Les progrès récents de l'intelligence artificielle ont permis le développement d'outils de génération de texte automatique. Ils sont capables de produire des contenus dans différentes langues de manière autonome. Ces modèles de langage comme GPT-3 ouvrent de nouvelles perspectives prometteuses mais soulèvent également des questions éthiques.
Ces technologies trouvent diverses applications comme la génération de résumés, d'articles ou de réponses à des requêtes sur des sites web. Elles servent également à développer des assistants virtuels permettant aux utilisateurs d'interagir de manière plus naturelle par le langage. Certains créateurs commencent aussi à explorer leur potentiel pour l'écriture littéraire ou la génération d'histoires sur commande. Vous pouvez effectuer des tests sur https://www.chatbotgpt.fr/chatgpt-francais.html.
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Les assistants virtuels sont l'une des principales utilisations actuelles de la génération de texte. Ils intègrent des capacités de dialogue et de compréhension du langage naturel. Ces outils sont en mesure de répondre aux requêtes des utilisateurs de façon fluide. Néanmoins, leurs capacités restent aujourd'hui limitées et leurs réponses peu nuancées. Les progrès des modèles de language laissent entrevoir la possibilité de développer dans le futur des assistants virtuels beaucoup plus sophistiqués.
D'autres applications émergent comme la génération de contenus pour alimenter des sites d'information ou des magazines en ligne. Plutôt que de rédiger intégralement les articles et les dossiers, les journalistes peuvent avoir recours à ces outils pour :
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Cela pourrait permettre d'accélérer les cycles de production sans compromettre la qualité éditoriale. Certains éditeurs explorent également la génération personnalisée d'articles en fonction des centres d'intérêt de leurs lecteurs.
A l'avenir, ces outils pourraient permettre une personnalisation toujours plus poussée des services en ligne en adaptant instantanément les contenus au profil et aux préférences de chaque utilisateur. Leur capacité à produire du texte en temps réel ouvre la voie à de nouveaux modes d'interactions plus fluides entre l'homme et la machine.
La personnalisation poussée des contenus est l'une des applications les plus prometteuses de ces technologies. Plutôt que de proposer les mêmes informations à tous les utilisateurs, il deviendra possible de générer instantanément du contenu adapté aux centres d'intérêt et à l'historique de navigation de chacun. Cela améliorera significativement l'expérience en ligne tout en optimisant l'engagement et la monétisation des contenus. De nombreux services comme les plateformes de streaming ou les sites d'e-commerce sont d'ores et déjà en train de développer des algorithmes prédictifs poussés dans cette optique.
D'autres usages potentiels concernent l'automatisation de tâches répétitives telles que la génération :
Cela pourrait soulager les employés de charges de travail fastidieuses et routines pour leur laisser davantage de temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée. Certains métiers comme les assistants de back-office sont ainsi susceptibles d'être fortement impactés par ces évolutions.
De tels systèmes soulèvent des questions éthiques, notamment concernant le risque de propagation de biais et de désinformation. Leur développement devra s'accompagner de garde-fous pour éviter des utilisations malveillantes susceptibles de manipuler l'opinion. Par ailleurs, ces technologies sont susceptibles de transformer profondément certains métiers liés à la production éditoriale ou au support clientèle. Des problématiques juridiques se posent en matière de propriété intellectuelle des contenus générés.
Les biais sont l'un des principaux risques soulevés par ces technologies. En effet, les modèles de langage actuels, bien qu'autonomes, reflètent inéluctablement les biais contenus dans les données d'entraînement sur lesquelles ils ont été formés. Il existe donc un risque de propagation involontaire de stéréotypes ou de préjugés en fonction des sujets abordés. Des chercheurs ont ainsi démontré que certains modèles pouvaient générer des contenus reproduisant des stéréotypes sexistes ou racistes. Les données utilisées pour leur apprentissage doivent faire l'objet d'un filtrage rigoureux visant à limiter au maximum ces biais.
Un autre risque concerne la désinformation et les manipulations intentionnelles. Rien n'empêche pour l'instant un utilisateur malveillant de demander à un générateur de texte de produire de fausses informations à des fins de tromperie. Des chercheurs ont déjà réussi à faire générer de fausses citations ou de faux articles par ces systèmes.