POINTS CLÉS À RETENIR
- Les chatbots basés sur des règles s’appuient sur des conditions et des mots-clés prédéfinis pour fournir des réponses, sans pouvoir s’adapter au contexte ou apprendre des interactions précédentes.
- Les chatbots IA, tels que ChatGPT, utilisent de grands modèles linguistiques formés sur des ensembles de données massifs pour simuler des conversations de type humain et comprendre le contexte conversationnel.
- Les avancées dans le domaine des chatbots IA incluent l’intégration de l’intelligence artificielle générale (AGI) et d’incarnations physiques, comme les robots humanoïdes, démontrant le potentiel d’interactions plus interactives et conversationnelles avec les humains.
Les chatbots sont depuis longtemps un outil en ligne original mais utile. L’essor des modèles de langage basés sur l’IA, tels que GPT-4 et le chatbot ChatGPT qu’il alimente, a donné un nouvel éclat à l’interface homme-bot-humain. Mais comment les chatbots IA simulent-ils des conversations de type humain ? Comment un ordinateur peut-il simuler des conversations avec des personnes ?
Que sont les chatbots ? Comment fonctionnent les chatbots ?
Avant ChatGPT, Claude et Google Bard, il existait des chatbots plus rudimentaires. On les appelle chatbots basés sur des règles ou chatbots à arbre de décision.
Un chatbot basé sur des règles ne s’adapte pas aux situations, ne comprend pas le contexte et ne peut pas simuler la logique humaine. Il dispose plutôt d’une série de règles, de modèles et d’arbres de dialogue définis par le développeur auxquels il doit adhérer.
Les chatbots basés sur des règles suivent des conditions prédéfinies lorsqu’une invite leur est adressée. Les mots-clés sont ici un facteur important. Les saisies de l’utilisateur sont analysées par le chatbot à la recherche de mots spécifiques pour l’aider à comprendre ce qui est demandé. Sans la capacité de comprendre le contexte, un chatbot basé sur des règles doit s’appuyer sur des indices comme celui-ci pour fournir une réponse utile.
De nombreuses entreprises utilisent des chatbots basés sur des règles comme tampon entre un client et un représentant humain. Si vous avez déjà essayé de contacter votre fournisseur d’énergie ou de services cellulaires, il vous a peut-être été demandé d’expliquer d’abord votre requête à un chatbot. Alternativement, un chatbot peut apparaître lorsque vous visitez un site Web pour poser des questions.
Les chatbots basés sur des règles ne peuvent pas répondre à des questions très complexes et complexes. Ils sont conçus pour répondre à des requêtes courtes et simples, telles que « Modifier les informations de mon compte ». Une question contenant de nombreuses variables dépassera probablement le champ d’application d’un chatbot basé sur des règles, soit parce qu’il n’est pas formé pour interpréter le langage naturel, soit parce que sa base de données de connaissances est limitée.
Les chatbots basés sur des règles ne peuvent pas s’améliorer sans intervention manuelle au niveau du développement. En effet, ils ne peuvent pas apprendre des interactions précédentes.
Les chatbots IA sont également soumis à des règles. ChatGPT, par exemple, ne peut pas jurer ni donner de conseils criminels. Cependant, la manière dont les chatbots IA fonctionnent et interagissent va bien au-delà de ce que n’importe quel chatbot basé sur des règles peut gérer.
Comment fonctionnent les chatbots IA
Les chatbots IA n’ont pas commencé avec ChatGPT. Avant que ChatGPT ne devienne populaire, certains chatbots moins avancés utilisaient encore l’IA pour interagir avec leurs utilisateurs humains.
Prenons l’exemple d’Eviebot. Lancée en 2008, Evie utilise l’IA pour interagir avec les utilisateurs. En tant que chatbot apprenant, Evie peut développer ses compétences conversationnelles en notant ce que les autres utilisateurs ont tapé dans le passé. En fait, Evie utilise le même système d’IA que Cleverbot, un autre chatbot qui est devenu un succès grand public à la fin des années 2000 et au début des années 2010.
Mais ce chatbot est très loin des versions modernes que nous utilisons aujourd’hui.
Comme vous pouvez le voir dans la capture d’écran ci-dessus, Evie n’est pas très douée pour répondre aux questions avec précision ou pour garder à l’esprit l’historique des conversations. En quelques secondes, le chatbot a dit que son nom était Eliza, mais l’a ensuite changé en Adam dans la réponse suivante.
De plus, Evie n’est pas une excellente source d’informations. Lorsque nous lui avons demandé quelle était la taille du soleil, elle a répondu : « Plus grand que mon avenir. » Bien que cela puisse paraître comique, Evie n’est pas douée pour fournir des informations factuelles aux utilisateurs, aussi courantes soient-elles. Si vous recherchez une expérience de chatbot plus amusante ou plus bizarre, Evie peut être le bon choix pour vous.
Des sites comme Cleverbot et Evie sont certes divertissants, mais ils ne sont pas adaptés à une utilisation pratique. Fin 2022, le monde a commencé à voir à quel point les chatbots IA pouvaient être incroyablement utiles.
Comment les chatbots simulent-ils des conversations ?
La question reste posée : comment les chatbots IA comme ChatGPT parviennent-ils à simuler des conversations précises avec des humains ? Comment peuvent-ils sembler presque indiscernables d’une personne ordinaire assise devant un clavier ?
En novembre 2022, OpenAI a publié une version accessible au public de son grand modèle de langage GPT-3.5, appelée ChatGPT. Il s’agissait du premier chatbot IA à présenter une capacité à simuler des conversations très humaines. Nous avons un article dédié expliquant ChatGPT en profondeur, mais il y a quelques points importants à noter ici.
Tout d’abord, l’élément « GPT » du nom de l’outil signifie « Generative Pre-trained Transformer », qui est une sorte de grand modèle de langage (LLM). Vous avez peut-être vu ces deux termes apparaître à maintes reprises en 2023, mais que signifient-ils réellement ?
Un LLM est un modèle d’apprentissage IA utilisé par tous les principaux chatbots IA que vous voyez aujourd’hui. Il est alimenté par un algorithme IA qui utilise l’apprentissage profond pour fonctionner à un niveau incroyablement complexe. Tous les LLM sont formés avec de très grands ensembles de données, ce qui leur donne un énorme réservoir de connaissances pour résoudre les problèmes et répondre aux requêtes. ChatGPT-4, par exemple, a été formé avec entre 1 000 et 1 700 milliards de paramètres et des téraoctets de données (bien qu’OpenAI n’ait pas révélé exactement combien).
Un GPT est un type spécifique de LLM comprenant un réseau neuronal capable d’apprentissage en profondeur. Les GPT sont des modèles pré-entraînés qui disposent d’énormes bases de données d’informations à partir desquelles apprendre. Dans le cas de ChatGPT, cela comprend du texte provenant de livres, de revues, d’articles, etc. Mais même avec toutes ces données, comment ChatGPT peut-il communiquer avec les gens d’une manière humaine ?
Lors du développement de ChatGPT, le système a été formé à l’aide de la méthode d’apprentissage par renforcement à partir de commentaires humains (RLHF). Cette forme de formation utilise le renforcement pour façonner ChatGPT en chatbot souhaité. Grâce à un modèle de récompense et de rétroaction, ChatGPT peut comprendre quelles réponses sont utiles ou « bonnes » et lesquelles ne le sont pas. Cette méthode permet également à ChatGPT de mieux saisir le contexte conversationnel, ce qui signifie qu’il peut répondre aux invites plus efficacement.
Le traitement du langage naturel de ChatGPT joue également un rôle important dans la manière dont il répond aux utilisateurs, notamment en reconnaissant des modèles de langage et des sentiments spécifiques. Lors de sa formation, l’algorithme a été alimenté par des exemples de conversations humaines pour mieux comprendre comment les humains communiquent. L’algorithme peut même prendre note des signaux, comme les salutations et les adieux, pour surveiller l’état d’avancement de la conversation.
Comment les chatbots IA progressent-ils ?
OpenAI a publié des informations limitées sur GPT-5, la prochaine itération de son LLM. Ce qui est particulièrement intéressant à propos de GPT-5 (en plus de sa base de connaissances plus à jour) est qu’il est dit qu’il incorporera l’intelligence artificielle générale (AGI) dans son algorithme. Étant donné que l’AGI devrait théoriquement être capable de simuler la cognition humaine, cela pourrait changer la donne.
ChatGPT a conquis le monde et continue de le faire, mais les chatbots IA ne s’arrêtent pas avec OpenAI. Des entreprises du monde entier s’efforcent d’améliorer leurs chatbots IA pour simuler des conversations avec des personnes, certains chatbots IA allant jusqu’à porter les choses à un niveau physique.
Prenons par exemple Desdemona, un modèle de robot humanoïde qui utilise l’IA pour communiquer.
Créée par Hanson Robotics et SingularityNET, Desdemona est la « sœur » du célèbre robot Sophia, qui a fait la une de nombreux journaux pour ses traits et son tempérament humains impressionnants mais étranges.
Contrairement à Sophia, Desdemona se concentre sur la musique et fait même partie d’un groupe avec d’autres musiciens humains. L’algorithme d’IA puise dans une bibliothèque de musique préexistante, ce qui permet à Desdemona de chanter sur des chansons populaires. Le robot a même joué en direct avec ses camarades de groupe.
Mais Desdemona peut aussi parler et tenir des conversations avec les gens. En 2022, Desdemona a été interviewée par le créateur de YouTube Discover Crypto, dans lequel le créateur de son algorithme d’IA, Ben Goertzel, a également répondu à quelques questions sur l’IA et son avenir.
La blague de longue date de Desdemona sur le fait de garder des humains dans des aquariums peut être dérangeante pour certains, mais sa capacité à répondre à des invites non répétées montre le potentiel de l’IA pour interagir avec les humains de manière amicale et conversationnelle.
L’IA devient de plus en plus intelligente
Au cours de la dernière décennie, d’énormes progrès ont été réalisés dans le domaine de l’intelligence artificielle. Les chatbots sont désormais capables de raconter des blagues, d’écrire des essais, de traduire des langues et de fournir une énorme quantité d’informations. Mais surtout, ils ont l’incroyable capacité de simuler des conversations humaines. Un jour, nous verrons peut-être les chatbots surpasser les capacités humaines, mais pour l’instant, il y a encore beaucoup à faire.
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