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Malgré les prouesses impressionnantes des grands modèles de langage, la question persiste : peut-on réellement les qualifier d’ « intelligents »?
« En 2019, GPT-2 ne pouvait pas compter jusqu’à dix de manière fiable. À peine quatre ans plus tard, les systèmes d’apprentissage profond peuvent écrire des logiciels, générer des scènes photoréalistes sur demande, donner des conseils sur des sujets intellectuels et combiner le traitement du langage et de l’image pour diriger des robots. »
Cet extrait d’un article scientifique paru en octobre 2023 et cosigné par deux chercheurs de Mila, entre autres, résume bien la vitesse à laquelle les systèmes d’IA ont évolué. Sont-ils pour autant devenus « intelligents »?
De prime abord, la réponse est non. L’éloquence des grands modèles de langage est trompeuse : en vérité, ces systèmes ont une approche mathématique de la langue. Ils « prédisent » les suites de caractères qui surviennent le plus probablement après un fragment de mot, en se basant sur des milliards de données et en prenant en compte le contexte des mots voisins. Pour Laurence Devillers, chercheuse en IA à l’Université Paris-Sorbonne, ChatGPT ne fait preuve d’aucune capacité de raisonnement. « C’est une agglutination de données, de façon livresque, c’est-à-dire sans perception 3D du monde.
