Intelligence Artificielle

ChatGPT et l’IA générative, deux ans après

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Deux ans après la sortie mondiale de ChatGPT, le 30 novembre 2022, le paysage numérique ainsi que les pratiques qui lui sont liées ont énormément évolué. Petit tour d’horizon des changements passés et présents.

Les outils

Dans un premier temps, ChatGPT était sur toutes les lèvres et le grand public découvrait avec stupeur (parfois accompagnée de vertiges existentiels ou professionnels) le potentiel énorme des LLM (large language models), ces IA génératives capables de générer à peu près n’importe quel type de texte de manière convaincante.

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IA et fausses informations

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On savait que l’arrivée de chatGPT venait avec un risque de voir pulluler de fausses informations, bien rédigées et plus difficiles à “débunker”. Articles, podcasts, vidéos, on a l’impression qu’aucun média n’est épargné ! Voici quelques exemples :

Face à la difficulté d’évaluer la qualité d’une information, il apparaît de plus en plus urgent de former nos élèves à l’esprit critique. Il est essentiel que tous prennent conscience des biais inhérents à la cognition humaine et soient informés des moyens permettant de dépasser ces travers. Ce n’est qu’en prenant connaissance de la manière dont se construit une connaissance de manière fiable et robuste que les jeunes pourront porter un regard sceptique sur les informations auxquelles ils sont exposés.
Les études qui mesurent le développement de l’esprit critique chez les étudiants sont claires : en parler dans son cours ne suffit pas. Des progrès n’ont lieu que si l’on propose des cours spécifiquement dédiés à l’esprit critique, comprenant des contenus théoriques mais aussi des exercices visant à transférer les apprentissages académiques à des situations réelles (source: https://www.oecd-ilibrary.org/education/does-higher-education-teach-students-to-think-critically_cc9fa6aa-en ).

 

Image générée par DALL-E le 5 novembre 2024

Différents LLM pour différents usages

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OpenAI fait (à nouveau !) l’actualité cette semaine avec son service chatGPT Search et un mode vocal disponible sur les ordinateurs. On en oublierait qu’il existe d’autres modèles de langage et qu’ils peuvent être tout à fait intéressants, selon vos besoins.

Voici un tableau de quelques services qui me semblent particulièrement intéressants. Si vous utilisez régulièrement chatGPT, je vous encourage à essayer ces alternatives. Elles peuvent toutes être essayées gratuitement, avec un nombre de requêtes maximal différent selon les plateformes.

Nom Entreprise Spécificité
ChatGPT OpenAI Capacités conversationnelles avancées et génération de texte polyvalente.

Pour les mêmes usages, il existe d’autres services: Claude d’Anthropic, Bard de Google,
Perplexity Perplexity AI Moteur de recherche AI fournissant des réponses directes avec des informations sourcées
Consensus.app Consensus Recherche et synthèse d’articles scientifiques pour des réponses basées sur des preuves.
Typeset.io SciSpace Axé sur l’aide à la compréhension de documents scientifiques
HuggingChat Hugging Face Supporte plusieurs LLM open-source et offre une variété de tâches NLP
Copilot Microsoft Intégration poussée dans l’environnement Microsoft et génération de code

 

Par ailleurs, les modèles de langages utilisés par chatGPT sont parmi les plus “gros” et donc les plus gourmands en énergie. Pour des conversations simples, vous pourriez préférer des modèles plus sobres.

Pour vous faire une idée, n’hésitez pas à tester le site: https://www.comparia.beta.gouv.fr/, proposé par le gouvernement français: il permet de proposer une requête et de comparer les réponses de deux LLMs. Sans qu’on sache de qui vient chaque réponse, on vote pour la meilleure. Puis on nous dévoile qui était derrière chaque réponse et les caractéristiques (nombre de paramètres, type de licence) ainsi que la “dépense” en termes énergétiques.

Une mise en garde avant de clore ce court article :  toutes ces IA produisent un contenu dont la fiabilité n’est pas garantie. Vérifiez toujours (souvent plus facile à dire qu’à faire !)

 

 

 

 

Crédits image: canva+IA

 

Musique et IA

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Les progrès des IAs génératrices dans le domaine de la musique sont impressionnants ! Cela repose des questions qu’on avait déjà à l’esprit avec la génération de textes et d’images : peut-on parler de plagiat des morceaux utilisés pour l’entraînement ? Est-ce comparable au processus de création humain qui suppose aussi qu’on s’inspire de l’existant ? Quelle place trouveront les artistes dans un environnement où chacune et chacun peut générer des chansons à son goût ?

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Peut-on encore reconnaître des vidéos fake ?

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Open AI (l’entreprise qui a mis au point notamment ChatGPT et DALL-E) a annoncé en février 2024 la sortie de “Sora“. Sora est une intelligence artificielle permettant la génération de vidéos à partir de prompts. Pour l’instant, elle n’est pas disponible au public mais elle pose à nouveau la question des deepfakes.

Dans une vidéo récente (avril 2024),  Defakator propose un panorama de l’état actuel des deepfakes:
– techniques actuelles: de la synchronisation des lèvres avec clonage de la voix, aux vidéos générées en passant par le  “face swapping”,
– état de la réglementation : l’Union Européenne a produit un  Artificial Intellience Act qui exige par exemple des IAs qu’elles soient sûres, transparentes, non discriminantes,
– quelques propositions pour nous aider à y voir plus clair: remonter à la source (la réclamer!), repérer des aberrations sur les vidéos générées.

La vidéo comprend de nombreux exemples et des exercices pratiques où serez mis à l’épreuve face à des vidéos fake.

Elle est longue (50 minutes) mais ça vaut la peine de suivre l’état de l’art sur les deep fakes car, comme le dit Defakator: “nos outils évoluent plus vite que nos humanités”.

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ChatGPT ne fait-il que deviner le prochain mot ?

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AUTOCOMPLETION

Lorsqu’on présente l’agent conversationnel chatGPT, on compare son fonctionnement à celui d’une application de messagerie qui devine le mot le plus approprié pour compléter la phrase que l’on est en train d’écrire. Or, une courte expérience suffira à nous faire comprendre que la faculté d’autocomplétion de chatGPT est très différente de celle que l’on observe lorsqu’on tape une recherche dans Google ou dans son logiciel de messagerie, des outils qui utilisent également des techniques d’intelligence artificielle.

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Les autres progrès de l’IA

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Les progrès spectaculaires des “LLM” (large language model) sont sur le devant de la scène. Dans d’autres domaines, les progrès de l’intelligence artificielle sont également impressionnants et méritent qu’on y prête attention!

En particulier, notons les annonces récentes de Google:

– GNoME (Graph Networks for Materials Exploration), annonce du 29 novembre 2023 : cette innovation de DeepMind est particulièrement significative. En découvrant 2,2 millions de nouveaux matériaux, dont 380 000 sont stables, GNoME ouvre la porte à d’innombrables avancées technologiques. La création de nouveaux matériaux est essentielle dans des domaines tels que les semi-conducteurs, les batteries de nouvelle génération et les énergies renouvelables. Google estime que cette percée équivaut à 800 ans de recherche cumulée. Parmi ces matériaux, certains présentent un potentiel révolutionnaire pour des applications telles que les superordinateurs et les batteries avancées pour véhicules électriques, soulignant l’impact profond de l’IA sur notre capacité à innover et à transformer notre monde technologique. DeepMind partage ces découvertes avec la communauté scientifique, démontrant ainsi leur engagement à faire progresser la recherche globale dans ce domaine.

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L’IA générative, un an après…

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Avec la sortie de ChatGPT le 30 novembre 2022, cela fait à peine plus d’un an que l’IA générative a fait irruption dans notre quotidien en bouleversant au passage un bon nombre de nos habitudes numériques et éducatives.

Avec le petit recul de ces quelques mois, cet article se propose de faire le point sur quelques changements en mettant l’accent sur certains points saillants. Loin d’avoir la prétention de faire le tour de la question, il s’agit plutôt de quelques éléments choisis pour leur pertinence…

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ChatGPT et nous

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Un peu plus d’une année après l’explosion de ChatGPT, nous initions une série de podcasts dans lesquels nous demandons à des collègues enseignantes et enseignants de nous livrer leur regard sur ce sujet. Les propos sont recueillis au sein des établissements respectifs, au détour d’un couloir, dans une salle de classe ou à la cafétéria.

Adélaïde et Karim inaugurent aujourd’hui ce qui constituera à terme une petite collection. Sur le ton de la conversation et dans un format court (5 minutes environ), nous avons cherché à savoir si ChatGPT avait modifié leurs pratiques. Nous leur avons aussi demandé de nous parler de mises en application concrètes auprès des élèves et dans le travail de préparation des cours, ou encore quelles seraient à leur avis les perspectives qui s’ouvrent pour leurs disciplines et pour l’école en général.

Bonne écoute!

 

Adélaïde enseigne le français à l’ECG Aimée-Stitelmann.

 

Karim, lui, enseigne les branches économiques au Collège de Saussure et à l’Ecole de commerce Nicolas- Bouvier.

 

Habillage sonore: classe OC musique électronique de M. Evaristo Perez, Collège de Saussure. Un grand merci!

Intelligence artificielle, science-fiction et métaphores avec Marc Atallah

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Depuis quelques mois, l’intelligence artificielle et les nombreux défis qu’elle pose semblent être sur toutes les lèvres. Toutefois, bien que ce champ d’investigation semble relativement récent, la fiction - et plus  précisément la science-fiction - s’y intéresse depuis longtemps et a posé les bases des grandes réflexions actuelles, à l’image d’Isaac Asimov qui a formulé les trois lois de la robotique en 1942.Dans quelle mesure peut-on s’appuyer sur la science-fiction pour comprendre des concepts souvent abstraits ou pour nourrir notre réflexion sur des questions aussi complexes que fascinantes? Quelles pistes ou quelles approches didactiques considérer pour utiliser ce corpus en classe avec nos élèves? Et quelles sont les limites de cette approche? A force de tisser des métaphores, ne risque-t-on pas de passer à côté de l’essentiel?

C’est notamment à ces questions que nous avons tenté de répondre en compagnie de Marc Atallah, dans le cadre des Entretiens du SEM, une série de débats organisés par le SEM et destinés aux enseignant·es.

Marc Atallah est maître d’enseignement et de recherche à l’Université de Lausanne, auprès de la section de Français. Il est par ailleurs le directeur de la Maison d’Ailleurs à Yverdon. Il s’intéresse tout particulièrement aux récits utopiques, dystopiques et à la science-fiction et propose un regard intéressant et original sur les débats relatifs à l’intelligence artificielle.

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