{"id":11186,"date":"2024-01-11T17:32:42","date_gmt":"2024-01-11T17:32:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/sao-tome-e-principe\/politique\/chatbots-la-ruee-sur-les-donnees-ne-fait-que-commencer"},"modified":"2024-01-11T18:48:07","modified_gmt":"2024-01-11T18:48:07","slug":"chatbots-la-ruee-sur-les-donnees-ne-fait-que-commencer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/sao-tome-e-principe\/toutes-les-actualites\/chatbots-la-ruee-sur-les-donnees-ne-fait-que-commencer","title":{"rendered":"Chatbots : la ru\u00e9e sur les donn\u00e9es ne fait que commencer"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – S\u00e3o Tom\u00e9 e Pr\u00edncipe. <\/strong><\/span>Cet article est extrait du mensuel Sciences et Avenir \u2013 La Recherche n\u00b0923, date\u0301 janvier 2024.<\/p>\n

Scanner le Web. La pratique n\u2019est pas nouvelle, elle consiste a\u0300 explorer le Web avec un logiciel (un \u201cWeb crawler\u201d) a\u0300 des fins d\u2019indexation, comme le font les moteurs de recherche, ou d\u2019archivage. Les e\u0301diteurs de sites Internet ne s\u2019en formalisaient pas plus que cela, mais a\u0300 l\u2019automne 2022, l\u2019apparition de ChatGPT a agi comme un e\u0301lectrochoc.<\/p>\n

L\u2019agent conversationnel d\u2019OpenAI fonctionne gra\u0302ce a\u0300 une famille de mode\u0300les de langage (GPT) entrai\u0302ne\u0301e sur de gigantesques volumes de contenus re\u0301cupe\u0301re\u0301s en ligne. Forums, blogs, articles, pages Wikipe\u0301dia, sites de me\u0301dias, bases publiques de codes informatiques, le \u201cWeb crawler\u201d d\u2019OpenAI GPTBot prend tout ce qu\u2019il trouve. Google pour son mode\u0300le LaMDA (moteur du chatbot Bard) ou Meta pour LLaMA font la me\u0302me chose. Autrement dit, le \u201cscan\u201d du Web a conduit a\u0300 la production d\u2019une technologie capable de cre\u0301er elle-me\u0302me du contenu.<\/p>\n

Sans oublier que ChatGPT existe en version payante et est inte\u0301gre\u0301 dans le moteur Bing de Microsoft. Tout cela en se servant des donne\u0301es des autres sans avoir demande\u0301, et encore moins paye\u0301. Me\u0302me chose pour les intelligences artificielles (IA) qui ge\u0301ne\u0300rent des images a\u0300 partir de descriptions en langage naturel (Dall-E 2, Midjourney).<\/p>\n

Et ce n\u2019est qu\u2019un de\u0301but, souligne Olivier Martinez, fondateur de 255hex.ai et consultant en inte\u0301gration d\u2019IA ge\u0301ne\u0301ratives en entreprise: \u201cPendant des anne\u0301es, on a fait des entrai\u0302nements se\u0301pare\u0301s pour le texte, l\u2019image, le son. Or, les mode\u0300les deviennent multimodaux (production simultane\u0301e de donne\u0301es de natures diffe\u0301rentes, ndlr), donc l\u2019entrai\u0302nement devient aussi multimodal. C\u2019est la suite logique.\u201d<\/p>\n

Des me\u0301dias bloquent le robot \u201ccrawler\u201d d\u2019OpenAI<\/b><\/p>\n

Depuis avril, les plateformes de forums Reddit et Stack Over-Flow font payer l\u2019acce\u0300s a\u0300 leurs donne\u0301es a\u0300 travers leur interface de programmation. Puis des me\u0301dias (CNN, The New York Times, Reuters, Radio France, TF1info.fr, Mediapart, Libe\u0301ration, Le Figaro…) se sont mis a\u0300 bloquer le robot \u201ccrawler\u201d d\u2019OpenAI sur leurs sites. Ce blocage consiste a\u0300 inse\u0301rer une instruction dans un fichier appele\u0301 robot.txt, qui indique a\u0300 tout type de robot venant sur le site ce qu\u2019il a le droit ou non de faire. OpenAI et Google ont eux-me\u0302mes indique\u0301 comment bloquer ainsi leurs bots respectifs.<\/p>\n

Mais, techniquement, rien n\u2019empe\u0302che de passer outre. De plus, la me\u0301thode concerne des bots nomme\u0301ment cite\u0301s, dans le cas pre\u0301sent GPTBot et ChatGPT-user pour OpenAI et Google Extended et VertexAI chez Google. \u201cRien ne dit qu\u2019OpenAI n\u2019en a pas d\u2019autres ou ne passe pas par des prestataires\u201d, note encore Olivier Martinez. La me\u0301thode est surtout un signal envoye\u0301 par les e\u0301diteurs qu\u2019ils veulent ne\u0301gocier un cadre le\u0301gal pour l\u2019usage de leurs donne\u0301es, contrepartie financie\u0300re a\u0300 la clef.<\/p>\n

Mais ces pe\u0301ripe\u0301ties rele\u0300vent d\u2019un enjeu plus global. \u201cLes performances d\u2019un mode\u0300le d\u2019apprentissage automatique sont lie\u0301es, entre autres choses, a\u0300 la quantite\u0301 de donne\u0301es vues lors de son entrai\u0302nement, mais on ne peut pas re\u0301utiliser encore et encore les me\u0302mes donne\u0301es car cela de\u0301grade ces performances. Donc pour les ame\u0301liorer, l\u2019une des quelques solutions connues consiste a\u0300 l\u2019entrai\u0302ner sur de nouvelles donne\u0301es \u201c, explique Pablo Villalobos, expert du groupe de recherche en intelligence artificielle Epoch, coauteur d\u2019un article pre\u0301voyant une pe\u0301nurie de donne\u0301es dites de qualite\u0301 pour les mode\u0300les de langage d\u2019ici a\u0300 2026.<\/p>\n

Une information de qualite\u0301 difficile a\u0300 obtenir<\/b><\/p>\n

Cette cate\u0301gorie des donne\u0301es de qualite\u0301 de\u0301signe des contenus ayant passe\u0301 certains filtres: textes professionnels, articles source\u0301s ou revus par les pairs, litte\u0301rature scientifique… Maintenant que les technologies savent parfaitement imiter le langage naturel, ces donne\u0301es deviennent cruciales pour que Bard ou ChatGPT livrent des re\u0301ponses factuellement exactes. Or, leur acce\u0300s ne va pas de soi. \u201cGitHub est la plus vaste plate-forme publique de codes informatiques et les mode\u0300les actuels l\u2019utilisent de\u0301ja\u0300, cite en exemple Pablo Villalobos, donc pour en avoir plus, il faudrait se tourner vers des donne\u0301es prive\u0301es ou d\u2019origine obscure, comme des bases internes d\u2019entreprises prive\u0301es.\u201d Apre\u0300s le de\u0301fi technique, la bataille pour les donne\u0301es d\u2019entrai\u0302nement est en train de se muer en bataille le\u0301gale.<\/p>\n

\u201cEntrai\u0302nement\u201d<\/b><\/p>\n

Les algorithmes d\u2019apprentissage automatique peuvent fournir un re\u0301sultat (reconnai\u0302tre un visage, un son, traduire, ge\u0301ne\u0301rer du texte, prendre une de\u0301cision) parce qu\u2019ils ont e\u0301te\u0301 expose\u0301s au pre\u0301alable a\u0300 des donne\u0301es dont ils ont tire\u0301 des re\u0301gularite\u0301s statistiques. Ce sont les donne\u0301es d\u2019entrai\u0302nement, un corpus cohe\u0301rent en lien avec la ta\u0302che que l\u2019algorithme doit re\u0301aliser (par exemple, des CV de candidats embauche\u0301s pour un algorithme de recrutement). Une deuxie\u0300me phase, la validation, utilise des donne\u0301es du me\u0302me type mais qui n\u2019ont pas e\u0301te\u0301 vues lors de l\u2019entrai\u0302nement. Elle sert a\u0300 voir comment l\u2019algorithme se comporte et a\u0300 mieux le re\u0301gler. Souvent, les donne\u0301es d\u2019apprentissage et de validation sont issues d\u2019un me\u0302me corpus divise\u0301 en deux. La phase de test e\u0301value les performances de l\u2019algorithme finalise\u0301 sur des donne\u0301es entie\u0300rement nouvelles (validation et test se confondent parfois).<\/p>\n

Pour plus d’informations et d’analyses sur la S\u00e3o Tom\u00e9 e Pr\u00edncipe<\/a>, suivez Africa-Press<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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