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J’ai testé le tout premier Chatbot… quand j’étais ADO !


Quand j’étais jeune, je jouais à un jeu qui se nommait Éliza. C’était le premier Chatbot de l’histoire des TI. En 1966 que celui-ci a été créé.


Je passais de bons moments avec mon cousin à tester ses réponses à nos questions. On avait le plaisir d’essayer de la mélanger du haut de notre enfance et adolescence.



Dernièrement je me suis amusé à tester ChapGPT. À pousser la réflexion.


J’ai trouvé cela très instructif. Cela m’a amené à me poser des questions sur l’éthique et la gestion des données en AI.


À travers ma recherche et mes discussions avec l’outil, cela m’a permis de prendre conscience de sa force, mais aussi de sa vulnérabilité.


Voici donc mon jeu de la chasse aux réponses !


Salut ChapGPT. J’ai quelques questions pour toi aujourd’hui !


De quel endroit provient les données de l'outil d'intelligence artificielle d’Open AI

Réponse :

Les données utilisées pour entraîner les modèles d'OpenAI proviennent de diverses sources, telles que des livres, des articles de presse, des sites web, des conversations humaines et bien plus encore. Les modèles de langage d'OpenAI tels que GPT-3 sont préentraîné sur de vastes corpus de texte, puis affinés pour des tâches spécifiques en fonction des données supplémentaires fournies par les utilisateurs. Les sources de données précises ne sont pas divulguées pour des raisons de confidentialité et de propriété intellectuelle.


Comment éviter les biais de vos données

Réponse :

En tant que modèle de langage prédictif basé sur l'apprentissage automatique, GPT-3 et les autres outils d'OpenAI peuvent être sujets à des biais dans les données utilisées pour l'entraînement. Pour éviter ces biais, OpenAI met en œuvre plusieurs stratégies, notamment :

  1. Collecte de données diversifiées : OpenAI collecte des données à partir d'une grande variété de sources, notamment des textes provenant de différentes régions géographiques, cultures et contextes.

  2. Nettoyage des données : Les données sont nettoyées pour supprimer les éléments qui pourraient introduire des biais ou des préjugés.

  3. Utilisation de techniques de débiaisement : OpenAI développe des techniques pour atténuer les biais dans les données et les modèles, notamment en modifiant les données d'entraînement ou en utilisant des techniques de régularisation pour réduire l'impact des facteurs biaisant.

Cependant, il est important de noter que l'élimination complète des biais dans les données est difficile, voire impossible. Il est donc important de continuer à surveiller et à évaluer les modèles d'IA pour détecter tout biais potentiel et prendre des mesures pour atténuer leur impact.


Comment s'assurer de la validité des données dans Open AI

Réponse :

OpenAI utilise plusieurs techniques pour s'assurer de la validité des données utilisées dans ses modèles d'IA, notamment :


  1. Collecte de données de haute qualité : OpenAI utilise des sources de données fiables et vérifiées pour s'assurer de la qualité des données utilisées.

  2. Vérification de la qualité des données : Les données sont vérifiées pour s'assurer de leur validité, de leur fiabilité et de leur cohérence.

  3. Nettoyage des données : Les données sont nettoyées pour supprimer les éléments qui pourraient affecter leur qualité, telles que les doublons, les valeurs aberrantes ou les erreurs.

  4. Utilisation de techniques de validation croisée : OpenAI utilise des techniques de validation croisée pour évaluer la performance de ses modèles, en comparant les prévisions du modèle avec des données d'essai indépendantes.

  5. Analyse et surveillance continue des modèles : OpenAI surveille en permanence ses modèles pour détecter tout comportement anormal ou tout biais potentiel dans les données.


Il est également important de noter que la validité des données peut dépendre du contexte dans lequel elles sont utilisées. Par conséquent, il est important d'utiliser des données appropriées pour chaque cas d'utilisation spécifique et de continuer à surveiller et à évaluer les modèles pour garantir leur exactitude.


Comment faîtes-vous de l'argent avec Open AI

Réponse :

En tant que modèle de langue, je ne fais pas d'argent. Cependant, pour répondre à votre question, OpenAI est une organisation à but non lucratif, soutenue financièrement par des partenaires d'investissement, des entreprises qui utilisent leurs services de recherche et développement, ainsi que des fonds de subventions et des subventions gouvernementales. Ils offrent également des services commerciaux de traitement du langage naturel et de génération de texte pour les entreprises, ce qui peut générer des revenus pour l'organisation.


Comment peut-on générer des revenus par le traitement du langage naturel

Réponse :

Il existe plusieurs façons de générer des revenus en utilisant le traitement du langage naturel (NLP) :

  1. Développement de chatbots : Les chatbots utilisent le traitement du langage naturel pour communiquer avec les clients et leur offrir une assistance personnalisée. Les entreprises peuvent proposer des services de développement de chatbots aux clients, ou utiliser des chatbots pour améliorer l'expérience client sur leur propre site web.

  2. Analyse des données : Les outils de traitement du langage naturel peuvent être utilisés pour analyser des quantités massives de données non structurées telles que des commentaires sur les réseaux sociaux, des commentaires de clients, des rapports de maintenance, etc. Les entreprises peuvent proposer des services d'analyse des données NLP à d'autres entreprises pour les aider à mieux comprendre les besoins de leurs clients.

  3. Traduction : Les entreprises peuvent utiliser les outils de traitement du langage naturel pour traduire des documents ou des communications pour des clients internationaux. Les traductions NLP peuvent être plus rapides et moins coûteuses que les traductions humaines.

  4. Marketing : Les outils de traitement du langage naturel peuvent être utilisés pour aider les entreprises à comprendre le comportement des clients et à créer des publicités ciblées basées sur des données linguistiques. Les entreprises peuvent proposer des services de marketing NLP à d'autres entreprises pour les aider à améliorer leurs stratégies de marketing.

  5. Reconnaissance vocale : Les technologies de traitement du langage naturel peuvent être utilisées pour développer des applications de reconnaissance vocale pour les entreprises, telles que des assistants personnels pour les employés ou des systèmes de commande vocale pour les entrepôts et les usines.


Il y a bien sûr d'autres façons de générer des revenus en utilisant le traitement du langage naturel, mais cela donne une idée des principales possibilités.


Quelles sont les autres sources de revenus

Il existe plusieurs sources de revenus liées au traitement du langage naturel (NLP). En plus de la vente de produits et services NLP, les entreprises peuvent générer des revenus en offrant des solutions de marketing personnalisées, en créant des chatbots pour le service client, en fournissant des analyses de sentiment pour les marques, en développant des applications d'apprentissage automatique pour l'analyse de données linguistiques, etc.

D'autres sources de revenus peuvent inclure des partenariats, des investissements et des financements de recherche. Les entreprises de NLP peuvent également gagner de l'argent en facturant des frais de licence pour l'utilisation de leur technologie ou en offrant des services de conseil.

Il est important de noter que la manière de générer des revenus peut varier en fonction de la taille de l'entreprise, de la technologie utilisée et des besoins du marché.


Que peut faire AI pour m'aider dans mon travail dans la gestion des ressources humaines

Réponse :

Il existe de nombreuses façons dont l'IA peut être utilisée pour aider dans la gestion des ressources humaines. Voici quelques exemples :

  1. Recrutement : l'IA peut aider à trier et à classer les CVs en fonction des critères de sélection établis par l'employeur. Elle peut également être utilisée pour effectuer des entretiens préliminaires avec les candidats en utilisant la reconnaissance vocale et les chatbots.

  2. Analyse des données : l'IA peut aider à analyser les données relatives aux employés, comme les résultats d'évaluation, les données de performance et les données de satisfaction des employés, pour identifier les tendances et les opportunités d'amélioration.

  3. Formation et développement : l'IA peut être utilisée pour développer des programmes de formation personnalisés en fonction des besoins individuels des employés. Elle peut également aider à identifier les lacunes dans les compétences et les connaissances des employés et à recommander des programmes de formation en conséquence.

  4. Automatisation : l'IA peut être utilisée pour automatiser les tâches administratives de gestion des ressources humaines, comme la gestion des congés et des absences, la gestion des horaires, la paie, etc.

  5. Amélioration de l'expérience des employés : l'IA peut être utilisée pour améliorer l'expérience des employés en fournissant des solutions plus rapides et plus efficaces aux problèmes de ressources humaines et en offrant des solutions de communication interne plus personnalisées.


Ces exemples ne sont que quelques-unes des façons dont l'IA peut être utilisée pour aider dans la gestion des ressources humaines. Les possibilités sont nombreuses et en constante évolution, et il est important de s'adapter à mesure que la technologie continue de se développer.



Donc voici une partie de ma grande conversation très instructive avec cet outil.


Pour moi l’intelligence artificielle est complexe et il y a de nombreuses avenues à explorer et tester avant de se fier complètement aux données partagées.


Travailler avec différentes solutions AI peut-être très efficace pour automatiser certaines tâches et fonctions, d’être plus rapide et efficace, de récolter plusieurs données nous permettant de pousser notre réflexion et notre cheminent ainsi que de maximiser nos recherches.




Il faut toutefois garder en tête que les biais seront toujours existants et que nous devrons rester vigilants et critique fasse aux données.


Étant une grande exploratrice dans ce domaine je continue mes recherches et mes analyses des solutions et outils pouvant nous aider dans notre futur du travail.



Votre navigatrice des solutions TI,


Stéphanie Sauvé















Note à propos de l’auteure : Stéphanie Sauvé, CRHA, se spécialise dans le rôle-conseil stratégique en croissance et innovation d’entreprise. Une passionnée des relations humaines qui est bien ancrée dans la technologie tout en possédant une vision et un sens des affaires ciblés sur le futur du travail. Celle-ci accompagne ses clients afin de les aider à devenir des modèles tant au niveau humain que celui de la gestion. Échanger, prendre soin des gens, collaborer, partager et créer de la valeur ajoutée sont des valeurs importantes pour elle.


Vous pouvez la contacter via son site web : www.stesconseils.com ou par courriel à stephanie.sauve@stesconseils.com

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