, de formuler des recommandations, ou de prendre des décisions influant sur des environnements réels ou virtuels »

Toutefois, toute définition de l'IA peut être amenée à évoluer.

L'ONU, par exemple, quand elle réfléchit sur l'éthique de l'IA (voir plus loin), ne cherche pas à donner de définition unique de l’IA, celle-ci étant appelée à évoluer en fonction des progrès technologiques.

Pour savoir si une technologie relève de l'IA nous allons retenir qu'il faut au moins qu'elle satisfasse ces deux critères : autonomie et adaptabilité.

CNIL

Création d’un service de l’intelligence artificielle à la CNIL et lancement des travaux sur les bases de données d’apprentissage (janvier 2023).

En informatique, l'avatar désigne la représentation informatique d'un internaute, que ce soit sous forme 2D, ou sous forme 3D.

Vous pourriez le dessiner, par exemple avec l'application piskel qui, comme son nom l'indique, permet de dessiner des gros pixels.
Vous pourriez aussi le générer directement en ayant recours à des algorithmes.

Mais les avatars peuvent aussi être très ressemblants, comme c'est le cas dans cet exemple. Et de plus ressemblants, à tel point tel point qu'on les confond avec de vraies personnes. Plus de doigts excédentaires ou d'oreille style Spok, ces visages nous semblent vrais.

Sauf que cette personne n'existe pas.

this-person-does-not-exist.com/fr

IA ou humain ?

Ce site vous propose de choisir entre deux images, l'une réelle et l'autre générée par une IA. Saurez-vous distinguer lesquelles ?

lien vers le site

N'existent pas d'ailleurs, ni cette voiture, ni cette maison, ni ce chat, cette plage, ou cette carte, toutes fabriquées via un algorithme.

voiture

lien

maison

lien

chat

lien

paysage

lien

carte

lien

Cette liste est d'ailleurs loin, très loin, d'être fermée, car outre le fameux et très vieillot faux texte Lorem ipsum, vous trouvez des faux graffitis, des fausses voix, de fausses idées, de fausses villes et même des faux plats.

Et mon préféré, du faux Ukulele.

Les avatars permettent de mettre en évidence le fonctionnement d'un algorithme.

Prenez une collection de cheveux, d'oreilles, de bouches etc. et assemblez-les en respectant certaines règles (couleurs, distance voir bien plus compliqué harmonie ou expressivité).

Comment automatiser ce que vous venez de faire ?

Il vous faut une grande quantité de données (oreilles, menton etc.) que vous testez, et en tirez des expériences (audience, profilage etc.).

Ces règles sont des algorithmes. Par exemple, si les oreilles sont jaunes alors le visage l'est aussi. Dans un visage rond les yeux sont placés à X pixels de la bouche. La distance entre deux yeux est souvent proche de la taille d'un œil.

Première définition

Le mot « algorithme » vient du nom du savant persan Al-Kharezmi (IXe siècle).

« Un algorithme, c'est simplement une méthode, explique Gérard Berry, professeur au Collège de France. Une façon systématique de procéder pour faire quelque chose : trier des objets, situer des villes sur une carte, multiplier deux nombres, extraire une racine carrée, chercher un mot dans le dictionnaire. Une méthode applicable sans réfléchir, mécaniquement, en suivant un mode d'emploi précis. »

LUMNI. C'est quoi un algorithme ?

Vous avez dit IA ?

En coproduction avec l'INRIA et S24B, une série d'exercices et de vidéos pour mieux comprendre le fonctionnement de l'IA.

source : https://pixees.fr/classcodeiai/app/tuto1/

Pour aller plus loin le module sur les algorithmes

Algos

Une grande partie des informations auxquelles nous sommes confrontés chaque jour sont personnalisées. Contenus sur Facebook, Twitter, Instagram ou d’autres médias sociaux, publicités, recommandations, moteurs de recherche, tous adaptent le contenu qu’ils proposent à votre profil.

C'est le modèle économique le plus courant du Web et celui qui a fait la fortune des GAFA.

Même les journaux s'y mettent et le New York Times ou le China Daily adaptent leur page d’accueil comme Facebook ou Youtube.

Leur objectif ? Votre attention ! Autrement dit votre temps de cerveau disponible.

Pourquoi ? Tout simplement pour vous proposer le plus de pubs possible.

Il existe des plateformes sur lesquelles ce ne sont pas des algorithmes qui décident de votre environnement informationnel mais des humains.

Citons par exemple tournesol, qui permet de comparer deux vidéos entre elles selon plusieurs critères pour considérer un contenu d'utilité publique ou non. À partir des avis des contributeurs, l'algorithme génère un score qui retranscrit l'utilité de la vidéo à partir des préférences des utilisateurs.

tournesol.app/

Les algorithmes sont-ils totalitaires ?

Les algorithmes ont des applications très utiles mais restreignent la diversité de nos choix. Ils comportent un effet-bulle (on n’échange plus qu’avec des gens comme nous) et ils portent avec eux une logique omniprésente de la notation et du classement.

source : Lumni

Les bulles informationnelles ou bulles de filtre désignent l’enfermement intellectuel de l’individu qui, lorsqu’il surfe sur Internet, se voit proposer automatiquement des contenus conformes à ses préférences.

Mais est-ce si vrai ?

Sur Facebook, Twitter ou autre, l’information qui nous arrive est sélectionnée et hiérarchisée par des programmes informatiques qui nous donnent à voir ce qui est censé nous intéresser le plus, en fonction des contenus que nous partageons le plus, ou sur lesquels nous cliquons. Cela crée nécessairement un biais."
Ce biais ce sont les “bulles de filtres” qui nous empêcheraient de voir d’autres opinions que celles que l’on partageait déjà.

Sauf qu'il faut ici retenir 3 points.

• Si beaucoup de gens s’informent via les réseaux sociaux - et donc sont susceptibles de subir la bulle de filtre - ce n’est pas la majorité.
• Les gens qui s’informent principalement par les réseaux sociaux ont tendance à être exposés à plus grande diversité de sources que ceux qui s’informent ailleurs. Ceux qui lisent les journaux n’en achètent en général qu’un, qu’ils ont choisi.
• Plein de gens ne cherchent pas particulièrement à s’informer. Mais parmi ceux-là, ceux qui fréquentent les réseaux sociaux tombent incidemment sur des articles et des vidéos partagés dans les réseaux, et sont donc plus enclins, finalement, à être en contact avec des informations.

Biais cognitifs et fake news

Pour qu'un ordinateur puisse reconnaître une image, il doit d'abord s'entraîner, c'est le « machine learning ».

Pour cela, on va lui soumettre d'immenses quantité de données, des préférences de type image / description. Vous comprenez ici mieux pourquoi l'on vous demande souvent de mettre un nom sur un visage. Sur "copains d'avant" ou Facebook, c'est d'abord vous et pas une quelconque IA qui est le meilleur informateur.

Pour réaliser ce que vous faites ici facilement, une IA doit analyser des milliers et des milliers voire des millions de visages avec un nom.

Etes-vous un robot ?

Cette phrase, vous la voyez assez régulièrement, accompagnée d'un CAPTCHA ou “Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”, autrement une varainte de tests de Turing permettant de différencier de manière automatisée un utilisateur humain d'un ordinateur. Ce test de défi-réponse est utilisé en informatique pour vérifier que l'utilisateur n'est pas un robot.

Dans la première version, l'on vous demandait de reconnaître des lettres. Sauf que très vite les robot les reconnaissaient aussi.
Sont alors arrivées les photos de rues et de feu rouges.

Notons ici que vous travaillez gratuitement pour enrichir la base de connaissance des IA, notamment en matière de conduite automobile en résolvant des problèmes difficiles à résoudre pour un robot. Du "machine learning" à votre insu.

Combien des cases de passages piétons auriez-vous coché ?

Vous avez coché 4 cases ?

C'est la réponse la plus courante et d'ailleurs celle attendue.
Mais vous auriez aussi très bien pu cocher 9 ou 10 cases, ce qui serait plus conforme à la réalité. Bravo ! Vous n'êtes pas un 🤖 !

réponse

Ce CAPTCHA tend à disparaître au profit d'une simple case à cocher. Simple, n'est pas ici exactement le mot, puisque que c'est la manière même (temps, déplacement de la souris etc.) qui va déterminer si vous êtes un humain.

Ce dernier type de vérification va d'ailleurs aussi être remplacé par une analyse de comportement face à l'écran.

Ce sera la fin du CAPTCHA.

La base de données MNIST pour "Modified ou Mixed National Institute of Standards and Technology", est une base de données de chiffres écrits à la main. C'est un jeu de données très utilisé en apprentissage automatique.

La reconnaissance de l'écriture manuscrite est un problème difficile, et un bon test pour les algorithmes d'apprentissage. La base MNIST est devenue un test standard1. Elle regroupe 60 000 images d'apprentissage et 10000 images de test

Sans le Big Data (données immenses), le Machine Learning et l’intelligence artificielle seraient restées des sciences de laboratoire comme elles le sont depuis 50 ans.
Les données sont l’instrument qui permet à l’IA de comprendre et d’apprendre.

C’est le Big Data qui permet d’accélérer la courbe d’apprentissage et permet l’automatisation des analyses de données. Plus un système Machine Learning reçoit de données, plus il apprend et plus il devient précis.

Parler de l'IA nécessite aussi d'évoquer la difficulté que nous avons à penser l'immensité, les grands nombres.
Trois exemples dans la compréhension du vivant pour faire une analogie.

Il s'agit de notre fenêtre de perception visuelle, des couleurs ou des tailles ou des particules, par exemple le photon gamma…

Nous ne voyons pas dans l'infrarouge (cas des serpents) ou dans l'ultra violet, et si nous pouvons apercevoir des objet de moins de 0,1 mm ou a plus de 10 km, nous n'en avons pas de perception spatiale.
Telle étoile est-elle plus ou moins loin que telle autre ?
La lumière visible émise par le soleil n'est qu'une partie de celle émise.
Il émet des photons, ces particules qui voyagent à 300.000 kilomètres par seconde et sont si fines que certaines peuvent nous traverser. Et quand ce sont des photons gamma, leur traversée n'est pas sans risque... y compris de fake news (voir par exemple Xavier de la Porte. Pourquoi la nanoparticule s’est-elle retrouvée dans tous les complots ?)

L'Internet des objets (The Internet of Things ou IoT) est un réseau d'appareils physiques, de véhicules, d'appareils électroménagers et d'autres objets intégrés à l'électronique, aux logiciels, aux capteurs et à la connectivité, qui permet à ces objets de collecter et d'échanger des données. L'IoT permet à ces appareils d'être connectés et contrôlés sur Internet, leur permettant d'interagir les uns avec les autres et avec les gens de manière nouvelle et innovante.

Dans l'éducation, les appareils IoT peuvent être utilisés pour faciliter l'apprentissage à distance, permettant aux étudiants d'accéder aux ressources pédagogiques et de se connecter avec les enseignants de n'importe où.

Quand l'internet des objets est associé à l'intelligence artificielle (combinaison entre l’IA et l’IoT appelée aussi AIoT), elle devient caméras de sécurité, véhicule autonome ou ville intelligentes (Smart City).

Pour plus d'informations, voir le module dédié.

Informatique et objets

Les voitures autonomes sont-elles morales ?

Les agents autonomes

Les agents autonomes ou intelligents sont des systèmes fonctionnels qui savent effectuer des tâches non prévues à l'avance en s'adaptant à la situation.

Plus prosaïquement, ce sont des programmes alimentés par l'IA à qui l'on confie un objectif et pour cela peuvent créer des tâches pour eux-mêmes, les exécuter, en créer de nouvelles.

Le principe de fonctionnement d'un agent autonome est assez simple.

1. Initialiser : définir l'objectif à atteindre pour l'IA
2. Tâches : L'IA génère une liste de tâches à accomplir en fonction de l'objectif donné
3. Exécution : L'IA exécute les tâches de manière autonome. 4. Mémorisation : Les résultats des tâches exécutées sont stockés dans une base de données
5. Commentaires : L'IA évalue les résultats des tâches et ajuste ses actions en conséquence
6. Nouvelles tâches : L'IA génère de nouvelles tâches basées sur les commentaires recueillis
7. Priorisation : L'IA priorise les tâches en fonction de leur pertinence pour atteindre l'objectif global
8. Sélection : L'IA sélectionne la tâche la plus prioritaire et travaille dessus
9. Itération : L'IA répète les étapes 4 à 8 en boucle, s'adaptant et évoluant à mesure que de nouvelles informations et commentaires sont reçus

La petite histoire de la traduction automatique, débuté dans les années 1950, est d'abord celle d'une longue déception. On pensait alors que la traduction automatique allait rapidement résoudre un grand nombre de problèmes et beaucoup de traducteurs se sont mis à craindre pour leur emploi.

Dans la réalité, il a fallu attendre les toutes dernières années pour que la traduction soit réellement efficace (qui s'apperçoit que la page qu'il lit est en fait une traduction instantanée), même s'il reste important de passer par l'humain pour les textes réellement importants.

Il n'en reste pas moins vrai qu'aucun professeur de langue n'aurait plus l'idée de donner un devoir à la maison consistant à traduite un texte.
Google translate ou Bing translator sont passés par là.

Naissance et histoire de la traduction automatique

https://www.deepl.com/fr/translator

Comment la traduction automatique s’est-elle mise à (mieux) marcher ?

Pourquoi est-ce si difficile ? Pourquoi rien ne se passé des années 50 jusqu'aux années 80 ? Et pourquoi soudain cela marche ? Pourquoi les réseaux de neurones se sont mis a fonctionné ?

Un prompt désigne une instruction que l’on envoie à un algorithme d’une intelligence artificielle (IA) spécialisée dans la génération de contenu — comme du texte ou de l’image. Quelquefois pompeusement appelé "prompt engineering", il s'agit surtout d'écrire une demande précise en langage naturel.

C'est ce qu'on appelle un prompt, une phrase qui précise à l'IA ce qui est attendu.

De fait, ces prompts simples pour découvrir l'IA vont vite évoluer vers des formes beaucoup plus élaborées.

Voir par exemple ces listes de prompts pour ChatGPT, MidJourney, DALL-E sur le site pandia.pro/.

Alice Keeler propose une liste de 100 prompts pour les enseignants

100 prompts pour les enseignants

Stablediffusion propose de faire une recherche dans sa base de données de prompts

Moteur d'invites Stable Diffusion

Comment rédiger les prompts ?

Sur DALL-E ou ChatGPT, il suffit d’inscrire son texte dans la zone prévue à cet effet. Avec Midjourney, il faut taper une commande précise, qui commence par « /imagine », suivi par votre description.
Par exemple « /imagine un zèbre avec des rayures vertes et une tête de lapin ».

Plus votre description sera précise et détaillée, meilleur sera le résultat. Cela veut dire qu’il va vous falloir ajouter des mots-clés dans votre texte pour que l’algorithme ait à disposition tout ce qui vous intéresse.

Vous pouvez écrire vos prompts en français mais l'anglais reste recommandé.

Des instructions type du style "Agir en tant que" vous permettent de désigner un rôle ou un personnage et de saisir des commandes comme si vous étiez cette personne.

Les prompts IA doivent contenir des instructions claires et directes. Évitez les phrases longues et compliquées, utilisez des mots simples et faciles à comprendre.
Donnez des exemples concrets, évitez les acronymes et les abréviations, soyez patient et attendez la réponse et conscients des limites.

www.commentcoder.com/

Ecrire des prompts

Ecrivez un prompt en francais puis traduisez-le en anglais, par exemple sur le site deepl.com ou translate.google.fr.google translate. Par exemple

Répéter l'opération en respectant les 5 règles suivantes

Qui ?

"Je suis [...]"
"Agis en tant que [...]"

Quoi ?

Qu'attendez-vous comme réponse ?

Forme ?

Ajoutez des contrainte, résumé, quiz, code

Format ?

Ton, le style, longueur, structure, exemple

Affinage

Tu es sur ? Autre réponse.

Un grand classique de l'IA, popularisé notamment par Siri (2011) ou Alexa (2014) pour les instructions par reconnaissance vocale.

Le traitement du langage naturel est une avancée récente dans le domaine de la reconnaissance vocale, et permet à l'IA de s'appuyer sur les règles grammaticales pour analyser des discours en direct.

L'application en ligne speechtexter permet de générer un texte à partir de son enregistrement dans plusieurs langues.

Amazon Transcribe Medical est un outil permettant aux professionnels de la santé d'enregistrer rapidement et efficacement des conversations cliniques dans des systèmes de dossiers de santé électroniques à des fins d'analyse. Par exemple, dans le secteur bancaire, la synthèse vocale est utilisée via un service client activé par la voix. Dans le secteur de la santé, la synthèse vocale contribue à améliorer l'efficacité en fournissant un accès immédiat aux informations et en saisissant des données.

aws-amazon-com

Text to Speach

Voici le texte qui est proposé, ensuite enregistré via un téléphone.

Naturalreaders

La meilleure interface testée. Simple, efficace.

naturalreaders.com/

Google

300 $ de crédits gratuits, le plus connu.

cloud.google.com/

Murf

Interface sobre, quota gratuit de 10 minutes.

murf.ai/

Dans la série des outils d'openai, Whisper est un système de reconnaissance vocale automatique passé en opensource (ASR) formé sur 680 000 heures de données supervisées multilingues et multitâches collectées sur le Web.

Whisper est le nom du réseau de neurones utilisé. Il est proposé sur github pour les codeurs.

Dans le même esprit, assemblyAI propose une API très simple aux codeurs. Avec quelques lignes de code, par exemple en Python avec vos élèves, un fichier son peut lui être fournit en entrée pour disposer de sa transcription en sortie.

Le site voicemod permet de générer une musique à partir de n'importe quel texte en sélectionnant une voix, un style etc.

tuna.voicemod.net/text-to-song/

Voir également

Soundraw

soundraw.io/

Mubert

mubert.com/

Aiva

www.aiva.ai/

Extraire l'audio

Une IA qui extraie les instruments, voix et sons d'un fichier sonore.

https://www.lalal.ai/

Outre Midjourney, une application payante (après 25 images gratuites à la date de rédaction, 9€) devenue célèbre pour ses faux notamment d'un ex président américain, il existe de nombreux sites qui permettent de transformer une commande textuelle, le fameux prompt, en image.

Dall-e-2

Outre le très connu ChatGPT, openai.com/ propose également une application plus ancienne et non moins performant, Dall-e-2.

dall-e-2

nightcafe

Le site nightcafe propose des crédits gratuits pour réaliser des images à partir de différents modèles Stable Diffusion, SDXL.

creator.nightcafe.studio/studio

stablecog

Le site stablecog permet de générer de générer des images à partir de nombreux filtres.

stablecog.com/

Canva

Le site canva propose d'intégrer une appli qui génère des images.

Canva

Craiyon

Craiyon, anciennement DALL·E mini, plutôt à destination des plus jeunes.

craiyon

dream.ai

L’approche guidée par CLIP avec dream.ai est un réseau de neurones open source créé par l’équipe de recherche d’OpenAI.

Dream.ai

clipdrop

Un sérieux concurrent de Midjourney, 100 images gratuites par jour au moment de la rédaction.

clipdrop.co/fr

Certains sites proposent d'ajouter et de mixer des images ou des photos.

huggingface

Le site permet de mixer jusqu'à 5 images ou photos.

huggingface

Lensa

Une application qui fusionne des selfies.

prisma-ai.com/lensa

Adobe

Evidement Adobe ne pouvait pas rester les bras croisés et propose de nombreuses fonction, souvent en version bêta pour l'instant, mais prometteuses

firefly.adobe.com/

Outre les images d'illustration, les IA peuvent aussi générer :

• Jeux d'icônes, de pictos
• Logos
• Avatars
• Visuels de sites
• …

Dans le chapitre consacré aux faux (personnes, paysages, maison etc.) nous avons qu'il est très facile de reproduire des images de personnes qui n'existent pas.

On peut aussi dorénavant leur faire dire ce qu'elles ne disent pas.

Cette technologie (datée, 2016), mise en oeuvre dans la réalisation de deepfakes, peut avoir recours à n'importe quelle voix, la vôtre ou un autre, pour peu de disposer d'un échantillon.

Nous avions évoqué dans le module techno / mytho le travail de la société candyvoice et l'imitation de plusieurs voix, dont celle par exemple d'E. Macron à partir de 10 mn d'échantillon récupérés.

techno / mytho

Citons également descript.com/ qui reproduit n'importe quelle voix à partir d'un échantillon ou les applications de montage automatique, par exemple filmora, GoPro Quik ou Mimo.

Mais là, il s'agit de réaliser des vidéos sans tourner une seule minute de film.

Par exemple sur le site https://app.heygen.com/ vous propose de faire cela de manière très simple.

• Création d'un compte d'essai gratuit
• Création d'un avatar parlant à partir de votre propre photo ou image ou une autre
• Génération d'un avatar IA aléatoire et unique
• Création d'un modèle de vidéo deepfake à partir de votre propre vidéo
• Création d'un modèle de vidéo deepfake à partir de votre photo à l'aide de la fonction d'échange de visage

app.heygen.com/

Tome

Tome permet de faire une présentation assistée par ordinateur. Après avoir sélectionné un "template", une série de "slides" préremplies sont proposées. Vous pouvez y adjoindre des vidéos, du texte à l'instar de toute autre présentation assistée (genially, Google slide, Power point, Prezi ou Beautiful.ai par exemple).

500 crédits gratuits.

tome.app/

Prompt testé : "femme, intérieur années 30, style art déco, tableaux de miro au mur".

Dreamlike

dreamlike.art/

Picsart

Picsart

stablediffusionweb

stablediffusionweb

Starryai

Starryai est un générateur d'art (5 oeuvres gratuites par jour).

starryai

https://www.unite.ai/10-best-ai-art-generators/

ChatGPT est un robot conversationnel qui permet de répondre aux questions que vous lui posez. L’accès est gratuit, à la date de rédaction de cet article.

Pour y accéder, il suffit de se rendre sur le site officiel de ChatGPT d’OpenAI, et s’inscrire.

OpenAI est une entreprise américaine créée par Elon Musk et Sam Altman en 2015 à San Francisco en Californie. Son but est de créer des avancées dans l’intelligence artificielle. Ses services les plus connus sont DALL-E 2, GPT-3 et ChatGPT. ChatGPT n'est pas opensource et son code est largement secret.

ChatGPT est une intelligence artificielle dite conversationnelle, un chatbot basé sur GPT (Generative Pre-training Transformer). Vous pouvez donc avoir une vraie conversation avec ChatGPT. Il se souvient des questions que vous venez de lui poser et vous pouvez rebondir sur ce qu’il vous répond.

Il peut être utilisé pour effectuer diverses tâches comme :

• la génération de texte (y compris par exemple lettre de motivation, réponse à un mail, poème, scénario etc. )
• la traduction
• la compréhension de questions
• la transformation de données en tableaux
• La génération de code
• ...

Vous pouvez directement poser vos questions en français et l’intelligence artificielle vous répondra dans la même langue et ce même si le site de ChatGPT est en anglais.

ChatGPT répondra toujours, même (et pour certains, surtout) n'importe quoi. Les réponses peuvent tout simplement être complètement fausses.
Quelquefois il vous prévient que ses données ne sont à jour que jusqu'à telle date.

Le modèle est capable "d'apprendre" de manière autonome en interagissant avec les utilisateurs et en s'adaptant à leurs réponses. Et les réponses sont quelquefois tellement surprenantes et adaptées (il a été entrainé pour trouver le mot d'après) que certains y voient un côté humain ou intelligent, ce qui est faux.

Faut-il dire bonjour à ChatGPT ?

Est-ce que vous dites bonjour à votre aspirateur avant de le passer ?

Limites de ChatGPT

Dès que l'on pousse réellement l'exigence des demandes, les limites sont vite atteintes. Par exemple, dans la génération de code, ChatGPT peut s’interrompre sans possibilité de reprise, proposer des codes différents à une même demande, du code inadapté, "bavard", ou qui ne répond pas aux besoins.

Passant de l'émerveillement à la fanche consternation, sans filtre, la pratique de ChatGPT a pour principal défaut d'installer le doute : dans quelle mesure est-il possible de faire confiance en ChatGPT ?
La question revient alors à celle de la tolérance à l’erreur que vous pouvez accepter dans votre domaine.

Un autre problème relevé dans le rapport technique de GPT-4 est le manque de transparence.

GPT-4 est la prochaine version de GPT. Generative Pre-trained Transformer-4 a été entraînée sur plus de 100 000 milliards de paramètres (contre 175 milliards pour GPT-3).
Dit comme cela, c'est toujours impressionnant, mais rappelez vous de l'exercice sur le jeu de cartes. Cela ne représente qu'environ le nombre de combinaisons possibles d'un jeu de 17 cartes.

Quelles alternatives à ChatGPT ?

Alternatives opensource

https://www.lebigdata.fr/chatgpt-alternatives-open-source