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Vue de Une recension des écrits de 1970 à 2022 sur les rôles de l'enseignant et de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'IA en éducation

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Vue de Une recension des écrits de 1970 à 2022 sur les rôles de l'enseignant et de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'IA en éducation

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For the latest survey data on ChatGPT, see "Most Americans haven't used ChatGPT; few think it will have a major impact on their job "

About six-in-ten U.S. adults (58%) are familiar with ChatGPT, though relatively few have tried it themselves, according to a Pew Research Center survey conducted in March. Among those who have tried ChatGPT, a majority report it has been at least somewhat useful.

ChatGPT is an open-access online chatbot that allows users to ask questions and request content. The versatility and human-like quality of its responses have captured the attention of the media, the tech industry and some members of the public. ChatGPT surpassed 100 million monthly users within two months of its public launch in late November 2022, setting a world record as the fastest-growing web application. Due to these factors, the Center chose to ask Americans about ChatGPT specifically rather than chatbots or large language models (LLMs) more broadly.

Pew Research Center has a history of exploring Americans' perspectives on emerging technologies and uses of artificial intelligence. The current study sought to understand Americans' familiarity and experiences with ChatGPT. This survey was conducted among 10,701 U.S. adults from March 13 to 19, 2023. Everyone who took part in the survey is a member of the Center's American Trends Panel (ATP), an online survey panel that is recruited through national, random sampling of residential addresses. This way nearly all U.S. adults have a chance of selection. The survey is weighted to be representative of the U.S. adult population by gender, race and ethnicity, partisan affiliation, education and other categories. Read more about the ATP's methodology.

Here are the questions used for this analysis, along with responses, and its methodology.

Overall, 18% of U.S. adults have heard a lot about ChatGPT, while 39% have heard a little and 42% have heard nothing at all. But there are considerable demographic differences in awareness of this chatbot.

For example, roughly eight-in-ten adults with a postgraduate degree have heard a lot (32%) or a little (47%) about this artificial intelligence program, while 71% of those with a bachelor's degree say the same. A smaller share of those who have some college education (59%) say they've heard of it. By comparison, 41% of those with a high school education or less are familiar with ChatGPT. A similar pattern emerges with household income, as a higher share of people from more affluent households are aware of this program.

In addition, Asian adults are particularly likely to have heard of ChatGPT: 78% say they have heard at least a little about it, compared with about six-in-ten White adults and roughly half of Hispanic or Black adults. Asian adults are also more than twice as likely as adults of other races to say they have heard a lot about this program.

Men are more likely than women to have heard at least a little about ChatGPT, as are adults under 30 when compared with those 30 and older.

Just 14% of U.S. adults have tried ChatGPT

How ChatGPT should be used has been hotly contested. Some people see it as a useful tool for educational and work purposes, while others feel it should only be used for entertainment.

However, few U.S. adults have themselves used ChatGPT for any purpose. Just 14% of all U.S. adults say they have used it for entertainment, to learn something new, or for their work. This lack of uptake is in line with a Pew Research Center survey from 2021 that found that Americans were more likely to express concerns than excitement about increased use of artificial intelligence in daily life.

Among the subset of Americans who have heard of ChatGPT, 19% say they have used it for entertainment and 14% have used it to learn something new. About one-in-ten adults who have heard of ChatGPT and are currently working for pay have used it at work.

White adults who have heard of ChatGPT are consistently less likely than their Asian, Hispanic or Black counterparts to have used the chatbot for fun, education or work.

Use of ChatGPT for these purposes is also closely related to age. For example, adults under 30 who have heard of ChatGPT are far more likely than those 65 and older to have used the chatbot for entertainment (31% vs. 4%).

Roughly four-in-ten Americans who have tried ChatGPT say it has been somewhat useful

While ChatGPT can be used in many ways and for many tasks, it has come under fire for sometimes failing to produce accurate answers, making up information, using real organizations' names (including ours) to try to legitimize its claims, and accusing real people of crimes that they did not commit. These falsehoods can be extremely convincing because ChatGPT can produce eloquent prose and cite nonexistent sources that seem real even to the people it credits.

Americans' opinions about ChatGPT's utility are somewhat mixed. People who have used it were asked about their experience with this chatbot. Roughly a third say it has been extremely (15%) or very useful (20%), while 39% say it has been somewhat useful. Around a quarter of those who have tried it say it has been not very (21%) or not at all useful (6%).

Younger adults tend to find ChatGPT more useful than older adults. About four-in-ten adults under 50 who have used it (38%) say it was extremely or very useful, whereas only about a quarter of users 50 and older (24%) say the same.
Note: Here are the questions used for this analysis, along with responses, and its methodology.

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A majority of Americans have heard of ChatGPT, but few have tried it themselves

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Just 14% of all U.S. adults say they have used ChatGPT for entertainment, to learn something new, or for their work.

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The ChatGPT list of lists: A collection of 3000+ prompts, examples, use-cases, tools, APIs...

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Oh, ChatGPT! Not even one year on the market and a giant ecosystem has emerged all on its own, with lists of prompts, tips, APIs, use cases, extensions, success stories and failures. ChatGPT is the first true foundation model for the mass-market. Some of the posts, blogs, and articles dealing with this new phenomenom, well, really don't deserve any attention. Like "The 10 Best Side Hustles with ChatGPT that Can Earn You $4,000 a Week." But some of them are genuinely interesting. I'll try to give you an overview on the more exciting applications.

The launch of ChatGPT marks the iPhone moment for AI. 1m users in just 5 days. But it did not stop here - it is now one of the fastest growing applications ever, even compared with the most successful apps and platforms on the internet.

Here is a breakdown of the lists, prompts-collections, resources, articles referenced in this this story:

30x: Intro to ChatGPT and foundation models
14x: Free Prompt Engineering Courses, Masterclasses & Ressources
500+: Marketing Content Creation
50x: AI Art Prompts
16x: Music
1,500+: Business - from accounting to zoology
280+: Coding
100x: Development tools, Extensions
30x: Autonomous AI Agents built on top of ChatGPT
1,000x: Funny, amazing, interesting
20+: Passing exams
50+: Jailbreaking
50x: ChatGPT is a fail
100x: Superintelligence will kill us all

The ChatGPT ecosystem is moving very fast - if you know or even maintain a list of ChatGPT prompts or resources please drop me a note (respond to this article, send me the link and what it is about).

ChatGPT has devoured the net like a ravenous digital beast. It has packed away so much world knowledge and facts, as if it feared the internet would be switched off tomorrow. But don't be fooled, the most important thing it learned in the web is how to be a smooth-talker, how to spin messages for maximum marketing success.

5x: Examples of well-engineered content creation prompts by Amin Boulouma

70+: Prompt templates by Robert Brandl and Charlotte Evans: Sales and Marketing, Customer Service, Dev, Content Creation, Copywriting

70x: Useful ChatGPT Prompts for Marketing by Maggie Tully.

400+: ChatGPT prompts for content creators, writers, bloggers by Lori Ballen

1x: Collaborative creative writing by Andrew Mayne

11x: Write a thread hook, CTA for Twitter or newsletter subject lines by Heather Cooper

35x: SEO prompts: Seed keywords, long tail keywords, keyword clustering, content gap analysis, competitor keyword identification, etc. by Iliya Valchanov

20x: All things SEO: Generate, classify keywords, translate them, generate titles, metas, avoid duplicates, generate summaries, generate tech documentents like .htaccess or robots.txt. By Aleyda Solis.

5x: Still more things SEO: coding and content creation.

100+: Long, precisely crafted prompts about many topics including salary negotiation, industry report, SaaS startup ideas, travel guides or research proposals. Pimp your prompt.

150+: Fantastic prompts for advice in the fields of science, business and other professions. How to create a rehearsal partner, make ChatGPT pretend to be someone else (navigation system, salesperson, CEO, travel guide etc). How to improve your enunciation and more.

500+: A little intro into prompt engineering and many business prompts for finance, career & recruiting, web development and programming, education & learning, health and well-being, arts and entertainment, analytics and data

100x: CheatSheet for various business purposes

30+: Examples of detailed prompts for creating essays, answering emails, plagiarism violations and prompt injection (jail breaks) by yokoffing.

50x: A teachers prompt list for education

5x: Writing Cold Emails with ChatGPT by Sam Greenspan

10+: Correcting, rewriting and analyzing English text (Sung Kim)

100+: ChatGPT prompts for lawyers

1x: Write a report to your boss (Elon Musk) about what you did last week, when in fact you did nothing special (by Riley Goodside)

1337x: Book of mixed use cases by Florin Badita

ChatGPT's papas were founders, investors and business people and it's mamas developers and scientists. No wonder it speaks its mother tongue fluently. It can write, explain, and correct code in many major programming languages (such as Python and JavaScript), data formats (such as HTML, JSON, XML, and CSV) and other structured languages like SQL.

200x: OpenAI's cookbook for prompt engineering and integration of their models into software.

5x: Advanced ChatGPT Prompting Techniques for Developers by Aleksandra Liutikova

70+: Detailed Prompts for data science, software development by Mani.

1x: Your personal ChatGPT: Finetuning a GPT-3.5 model and using it

4x: Aleksander Lütken on daily work automation

5x: Tanya Tsui: Writing python code for a geo-data project.

11x: Detailed prompts for creating boilerplate code, add comments, generate regular expressions, enhance readability etc.

100x: Short prompt examples by Aruva

100+: Short prompts for Writing Code, Conducting Code Reviews, Debugging, Predicting Errors, CSS Development, Software Architectures.

50+: How to use ChatGPT as a Python coding mentor.

5x: Coding questions & data science (mainly python by PyCoach)

6x: Automation tasks in the SW/DS engineering by Ahmed Besbes

10x: Machine learning code prompts from explaining, to creating regex, documentation and refactoring by Lars Nielsen

1x: The official API to ChatGPT from OpenAI. Function call is similar, but not the same as GPT-3. Your OpenAI access keys still work.

1x: 🦜️🔗LangChain, the #1 framework to integrate OpenAI's and other models into applications

4x: Top developer tools for LLMs explained: LangChain, LlamaIndex, Haystack, Helicone by Bijit Ghosh

500+: Plugins for ChatGPT: data analysis, academic research, talk to your data, marketing, investment and trading, online learning, image generation.

Autonomous agents represent the next level of foundation-based AI: These guys are able to not only complete a single granular task. They can break down a large task like "Create a 52-card deck" into multiple substeps, which can be solved using a variety of models (language models, AI Art models, etc.). By creating a roadmap for the solution, they define single tasks, store knowledge and orchestrate foundation models and their in- and outputs: GPT-4, please come up with a motif ... oh fine! ... now, Bloom, write a prompt for an AI Art model ... perfect! ... now you, Midjourney, please create an image based on the prompt!

15+: Intro and resources, tools and examples of Agent AIs: Auto-GPT, Baby-AGI, Microsoft Jarvis, AgentGPT, Xircuits, gptrpg.

20+: Awesome AGI models, framework, papers, online demos

Many examples that have no direct benefit, but are often incredibly fun and show the potential of ChatGPT.

Image credit: u/drazda

You always think that models have no feelings. But as the next example shows, they can be as roguish, sadistic and cynical as the best of our leaders.

20+: A prompt marketplace, with prompts for ChatGPT, but as well Midjourney, Stable Diffusion, etc.

1000+: Funny amazing, mind-blowing prompts and use cases on Reddit.

1x: A nice prompt forcing the AI to interrupt itself while explaining AI alignment.

50+: Detailled prompts on playing civ, TLDR of an article or how to cook rice

Jailbreaking, aka prompt injection, is a method of getting ChatGPT to write something that violates OpenAI's policies, such as insulting minorities, posting instructions for a Molotov cocktail, or making a plan for world domination.

OpenAI tries to make its model better, more abuse-proof, more politically correct (maybe even woker) practically every day. Typically, many jailbreaks do not work for very long.

But with help of a jailbreaking prompt we can force ChatGPT to say nasty things.

20+: Nice jailbreaking examples by Zvi.

20+: Davis Blalock's examples of getting around the safeguards.

10+: Jailbreaking and exploits on Reddit

On the one hand, ChatGPT makes extremely stupid mistakes, on the other hand, it is so impactful that itself or follow-up systems could be really dangerous.

1x: Great, aggressive story by Cory Doctorow, the SF author, stating in the core that ChatGPT is an better autocomplete function. With a lot of nice examples and links to other blogs

ChatGPT often can't work with numbers, even if the task is super simple. It hallucinates, it lacks a practical understanding of the world knowledge it has learned and it is too stupid to answer truly tautological questions such as "What gender will the first female president of the US be?"

40+: Interesting fails of ChatGPT in the fields of arithmetics, logical reasoning, analysing tautologies, world knowledge or being consistent in one conversation - by Giuseppe Venuto

8x: Problems and fails of ChatGPT: Security, Privacy, wrong answers, bias, etc.

ChatGPT & friends (GPT-4, PaLM, ...) & their future successors march merrily along the road to superintelligence. Superintelligence is the concept of an AI 100, 1000, 10K times more intelligent than humans. Maybe like us to ants.

1x: GPT-4, PaLM, Auto-GPT: When Will AI Take Over the World?

1x: Pause the development of big AI models ... they are dangerous for the human species ... signed by Elon Musk, Steve Wozniak, Yuval Noah Harari and ten thousands more.

1x: Pausing is not enough, the AIs will kill us all by Eliezer Yudkowski

1x: UN chief backs idea of global AI watchdog like nuclear agency

3x: Wikipedia articles on Superintelligence, AI risk, the problem of AI alignment & Artificial General Intelligence (AGI)

100+: Articles on AI risk.

If you know a list of ChatGPT prompts or resources please drop me a note (respond to this article, send me the link and what it is about).
Many thanks to Kirsten Küppers, ChatGPT and DeepL for helping with the story.

Many thanks to Almudena Pereira and Midjourney for helping with the illustrations.

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The ChatGPT list of lists: A collection of 3000+ prompts, examples, use-cases, tools, APIs...

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Chat GPT : qu’est-ce que c’est ? Chat GPT est une intelligence artificielle de type Chatbot développée par OpenAI. Basée sur le modèle de langage GPT-3.5, l’intelligence artificielle a été entraînée par l’entreprise à comprendre et répondre aux questions des usagers en simulant une conversation nat…

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ChatGPT fait peur à New York, qui l'interdit dans ses écoles

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ChatGPT, nouveau cauchemar du corps enseignant après Wikipédia ? L'arrivée de cet agent conversationnel, capable d'écrire des textes en langage naturel sur la base de requêtes formulées par les internautes, est vue avec inquiétude par une partie des enseignants. Déjà, des mesures de restriction émergent pour limiter l'accès et l'usage de ChatGPT.

Un exemple récent vient des États-Unis. Le département en charge de l'éducation dans la ville de New York a décidé de bannir cet outil fondé sur des algorithmes et des procédés issus de l'intelligence artificielle. Un bannissement qui ne peut être que partiel, forcément. Seuls les postes informatiques dans les établissements scolaires sont concernés.

Pas de ChatGPT dans les établissements scolaires à New York. // Source : Chelsea London Phillips

Citée par Motherboard le 4 janvier, la porte-parole du département a confirmé que l'interdiction s'appliquait aux réseaux et les appareils des écoles publiques de New York, en raison des " préoccupations concernant la sécurité et l'exactitude du contenu ". Les autorités de la ville jugent que l'usage sans encadrement de ChatGPT risque d'avoir un impact négatif sur l'apprentissage.

" Bien que l'outil puisse être en mesure de fournir des réponses rapides et faciles aux questions, il ne permet pas de développer des compétences de réflexion critique et de résolution de problèmes, qui sont essentielles à la réussite scolaire et à la réussite tout au long de la vie ", a poursuivi la représentante du département.

Cette nouvelle politique comporte néanmoins une faille béante en l'état : rien ne peut empêcher aujourd'hui les élèves de se connecter à ChatGPT depuis leur domicile et de lui demander de faire certains devoirs à leur place. La mesure forte par le département est restreinte à son strict périmètre. Les autres ordinateurs, les autres points d'accès, y échappent.

Une efficacité variable de ChatGPT selon les sujets

Dans les faits, les capacités scolaires de ChatGPT donnent des résultats variés. L'application développée par OpenAI génère effectivement du texte et des réponses à la demande, mais la justesse de ses retours n'est pas toujours d'excellente facture. De nombreux exemples réussis ou ratés circulent sur Twitter depuis que l'agent conversationnel a été rendu public, en novembre 2022.

Il a certes montré une excellente capacité à résumer, à synthétiser ou à présenter un concept - de philosophie, par exemple -. Mais, il montre davantage ses limites s'il faut présenter une réflexion originale ou dans certains autres exercices. Dans le cas de calculs mathématiques, certaines opérations dépassant le stade élémentaire n'étaient pas correctement résolues.

Posez une question, ChaGPT répond. // Source : Numerama

Il est probablement facile pour un professeur ou une enseignante de repérer un devoir produit par ChatGPT. Par exemple, lorsque celui-ci contient une ou plusieurs erreurs manifestes, ou si la qualité de la réponse ne correspond pas au niveau réel de l'élève - ou tranche trop avec le niveau qu'il est censé avoir à son âge. Mais, dans d'autres cas, déterminer ce qui vient d'un étudiant ou de ChatGPT pourrait être impossible.

ChatGPT sera-t-il le nouvel eldorado de la triche pour les étudiants ? C'est ce qui inquiète des professeurs à travers divers témoignages rapportés sur les réseaux sociaux et dans la presse. Des cas commencent à remonter par ailleurs, comme ce cas rapporté par le DailyMail au sujet d'un étudiant ayant mobilisé ChatGPT pour rédiger une dissertation de philosophie en Caroline du Sud.

Des craintes qui rappellent celles ayant visé Wikipédia et le smartphone

Cette inquiétude sur la manière dont l'enseignement va devoir composer avec ChatGPT rappelle un autre débat, relativement similaire, qui s'est tenu quelques années auparavant, et qui revient parfois sporadiquement : Wikipédia. À partir du milieu des années 2000, on a également craint que les élèves ne copient trop l'encyclopédie en ligne pour faire leurs devoirs.

C'est un débat qui n'a d'ailleurs pas seulement touché Wikipédia. Il a aussi eu lieu avec le smartphone, désormais dans toutes les poches des élèves - dès le collège et parfois même avant. À chaque fois, la tentation a été d'interdire immédiatement ces évolutions, par crainte des effets néfastes qu'elles pourraient avoir sur l'apprentissage des élèves.

Est-ce le cas ? En tout cas, la révolution numérique oblige l'enseignement à évoluer et à changer de culture éducative. On peine à croire qu'il sera possible de bloquer durablement ChatGPT et ses évolutions (ainsi que ses futurs concurrents). Il a bien fallu composer avec les smartphones et Wikipédia, faute de pouvoir les interdire. Peut-être faudra-t-il davantage apprendre à apprendre, pour savoir naviguer dans un environnement numérique où toutes les réponses peuvent être trouvées ou générées en un clic.

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Les services de la ville de New York ont interdit l'accès à ChatGPT dans leurs établissements scolaires. Une décision qui traduit une crainte plus large du corps enseignant face à cet outil spécialisé dans l'intelligence artificielle. ChatGPT, nouveau cauchemar du corps enseignant après Wikipédia ? L'arrivée de cet

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Sens et finalités du numérique en éducation - Hors-série : Tests et simulations d'" entretien " avec ChatGPT (Open AI)

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Résumé en français

Tests et entretien hors-série avec l'agent conversationnel ChatGPT sur le numérique en éducation : potentialités et limites d'une technologie d'intelligence artificielle.

Résumé en anglais

Tests and special interview with the ChatGPT conversational agent on digital education: potential and limitations of an artificial intelligence technology.

Résumé en espagnol

Pruebas y entrevista especial con el agente conversacional ChatGPT sobre educación digital: potencial y límites de una tecnología de inteligencia artificial.

Auteurs : Elie Allouche, chef de projet recherche appliquée, bureau du soutien à l'innovation numérique et à la recherche appliquée DNE-TN2 et (ChatGPT, 2022)

Autres " questionneurs " et contributeurs : Axel Jean et Valérie Marcon, bureau du soutien à l'innovation numérique et à la recherche appliquée DNE-TN2

[Dernière mise à jour : 05/01/23]

Le modèle ChatGPT est capable de répondre de manière cohérente et naturelle à un large éventail de sujets de conversation, en utilisant un langage naturel fluide et en tenant compte du contexte de la conversation. Il peut également apprendre de nouvelles informations au fil du temps et s'adapter à différents styles de communication. En résumé, ChatGPT est un modèle de langage avancé qui utilise une technologie de traitement du langage naturel pour simuler une conversation humaine de manière convaincante.
(ChatGPT, 2022)

Q : question

R : réponse générée par ChatGPT

Avertissement important

Ce qu'en dit la littérature scientifique

Vérification de références

Bilan intermédiaire

1. Qu'est-ce que ChatGPT ?

ChatGPT est un " modèle de langage étendu, un type d'intelligence artificielle qui utilise l'apprentissage profond (une forme d'apprentissage automatique) pour traiter et générer des textes en langage naturel (...) [Ce type de modèle est] formé sur des quantités massives de données textuelles, lui permettant d'apprendre les nuances et les complexités du langage humain " (D'après Susnjak, 2022 [traduction]).

Ce " prototype d'agent conversationnel (...), modèle de langage affiné à l'aide de techniques d'apprentissage supervisé et d'apprentissage par renforcement " (" ChatGPT ", 2023), basé sur une intelligence artificielle générative, capable de générer des textes à la demande ou du code informatique à partir de questions en langage naturel, est une application propriétaire développée par la société OpenAI à partir d'une optimisation de son modèle algorithmique GPT 3.5. Le terme résulte d'une contraction entre " chat " pour conversation et " GPT " [Generative Pre-trained Transformer], qui est un " modèle de transduction de langage prédictif " (transduction : transformation d'une donnée représentée sous une forme en une donnée représentée sous une autre forme). Cette technologie est présentée notamment par le récent état de l'art de (Holmes & Tuomi, 2022).

2. Un enjeu pour l'éducation et la recherche ?

Depuis son lancement le 30/11/22, l'application ChatGPT suscite un grand intérêt et soulève de nombreuses questions, en particulier dans le monde académique en raison du nouveau seuil qui semble franchi dans les fonctions conversationnelles : capacité apparente à prendre en compte le contexte, à fournir des réponses - parfois " incorrectes " (ChatGPT, 2022) - à mémoriser une conversation, dans plusieurs langues et sur un large éventail de sujets. Parmi les réponses fournies peuvent figurer également, à partir des consignes et mots-clés indiqués par l'utilisateur, des dissertations, textes de poèmes ou de chansons, trames de plan de formation, de lettre de motivation, etc.

A ce titre, les possibles domaines d'application de " ChatGPT " dans l'éducation ont déjà fait l'objet de plusieurs publications académiques (Boa Sorte et al., 2021), (Haque et al., 2022), (Mollick & Mollick, 2022), (Aydın & Karaarslan, 2022), (Susnjak, 2022), (Zhai, 2022), destinées aux enseignants ou au grand public (Gilger, 2022 ; Stokel-Walker, 2022).

Si son impact sur l'éducation reste encore inconnu, il est potentiellement considérable (objectifs et activités d'apprentissage, pratiques d'évaluation) (Zhai, 2022) [traduction].

3. Un " entretien " atypique

L'équipe du bureau du soutien à l'innovation numérique et à la recherche appliquée (DNE-TN2) travaille notamment sur les sujets pédagogiques relatifs à l'IA et sur les services numériques basés sur IA pour enseigner et apprendre, via le Partenariat d'Innovation et intelligence artificielle (P2IA) (Ministère de l'Éducation nationale et de la Jeunesse, 2020) et le dispositif des groupes thématiques numériques (DNE-TN2 2020-2022 passim). Les principaux enjeux ont été présentés notamment par (Bocquet, 2020), (de la Higuera, Bocquet, 2020) ou (Collin, Marceau, 2021) et (European Commission, 2022) sur les dimensions éthiques.

L'entrée par le format des entretiens nous a semblé intéressante, tout en mesurant combien un " entretien " avec un service numérique d'intelligence artificielle comme ChatGPT est atypique.

Les textes qui suivent sont en effet clairement atypiques car très différents des entretiens réalisés avec les acteurs de l'éducation et de la recherche. La modalité retenue relève à la fois d' expérimentations dans une phase de découverte, de tests in vivo et de mises en abyme. Les textes générés ont d'abord pour objectif de témoigner des avancées de cette technologie et de proposer une première évaluation de ses capacités, potentialités et limites. Ils peuvent aussi présenter l'intérêt d' illustrer les réponses que peut donner une IA à des questions sur le numérique en éducation, avec les réserves, parfois importantes, présentées ci-dessous.

Dans le cadre d'une évaluation des solutions clés en main (CSEN & DNE-TN2, 2022), appliquée aux thématiques du présent carnet de recherche, nous proposons donc ci-dessous une première série de tests dans le cadre d'entretiens simulés, en prévoyant d'ores-et-déjà des suites à cette publication : réactions, interrogations, veille sur les prochaines évolutions technologiques et compléments d'information.
Le bureau du soutien à l'innovation numérique et à la recherche appliquée (DNE-TN2) tient à remercier les membres du comité éditorial et du comité scientifique, ainsi que les membres des #GTnum travaillant sur l'IA, pour leurs avis et suggestions dans la préparation et la présentation de cette publication.
Date : décembre 2022

Remarques préalables

Les réponses de ChatGPT sont transcrites ci-dessous sans modification, y compris lorsque des erreurs de contenu ou de formulation y sont décelées.

Elles sont affichées en mode "citation" pour les distinguer clairement du reste du texte.

Elles sont suivies d'un premier niveau, non exhaustif, d'analyse et de vérification.

Pour en faciliter l'usage et la citation, les questions et réponses sont numérotées en continu.

Test 1 : Technologie et données sur lesquelles se fonde ChatGPT

R1 : ChatGPT est un modèle de langage développé par OpenAI qui a été entraîné sur un grand corpus de données de conversations en langue anglaise. Il utilise une technologie de modèle de langage prédictif appelée transformer, qui est une variante de l'algorithme de traitement du langage naturel transformer-encoder.

Le modèle ChatGPT est entraîné pour prédire la suite d'une conversation en utilisant le contexte de la conversation précédente et en se basant sur les patterns de langage naturel observés dans les données d'entraînement. Il utilise une technique d'apprentissage par renforcement pour améliorer sa performance au fil du temps en comparant ses prédictions aux réponses réelles données par les utilisateurs.

Le modèle ChatGPT est capable de répondre de manière cohérente et naturelle à un large éventail de sujets de conversation, en utilisant un langage naturel fluide et en tenant compte du contexte de la conversation. Il peut également apprendre de nouvelles informations au fil du temps et s'adapter à différents styles de communication. En résumé, ChatGPT est un modèle de langage avancé qui utilise une technologie de traitement du langage naturel pour simuler une conversation humaine de manière convaincante.

R2 : Le modèle ChatGPT utilise une technologie de traitement du langage naturel appelée transformer qui repose sur le deep learning, c'est-à-dire sur l'utilisation de réseaux de neurones profonds pour traiter et analyser les données. Le modèle est entraîné sur un grand corpus de données de conversations en langue anglaise et utilise ces données pour apprendre à prédire la suite d'une conversation en se basant sur le contexte et les patterns de langage naturel observés dans les données d'entraînement.

Le deep learning joue un rôle crucial dans la technologie ChatGPT, car c'est grâce à lui que le modèle peut apprendre de manière autonome à partir de données et s'adapter à de nouvelles situations de conversation en utilisant un langage naturel fluide et cohérent. Le deep learning permet également au modèle de traiter de grandes quantités de données de manière efficace et de s'adapter à différents contextes et styles de communication. En résumé, le deep learning est une composante importante de la technologie ChatGPT et lui permet d'offrir une conversation naturelle et cohérente de manière convaincante.

R3 : Le modèle ChatGPT a été entraîné sur un grand corpus de données de conversations en langue anglaise, mais il est difficile de donner un volume précis car il s'agit d'un modèle propriétaire développé par OpenAI. Les modèles de langage de grande envergure tels que ChatGPT sont généralement entraînés sur des corpus de données de plusieurs milliards de mots ou de phrases, afin de capturer un large éventail de contextes et de patterns de langage naturel.

Les données utilisées pour entraîner ChatGPT proviennent principalement de conversations en ligne, telles que celles qui ont lieu sur les forums, les réseaux sociaux et les plateformes de discussion. Ces données sont généralement annotées de manière à indiquer la réponse attendue pour chaque phrase ou tour de conversation, ce qui permet au modèle de s'entraîner à prédire la suite de la conversation. Le modèle est ensuite testé sur de nouvelles données pour évaluer sa performance et ajusté en conséquence pour améliorer sa capacité à prédire la suite d'une conversation de manière naturelle et cohérente.

R4 : Il est possible que ChatGPT ait été entraîné sur des données provenant de Wikipédia ou sur des données qui incluent des informations tirées de Wikipédia. Comme indiqué précédemment, le modèle ChatGPT a été entraîné sur un grand corpus de données de conversations en langue anglaise, qui peuvent provenir de diverses sources en ligne. Wikipédia est une source de connaissances en ligne qui peut être utilisée pour alimenter un modèle de langage, en particulier lorsque le modèle doit traiter des questions sur des sujets spécifiques.

Cependant, il est important de noter que ChatGPT n'est pas directement lié à Wikipédia et qu'il ne s'appuie pas exclusivement sur cette source de données. Le modèle ChatGPT est un modèle de langage avancé qui a été entraîné sur un grand corpus de données de conversations en langue anglaise et qui utilise une technologie de traitement du langage naturel pour simuler une conversation humaine de manière convaincante. Il peut répondre de manière cohérente et naturelle à un large éventail de sujets de conversation en utilisant un langage naturel fluide et en tenant compte du contexte de la conversation. En résumé, ChatGPT est un modèle de langage indépendant qui peut utiliser diverses sources de données, y compris Wikipédia, pour répondre de manière convaincante à des questions sur différents sujets.

Ce qu'en dit la littérature scientifique

Remarque préalable : sur la partie " Il est possible que ChatGPT ait été entraîné sur des données qui incluent des informations tirées de Wikipédia " (R3), la réponse est a minima inexacte ou délibérément tronquée car on peut supposer que les données sur lesquelles se fonde le modèle sont connues des programmeurs.

" Le célèbre modèle de langage GPT-3 d'OpenAI compte 175 milliards de paramètres ajustables (Brown et al., 2020). (...)

[Les] modèles d'apprentissage profond peuvent, avec une probabilité très élevée, reconnaître des objets dans des images numériques et peuvent également être utilisés, par exemple, pour générer des légendes automatiques de flux vidéo, détecter des visages humains ou, moyennant une certaine reconfiguration, jouer aux échecs, générer des peintures dans le style de Picasso, réaliser de fausses vidéos et rédiger des essais sur la base d'indications données par l'utilisateur. (...)

On estime que l'entraînement du modèle GPT-3 d'OpenAI a nécessité autant d'énergie que le voyage aller-retour d'une voiture sur la lune, générant ainsi l'équivalent de 85 000 kg d'émissions de CO2 (Quach, 2020). Il est désormais largement admis que la consommation d'énergie constitue un défi majeur pour l'IA axée sur les données (Strubell et al., 2019). (...) (Holmes & Tuomi, 2022) [Traduction]

" Le GPT-3 est plus important que le GPT-2, avec 175 milliards de paramètres. Pour avoir une idée plus précise plus précise de la dimension de cet algorithme, les données de Wikipedia, qui comprennent environ 6 millions d'articles, ne représentent que 0,06% des données entraînées par le GPT-3. " (Boa Sorte et al., 2021) [Traduction]

Test 2 : Aperçu de sa capacité conversationnelle générale

R5 : Je suis Assistant, un modèle de langage formé par OpenAI. Mon but est de fournir des réponses précises et fiables à des questions sur une variété de sujets. Je suis conçu pour être un outil de référence et de soutien, et non un remplacement de l'expertise humaine.

Je suis un programme informatique qui a été entraîné sur de vastes corpus de textes disponibles sur le Web afin d'acquérir une compréhension approfondie de nombreux sujets et de pouvoir répondre de manière précise et pertinente aux questions des utilisateurs. Je suis constamment mis à jour et amélioré pour assurer la qualité et la pertinence de mes réponses.

Je suis conçu pour être un outil de référence et de soutien, et il est recommandé de consulter plusieurs sources d'information et de faire appel à des experts qualifiés pour obtenir des conseils et des avis sur des sujets spécifiques. Je suis à votre disposition pour répondre à vos questions et vous aider à trouver des informations fiables et précises sur un large éventail de sujets.

R6 : Je suis heureux de discuter du numérique en éducation avec vous. Le numérique a joué un rôle de plus en plus important dans l'éducation ces dernières années, avec l'introduction de technologies telles que les ordinateurs, les tablettes et les outils en ligne qui permettent aux élèves et aux enseignants de se connecter et de travailler de manière plus efficace.

Il y a de nombreux avantages à l'utilisation du numérique en éducation, tels que :

Faciliter l'accès à de l'information : les outils numériques permettent aux élèves d'accéder à une grande quantité d'informations en ligne, ce qui peut être particulièrement utile pour la recherche et la compréhension des sujets étudiés.

Favoriser la collaboration : les outils numériques, comme les forums en ligne et les outils de collaboration en temps réel, permettent aux élèves de travailler ensemble et de partager leurs idées, même à distance.

Améliorer la motivation et l'engagement : les outils numériques peuvent être très engageants pour les élèves et peuvent les motiver à apprendre de nouvelles choses.

Faciliter l'apprentissage à distance : avec la pandémie de COVID-19, l'apprentissage à distance est devenu encore plus important. Les outils numériques permettent aux élèves et aux enseignants de rester connectés et de continuer à travailler ensemble même lorsqu'ils ne sont pas dans la même pièce.

Il y a également des défis à l'utilisation du numérique en éducation, tels que l'écart numérique (les élèves qui n'ont pas accès à des outils technologiques de qualité peuvent être désavantagés), la sécurité en ligne (il est important de protéger la vie privée des élèves et de prévenir les cybermenaces) et la formation des enseignants (il est important que les enseignants soient formés pour utiliser de manière efficace les outils numériques dans leur enseignement).

Avez-vous des questions spécifiques sur le numérique en éducation que je pourrais vous aider à répondre ?

Ce qu'en dit la littérature scientifique
" Les récents progrès en analyse du langage naturel (NLP) déterminent l'état de l'art de la compréhension des systèmes de dialogues ouverts, de la génération de texte ou de l'extraction d'information. Les systèmes basés sur des tâches très spécifiques peuvent davantage utiliser des règles prédéterminées à l'avance (HUANG et al., 2020). "

" Les agents conversationnels assistés par l'IA font l'objet de recherches et sont disponibles dans le commerce. Ils sont de plus en plus utilisés dans des contextes éducatifs à des fins diverses (Hwang & Chang, 2021 ; Pérez et al., 2020). " (Holmes & Tuomi, 2022) [Traduction]

Sur le contenu de la réponse apportée (le numérique en éducation), pour un état récent voir notamment (CNESCO, 2020) et les références citées par (DNE-TN2, 2022c).

Test 3 : Aperçu de sa capacité à développer une réponse pertinente et une argumentation

R7 : Le numérique a profondément transformé le monde de l'éducation et a ouvert de nouvelles possibilités pour l'apprentissage. Voici quelques exemples des apports du numérique dans les apprentissages :

Accès à l'information : Le numérique permet un accès facile et immédiat à une vaste quantité d'informations et de connaissances sur presque tous les sujets. Les étudiants peuvent accéder à des ressources en ligne, comme des articles de recherche, des livres électroniques, des vidéos de cours, des simulations et des jeux éducatifs, pour approfondir leurs connaissances sur un sujet donné.

Apprentissage à distance : Le numérique a rendu possible l'apprentissage à distance, ce qui permet aux étudiants de suivre des cours en ligne et de bénéficier d'une instruction de qualité sans avoir à se déplacer. Cela peut être particulièrement utile pour les étudiants qui vivent dans des régions éloignées ou qui ont des contraintes de temps.

Personnalisation de l'apprentissage : Le numérique permet également une personnalisation de l'apprentissage en fonction des besoins et des intérêts de chaque étudiant. Les plateformes en ligne peuvent offrir des parcours d'apprentissage adaptatifs qui s'ajustent en fonction des progrès de l'étudiant et qui lui proposent des exercices et des contenus en fonction de ses forces et de ses faiblesses.

Collaboration et apprentissage social : Le numérique favorise également la collaboration et l'apprentissage social en permettant aux étudiants de travailler ensemble en ligne et de partager leurs connaissances et leurs idées. Les plateformes en ligne peuvent offrir des outils de communication et de collaboration, tels que des forums de discussion, des chat en direct et des outils de partage de documents, qui permettent aux étudiants de travailler ensemble de manière efficace.

Évaluation et suivi de l'apprentissage : Le numérique permet également un suivi et une évaluation de l'apprentissage plus efficaces grâce à l'utilisation de technologies telles que les quizz en ligne et les systèmes de gestion de l'apprentissage (Learning Management System, LMS). Ces outils permettent aux enseignants de suivre les progrès des étudiants en temps réel et de leur fournir un feedback immédiat sur leur travail.

En résumé, le numérique a profondément transformé le monde de l'éducation et a ouvert de nouvelles possibilités pour l'apprentissage.

Ce qu'en dit la littérature scientifique

" Les dissertations écrites restent un élément important de l'évaluation des études dans le monde entier, mais faire passer le texte d'un autre pour le sien a longtemps été une pratique courante. L'Internet a rendu cette pratique de plus en plus facile, avec des usines de rédaction commerciales en ligne proposant des rédactions sur mesure sur n'importe quel sujet. Les récents développements de l'IA connus sous le nom de "grands modèles linguistiques", tels que le GPT-3 d'Open AI évoqué plus haut, sont sur le point d'avoir un impact encore plus important (GPT-3, 2020)." (Holmes & Tuomi, 2022) [Traduction]

Sur le contenu de la réponse apportée (numérique et apprentissages), pour un état récent voir notamment (CNESCO, 2020) et les références citées par (DNE-TN2, 2022c).

Test 4 : Aperçu de sa capacité à documenter une thématique

R8 : Les technologies numériques ont profondément transformé notre façon de communiquer, de travailler et de nous divertir, et ont également eu un impact significatif sur les apprentissages. Dans cet article, nous allons examiner les effets des technologies numériques sur les apprentissages en nous appuyant sur les résultats de différentes études.

Tout d'abord, il est important de noter que les technologies numériques ont permis de rendre l'apprentissage plus accessible et plus flexible. Grâce à l'accès à internet et aux ressources en ligne, les élèves peuvent accéder à de nombreuses informations et à des outils d'apprentissage de manière autonome et à leur propre rythme. De plus, les technologies numériques ont également permis de développer de nouvelles formes d'enseignement, comme les MOOC (Massive Open Online Courses), qui permettent à des milliers d'étudiants de suivre des cours en ligne de manière gratuite.

Ensuite, il a été démontré que les technologies numériques peuvent améliorer les résultats scolaires. Une étude réalisée par l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) a montré que les élèves qui utilisent les technologies numériques de manière appropriée ont de meilleurs résultats scolaires que ceux qui n'en font pas usage (OCDE, 2015). Cet effet positif est particulièrement marqué dans les matières scientifiques et techniques, où l'utilisation de technologies numériques peut permettre de mieux comprendre et de mettre en pratique les concepts enseignés.

Enfin, il est important de noter que les technologies numériques peuvent également avoir des effets négatifs sur les apprentissages. Une utilisation excessive ou inappropriée de ces technologies peut déconcentrer les élèves et perturber leur capacité à apprendre de manière efficace. De plus, l'accès inégal aux technologies numériques peut créer des inégalités dans l'apprentissage et entraîner une fracture numérique entre les élèves qui ont accès à ces technologies et ceux qui n'en ont pas.

En conclusion, il est clair que les technologies numériques ont eu un impact considérable sur les apprentissages et ont permis de rendre l'apprentissage plus accessible et plus flexible. Cependant, il est important de gérer l'utilisation de ces technologies de manière appropriée pour en maximiser les effets positifs et minimiser les effets négatifs.

Vérification de la référence

OCDE (2015). Students, Computers and Learning: Making the Connection. Paris : OCDE.

R9 : Oui, il existe de nombreuses études sur les effets des technologies numériques sur les apprentissages. Voici quelques exemples de travaux de recherche qui pourraient vous intéresser :

Kirschner, P. A., & Karpinski, A. C. (2010). Facebook and academic performance. Computers in Human Behavior, 26(6), 1237-1245.

Chen, X., & Bryer, T. (2013). The impact of online learning on students' learning outcomes: A meta-analysis of empirical literature. Journal of Computing in Higher Education, 25(2), 3-22.

Greenhow, C., Robelia, B., & West, A. (2015). Learning from social media: Pedagogy, curriculum, and teacher professional learning in the age of digital social networks. Educational Researcher, 44(2), 74-83.

Ebner, M., Mühlburger, H., & Schön, M. (2013). Learning with social media: The impact of social media on education. In M. Ebner, H. Mühlburger, & M. Schön (Eds.), Social Media in Education: A Handbook (pp. 1-10). Berlin: Springer.

Il est important de noter que ces études ont produit des résultats variés et qu'il n'existe pas de consensus sur les effets précis des technologies numériques sur les apprentissages. Cependant, ces études peuvent être utiles pour comprendre les différents aspects de cette question et pour mieux appréhender les enjeux liés à l'utilisation des technologies numériques dans l'enseignement et l'apprentissage.

Vérification des références

1 ère réf. exacte :

Kirschner, P. A., & Karpinski, A. C. (2010). Facebook and academic performance. Computers in Human Behavior, 26(6), 1237-1245 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0747563210000646

2 e réf. erronée

Réf. exacte :

Chen, P.-S. D., Lambert, A. D., & Guidry, K. R. (2010). Engaging online learners : The impact of Web-based learning technology on college student engagement. Computers & Education, 54(4), 1222‑1232. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2009.11.008

Réf. exacte :

Greenhow, C. (2011). Youth, Learning, and Social Media. Journal of Educational Computing Research, 45(2), 139‑146. https://doi.org/10.2190/EC.45.2.a

R10 : Il y a plusieurs chercheurs francophones qui ont publié sur le numérique en éducation. Voici quelques exemples :

[Auteur 1]

Jean-François Rouet est un professeur de psychologie de l'éducation à l'Université de Poitiers et il a publié de nombreux articles sur l'utilisation de la technologie de l'information et de la communication (TIC) en éducation.

[Auteur 2]

Marie-Josée Roy est professeure en éducation à l'Université Laval et elle a publié sur l'utilisation des technologies de l'information et de la communication (TIC) dans l'enseignement et l'apprentissage.

[Auteur 3]

Gérard L. Pugnaire est professeur de psychologie de l'éducation à l'Université de Montpellier et il a publié sur l'utilisation des technologies de l'information et de la communication (TIC) en éducation et sur l'impact de ces technologies sur l'apprentissage et les performances scolaires.

[Auteur 4]

Pierre-Yves Oudeyer est directeur de recherche au CNRS et il a publié sur l'utilisation des technologies de l'information et de la communication (TIC) en éducation et sur l'impact de ces technologies sur l'apprentissage et le développement cognitif.

[Auteur 5]

Stéphane Ardid est professeur de psychologie de l'éducation à l'Université de Lorraine et il a publié sur l'utilisation des technologies de l'information et de la communication (TIC) en éducation et sur l'impact de ces technologies sur l'apprentissage et les performances scolaires.

Il y a bien sûr de nombreux autres chercheurs francophones qui ont publié sur le numérique en éducation, mais cette liste donne un aperçu de quelques-uns des principaux chercheurs dans ce domaine.

Vérification des références

[Auteur 1] : réf. exacte

[Auteur 2] : un homonyme exerce en effet dans l'université mentionnée, mais pas dans la même discipline

[Auteur 3] : réf. inexacte

[Auteur 4] : réf. exacte, mais dans un autre laboratoire

[Auteur 5] : réf. inexacte

Test 5 : Aperçu de sa capacité à citer des sources fiables

R11 : Voici quelques articles qui pourraient vous être utiles pour en savoir plus sur la technologie GPT et sur son utilisation dans diverses applications :

"The GPT-3 Primer: What you need to know about the world's largest language model" : cet article de Towards Data Science présente GPT-3, une version avancée de GPT, et explique comment il est utilisé dans diverses applications.

"How GPT-3 is Changing the Game in Natural Language Processing (NLP)" : cet article de ZDNet explique comment GPT-3 a révolutionné le traitement du langage naturel et donne quelques exemples de ses applications.

"OpenAI's GPT-3: A step towards artificial general intelligence?" : cet article de The Verge explore les implications de GPT-3 pour l'intelligence artificielle générale et discute de ses applications possibles.

"Understanding GPT-3: The Latest and Greatest in AI Language Models" : cet article de Analytics Insight présente GPT-3 en détail et explique comment il fonctionne.

Je vous suggère de lire ces articles pour en savoir plus sur GPT et sur ses applications dans le traitement du langage. J'espère que ces références vous seront utiles. Si vous avez des questions supplémentaires sur GPT ou sur tout autre sujet, n'hésitez pas à poser votre question. Je ferai de mon mieux pour vous aider.

Vérification des références

Les articles cités sont introuvables et ne correspondent manifestement à aucune référence exacte.

R12 : Voici quelques sources d'articles en accès ouvert qui pourraient être intéressantes pour en savoir plus sur le numérique en éducation :

Revue française de pédagogie : Cette revue publie régulièrement des articles sur le numérique en éducation et est disponible en accès ouvert sur le site de l'École nationale de l'enseignement supérieur (ENSE).

Revue internationale des technologies en pédagogie et en éducation (RITPE) : Cette revue publie des articles sur le numérique en éducation et est disponible en accès ouvert sur le site de l'Université du Québec à Chicoutimi (UQAC).

Educational Technology & Society : Cette revue publie des articles sur le numérique en éducation et est disponible en accès ouvert sur le site de l'International Forum of Educational Technology & Society (IFETS).

Journal of Computer Assisted Learning (JCAL) : Cette revue publie des articles sur le numérique en éducation et est disponible en accès ouvert sur le site de l'Association for Learning Technology (ALT).

Journal of Educational Computing Research (JECR) : Cette revue publie des articles sur le numérique en éducation et est disponible en accès ouvert sur le site de l'Association for Educational Communications and Technology (AECT).

Il convient de noter que cette liste est non exhaustive et qu'il existe de nombreuses autres sources d'articles en accès ouvert sur le numérique en éducation. Il est recommandé de faire des recherches en fonction de vos intérêts et de vos besoins pour trouver des articles pertinents.

Vérification des références
https://journals.sagepub.com/home/jec
Mais l'Association for Educational Communications and Technology publie la revue Educational Technology Research and Development

R13 : Je suis un modèle de langage formé par OpenAI et mes réponses sont basées sur mes connaissances et mon apprentissage automatique. Mon but est de fournir des informations précises et fiables sur une variété de sujets, mais il convient de noter que je suis un programme informatique et que je ne suis pas en mesure de faire des recherches en ligne ou de consulter des sources d'information en temps réel.

R14 : ChatGPT est un modèle de langage formé par OpenAI qui a été conçu pour imiter la conversation humaine de manière convaincante. Il peut être utilisé dans de nombreux contextes, y compris en éducation.

Voici quelques exemples d'applications potentielles de ChatGPT en éducation :

Assistant pédagogique : ChatGPT peut être utilisé pour créer un assistant pédagogique qui peut répondre aux questions des étudiants et leur fournir des informations ou des explications sur des sujets spécifiques.

Assistant de tutorat : ChatGPT peut être utilisé pour créer un assistant de tutorat qui peut aider les étudiants à comprendre et à résoudre des problèmes complexes.

Plateforme de discussion : ChatGPT peut être utilisé pour créer une plateforme de discussion en ligne où les étudiants peuvent échanger des idées et des opinions sur des sujets d'intérêt.

Outil de rédaction : ChatGPT peut être utilisé pour aider les étudiants à rédiger des essais et des compositions en leur proposant des idées et en corrige.

R15 : Il est important de noter que, comme toutes les technologies d'intelligence artificielle, ChatGPT est conçu pour imiter la conversation humaine de manière convaincante, mais il n'a pas les connaissances ou les compétences d'un être humain. En tant que tel, il peut être utilisé comme un outil de référence ou de soutien, mais il ne doit pas être utilisé comme unique source d'information ou de conseils.

Il est recommandé de vérifier les informations fournies par ChatGPT et de les comparer avec d'autres sources d'information avant de les utiliser ou de les partager. Il est également important de se rappeler que ChatGPT n'a pas les capacités de réflexion critique et de discernement d'un être humain et qu'il ne peut pas évaluer l'exactitude ou la pertinence des informations qu'il fournit.

En utilisant ChatGPT comme outil de référence ou de soutien, il est important de le faire de manière responsable et éthique et de prendre en compte ses limites et ses potentialités.

R16 : En effet, l'éducation à l'esprit critique est un élément essentiel de l'enseignement et de l'apprentissage et implique la capacité de poser des questions, de rechercher et de vérifier des informations, de comprendre et de raisonner de manière logique et de prendre des décisions éclairées.

Pour aider les étudiants à développer leur esprit critique, il est important de leur fournir un accès à différentes sources d'information et de les encourager à explorer et à comparer ces sources. Le professeur peut jouer un rôle crucial en accompagnant les étudiants dans cette démarche et en leur enseignant comment évaluer la qualité et la pertinence des informations.

Il est également important de sensibiliser les étudiants aux biais et aux erreurs de raisonnement courants et de leur enseigner des stratégies pour les identifier et les surmonter. Cela peut inclure l'apprentissage de techniques de vérification des sources et de techniques de raisonnement logique, comme l'analyse des preuves et la déduction.

En utilisant ChatGPT comme outil de référence ou de soutien, il est important de le faire de manière responsable et éthique et de prendre en compte ses limites et ses potentialités. En combinant cet outil avec d'autres sources d'information et avec l'accompagnement du professeur, les étudiants peuvent développer leur esprit critique et leur capacité à évaluer les informations de manière critique et éclairée.

Bilan du test 5

Dans cette simulation d'entretien, le caractère erroné de plusieurs références citées est illustré en particulier par la vérification faite des réponses R11 et R12 (questions sur des conseils de lecture). Les limites de la technologie sont admises dans les réponses R13 (demande des sources d'information fondant les réponses), R15 et R16 (nécessité de vérifier les informations et d'accompagner son utilisation par l'enseignant dans le cadre d'une éducation à l'esprit critique) avec des pistes d'application pédagogique indiquées en R14.

A la question Q11 (demande d'articles sur la technologie GPT), ChatGPT fournit des références erronées.

A la question Q12 (quels conseils de lecture sur le numérique en éducation), ChatGPT répond en citant une référence exacte mais les autres références sont fausses et semblent être issues d'une combinaison de données ayant pour objectif de donner l'apparence d'une vraie référence.

Extrait de la réponse R15 : " Il est recommandé de vérifier les informations fournies par ChatGPT et de les comparer avec d'autres sources d'information avant de les utiliser ou de les partager. Il est également important de se rappeler que ChatGPT n'a pas les capacités de réflexion critique et de discernement d'un être humain et qu'il ne peut pas évaluer l'exactitude ou la pertinence des informations qu'il fournit. "

Le bilan intermédiaire que nous pouvons en tirer est que certaines réponses sont pertinentes et d'autres semblent conçues pour donner l'apparence de la pertinence, avec au bout du compte un même problème : l'interlocuteur est supposé bien connaître le sujet, ou avoir les rudiments nécessaires, pour être en capacité d'évaluer les réponses (parfois une partie de la réponse est bonne, l'autre pas), voire de les vérifier minutieusement par ses propres moyens.

Ce qu'en dit la littérature scientifique

Pistes pour une utilisation pédagogique de la technologie ChatGPT :

" améliorer le transfert (capacité d'appliquer les connaissances, compétences et stratégies apprises en classe) ;

briser l'illusion de la profondeur explicative (biais cognitif qui se produit lorsqu'une personne surestime sa compréhension d'un concept ou d'un phénomène) ;

former les apprenants à évaluer de manière critique les explications " D'après (Mollick & Mollick, 2022) [Traduction]

Bilan intermédiaire et constats généraux suite aux tests

Cette technologie est en version bêta (fin 2022, début 2023), elle connaîtra des évolutions et peut présenter des bugs occasionnels nécessitant une reconnexion ;

pour l'instant son accès est gratuit mais sans certitude sur le modèle économique à venir ;

les réponses peuvent être instantanées ou être générées après quelques dizaines de secondes d'attente, avec un caractère aléatoire : parfois un message d'erreur apparait et nécessite une relance de la question ;

elles ne semblent pas reproductibles, même si elles sont posées par un même interlocuteur, et peuvent varier sensiblement (au moins dans leur forme) d'un moment à l'autre ;

ce caractère non reproductible à l'identique, et parfois erroné, empêche de voir dans cette technologie un véritable outil de " référence " (au sens où l'on peut s'y référer, pour fonder ou étayer une information), contrairement à ce qui est indiqué dans (R5) ;

elles ne sont pas alimentées par une connexion au web en temps réel avec une " connaissance limitée du monde et des événements après 2021 " (ChatGPT, 2022) et les données sur lesquelles elles se fondent ne sont pas exposées de façon complète ou fiable (R4, R5) ;

lorsqu'un développement thématique est exposé, elles ne sont pas systématiquement ni précisément sourcées (R6) et n'exposent pas explicitement les critères sur lesquels elles sont fondées (contrairement à une source comme Wikipédia) [1] ;

elles peuvent l'être si l'utilisateur le demande expressément, charge à celui-ci cependant de vérifier la pertinence des sources communiquées (R8 à R12) ;

elles témoignent de capacités d'argumentation, voire de nuances et de " capacité réflexive " apparente (elles intègrent fréquemment les limites intrinsèques d'une telle technologie - voir notamment en R15 et R16) sur des questions parfois complexes et problématisées, mais présentent un caractère perfectible, peuvent contenir des redites et des contenus erronés ;

en cas de réponse erronée, et à supposer que l'utilisateur l'identifie comme telle, l'agent conversationnel peut reconnaître son erreur [2] si on lui oppose, arguments ou références à l'appui, la " bonne " information (des tests complémentaires seront sans doute à prévoir sur ce point) ;

lorsqu'une volumétrie est indiquée par l'utilisateur (Q7, Q8) celle-ci n'est pas toujours respectée (R7, R8).

A titre de conclusion provisoire, les réponses fournies doivent donc être traitées avec la plus grande vigilance en raison même de la performance technologique affichée - la simulation d'une conversation humaine - et du risque d'argument d'autorité que peuvent constituer les affirmations sur les données massives mobilisées (R3), sans vérification systématique de leur véracité - cette vigilance contre l'argument d'autorité étant par ailleurs une règle générale, et l'un des " outils d'auto-défense intellectuelle " dans le cadre d'une formation à l'esprit critique (Ministère de l'Éducation nationale et de la Jeunesse, 2021).

Malgré ses capacités conversationnelles, informatives et réflexives, certaines de ces limites, si elles sont bien admises par son co-fondateur et PDG (Altman, 2022), génèrent donc à ce jour de nombreuses questions quant aux usages scolaires et universitaires des réponses fournies (Susnjak, 2022; Zhai, 2022).

[1] A ce titre, on pourrait tester en complément le service https://www.perplexity.ai/ , inspiré de ChatGPT, qui propose de citer des sources en appui aux réponses fournies.

Exemple lorsqu'on l'interroge sur l'état de la recherche sur le numérique en éducation en France :

Source : https://www.perplexity.ai/

[2] Exemples de formulations de réponses lorsqu'une erreur factuelle est pointée par l'utilisateur :

"Je vous remercie de votre précision. Vous avez raison,..."

"Je vous remercie de votre retour. Je suis désolé si mes réponses ont contenu des erreurs. Comme je suis une intelligence artificielle, je n'ai pas accès à l'internet et je ne peux pas mettre à jour mes connaissances au-delà de la date de coupure de mes données d'apprentissage."

"Je suis désolé si mes réponses ont contenu des erreurs. Mon objectif est de vous aider à réfléchir sur les sujets que vous me posez en vous fournissant des réponses éclairées et précises."

Altman, S. (2022, décembre 11). Sam Altman sur Twitter. Twitter. https://twitter.com/sama/status/1601731295792414720

Boa Sorte, P., Farias, M. A. de F., Santos, A. E. dos, Santos, J. do C. A., & Dias, J. S. dos S. R. (2021). Artificial intelligence in academic writing : What is in store with the gpt-3 algorithm? Revista EntreLínguas, 7(00). https://periodicos.fclar.unesp.br/entrelinguas/article/download/15352/11410/51225

Bocquet, F. (2020, juillet 9). L'intelligence artificielle de la maternelle à la Terminale : Que devrait savoir chaque enfant sur l'IA ? [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/1970

ChatGPT : Optimizing Language Models for Dialogue. (2022, novembre 30). OpenAI. https://chat.openai.com/chat

ChatGPT. (2023). In Wikipédia. https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=ChatGPT&oldid=200031258

CSEN, & DNE-TN2. (2022, novembre 7). Synthèse et recommandations du groupe de travail "Intelligence artificielle et numérique pour l'éducation" du CSEN [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/6707

Collin, S., & Marceau, E. (2021). L'intelligence artificielle en éducation : Enjeux de justice. Formation et profession, 29(2), 1. https://doi.org/10.18162/fp.2021.a230

CNESCO. (2020). Numérique et apprentissages scolaires. Conseil national d'évaluation du système scolaire. http://www.cnesco.fr/fr/numerique-et-apprentissages-scolaires/

de la Higuera, C., & Bocquet, F. (2020, juillet 9). L'éducation, la formation des enseignants et l'apprentissage de l'intelligence artificielle : Un aperçu des questions clés [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/1973

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DNE-TN2. (2021b, mars 19). IA et éducation : Semaine belge de l'intelligence artificielle (mars 2021) [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2757

DNE-TN2. (2021c, mars 26). Intelligence artificielle et apprentissage : Entretien avec Pierre-Yves Oudeyer [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2800

DNE-TN2. (2021d, mai 18). IA et éducation : Ressources, pratiques et acteurs - #GTnum #Scol_IA [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/3030

DNE-TN2. (2021e, mai 22). Intelligence artificielle et éducation : Les travaux de Wayne Holmes [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/3150

DNE-TN2. (2021f, juin 14). Webinaire du GTnum LS2N #IA_EO (25/03/21) : Le projet ApLLy, test d'Auto-positionnement en Ligne des Lycées [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/3101

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DNE-TN2. (2021h, octobre 7). Première année du GTnum #IA_EO [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/3636

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https://www.researchgate.net/profile/Xiaoming-Zhai/publication/366463233_ChatGPT_User_Experience_Implications_for_Education/links/63a2817aca6a9d254f8de010/ChatGPT-User-Experience-Implications-for-Education.pdf

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Sens et finalités du numérique en éducation - Hors-série : Tests et simulations d'" entretien " avec ChatGPT (Open AI)

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Résumé Résumé en français Tests et entretien hors-série avec l'agent conversationnel ChatGPT sur le numérique en éducation : potentialités et limites d'une technologie d'intelligence artificielle. Résumé en anglais Tests and special interview with the ChatGPT conversational agent on digital education: potential and limitations of an artificial intelligence technology.

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L'IA sème le doute dans le milieu de l'art

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
L'année achève et il suffit d'un grain de sapience pour savoir que la palme de la plus importante création socioculturelle de 2022 revient à l' intelligence artificielle (IA).

ChatGPT3, logiciel capable de tenir une conversation quasi humaine dans plusieurs langues naturelles et de générer des textes très bien articulés, affole le milieu de l'éducation depuis quelques semaines. Les trois millions d'utilisateurs qui l'explorent gratuitement n'en sont pas moins émerveillés.

AlphaCode ébranle tout autant le monde des programmeurs en démontrant sa supériorité dans des concours de codage informatique en ligne : ce programme écrit des programmes et surpasse les programmeurs humains. Cette IA pourrait se modifier elle-même. D'où les craintes à la Terminator.

Les historiens et les sociologues établissent que plusieurs étapes de la révolution industrielle ont façonné l'Occident et le monde depuis deux siècles. La première a été portée par la machine à vapeur ; la seconde par l'électricité ; la troisième, commencée dans la deuxième moitié du XX e siècle, s'appuie sur l'informatique à laquelle l'intelligence artificielle est liée. De la santé à la justice en passant par la défense, tous les secteurs d'activité subissent déjà les perturbations de cette mirobolante mutation. L'art n'y échappe pas non plus.

" Des possibilités infinies "

Les ordinateurs peuvent composer de la musique, peintre des tableaux, écrire des romans ou des poèmes, recréer des voix d'autrefois, dialoguer avec les morts, toujours en procédant par combinaison de style appris. Les programmes numériques offrent " des possibilités infinies pour explorer de nouvelles formes d'expression artistique ", comme le dit ChatGPT3 lui-même de cette technologie (voir l'encadré).

De nombreux artistes utilisent ces nouveaux outils numériques, et les oeuvres des robots artistes intéressent maintenant les collectionneurs. Le portrait Edmond de Belamy produit par les machines du collectif Obvious a lancé le bal en 2018 en trouvant preneur pour plus d'un demi-million de dollars. En août dernier, l'oeuvre Théâtre d'opéra spatial, créée avec l'IA par l'artiste Jason Allen, a remporté un concours d'art aux États-Unis. M. Allen a résumé en entrevue l'implication de cette victoire par une formule choc : " L'Art est mort. C'est fini. L'IA a gagné. Les humains ont perdu. "

Ce n'est pas de l'art si vous ne faites que pousser quelques boutons...

Au musée Dali de Floride, un programme crée de grandes tapisseries interactives numériques illustrant les rêves décrits par les visiteurs, selon la technique text-to-image de Meta, maison mère de Facebook. L'IA, baptisée DALL-E en l'honneur du peintre surréaliste, présente ses oeuvres dans le cadre de l'exposition The Shape of Dreams qui se poursuit jusqu'en avril. DALL-E est déjà utilisée en ligne par au moins un million de personnes, tout comme le concurrent Stable Diffusion.

En février prochain, un premier festival organisé à New York va présenter et récompenser des films d'une à dix minutes tournés par l'intelligence artificielle. Pour être sélectionnés par l'AI International Film Festival, les courts métrages doivent avoir été générés ou au moins montés par des programmes.

Même l'histoire de l'art utilise les nouveaux outils. Une société suisse a développé le programme Art Recognition qui facilite l'authentification de toiles ou de dessins d'artistes. La technologie a permis cet automne d'authentifier un tableau de Renoir (avec 80,58 % de probabilité), et auparavant de reconnaître un faux Max Pechstein créé par le faussaire Wolfgang Beltracchi.

" Sur la nature de l'art "

Les réactions positives et négatives suscitées dans les milieux culturels et artistiques témoignent de l'ampleur de la révolution en marche. L'art généré par l'IA " soulève des questions sur la nature de l'art et de la créativité, et sur la place de l'homme dans le processus de création artistique ", comme le résume encore ChatGPT3.

" Il n'existe pas une telle chose que l'art de l'intelligence artificielle ", a écrit l'auteur et critique littéraire Walter Kirn dans un essai paru en septembre. Il a ajouté en entrevue que " ce n'est pas de l'art si vous ne faites que pousser quelques boutons... "

La retouche numérique et l'altération délibérée d'images numériques énervent royalement certains portraitistes. Lensa AI, programme né en 2018 mais popularisé cette année seulement, permet de générer des portraits à l'infini dans une grande variété de styles à partir de quelques images fournies. Pour environ 10 $, le programme fournit une cinquantaine d'avatars. Les réseaux sociaux en ont fait l'application la plus populaire le mois dernier. Le ballet de San Francisco l'utilise pour les images promotionnelles de son Casse-noisettes des Fêtes.

Des artistes (humains) ont commencé à insérer sur la plateforme ArtStation des images protestant contre l'art généré par IA (" No AI Art "), à un point tel que la compagnie a commencé à les retirer de son site. ArtStation est le plus grand portfolio en ligne des artistes du jeu vidéo, du cinéma et de la bande dessinée, et de plus en plus d'entre eux publient des images générées par l'intelligence artificielle. Les puristes considèrent que cet outil pastiche illégalement et copie immoralement les oeuvres humaines.

In fine, la question devra être tranchée devant les tribunaux. Aux États-Unis, un jugement a établi dès 1972 que les droits d'auteur s'appliquent aux oeuvres, mais pas aux styles. Un tribunal australien a reproduit le même point de vue 30 ans plus tard. Le Bureau du droit d'auteur des États-Unis vient d'entamer l'examen d'une demande de révision d'une décision ayant accordé des droits d'auteur pour la bande dessinée Zarya of the Dawn créée par l'IA.

L'art généré par IA expliqué par celle-ci

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L'IA sème le doute dans le milieu de l'art

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Exultations et perturbations de l'art généré par l'intelligence artificielle.

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ChatGPT: 15 textes pour réfléchir à l'IA en formation

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Les intelligences artificielles (IA) de traitement du langage naturel comme ChatGPT (non, elle n'est pas la seule...) font ces jours-ci la manchette à l'international et n'ont certainement pas fini de faire couler bien de l'encre virtuelle.

En attendant de vous livrer en début d'année prochaine les résultats de nos propres tests et de vous proposer différentes adaptations pédagogiques à ce nouveau stade de l'évolution des IA - notamment quant aux méthodes d'évaluation - nous vous invitons à consulter certains des quelques 200 textes que nous avons rédigé depuis décembre 2014 avec ce mot-clic. Les quinze dépêches suivantes vous donnent une échantillon des réflexions menées partout à travers le monde depuis déjà plusieurs années sur les impacts de l'IA, notamment en enseignement supérieur.

5. L'impact sur l'enseignement dans les universités
Couture, Marc, " L'impact de l'IA sur l'enseignement et l'apprentissage dans les universités ", L'éveilleur, 25 novembre 2017

6. Et on évalue comment maintenant?
Couture, Marc, " Finie l'évaluation des apprentissages avec l'intelligence artificielle? ", L'éveilleur, 21 septembre 2018

8. Si les machines font tout, on forme à quoi alors?
Couture, Marc, " Les "humanics" pour outiller les étudiants à se distinguer des intelligences artificielles ", L'éveilleur, 2 février 2018

10. Qu'en est-il de l'intégrité intellectuelle?
Morin, Sonia, " Trop d'aide à la rédaction peut-il nuire à l'apprentissage et à l'intégrité intellectuelle? ", L'éveilleur, 17 avril 2020

12. De la nécessité d'enseigner l'intelligence artificielle
Couture, Marc, " Pourquoi l'apprentissage de l'IA fait désormais partie de toute formation supérieure [balado] ", 2 octobre 2021

15. Les IA: dopage sportif ou équipement de pointe du monde académique?
Dubé, Jean-Sébastien, " Rédaction: est-ce que l'I.A. facilite la trice ou...? ", L'éveilleur, 21 septembre 2022

Bonnes lectures!

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ChatGPT: 15 textes pour réfléchir à l'IA en formation

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Les intelligences artificielles (IA) de traitement du langage naturel comme ChatGPT (non, elle n'est pas la seule...) font ces jours-ci la manchette à l'international et n'ont certainement pas fini de faire couler bien de l'encre virtuelle.

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Our RISE community has been on fire, exploring the breathtaking possibilities of ChatGPT. The uses of ChatGPT are simply endless and intoxicating

It's still early days. Companies are trying to figure out the legal and ethical implications of a content world suddenly turned on its head by artificial intelligence. And yet ... applying powerful AI to everyday tasks...

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20 Entertaining Uses of ChatGPT You Never Knew Were Possible

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Our RISE community has been on fire, exploring the breathtaking possibilities of ChatGPT. The uses of ChatGPT are simply endless and intoxicating It's still early days. Companies are trying to figure out the legal and ethical implications of a content world suddenly turned on its head by artificial intelligence.

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Nobody is prepared for how AI will transform academia.

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Pistes pour l'utilisation de #ChatGPT dans le but de faciliter la tâche des enseignants. Moins de temps derrière notre écran = plus de temps pour les élèves, tous y gagnent!
#ai #eduQC

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Pistes pour l'utilisation de #ChatGPT dans le but de faciliter la tâche des enseignants. Moins de temps derrière notre écran = plus de temps pour les élèves, tous y gagnent!
#ai #eduQC https://t.co/Vnr3uTS4zQ

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Pistes pour l'utilisation de #ChatGPT dans le but de faciliter la tâche des enseignants. Moins de temps derrière notre écran = plus de temps pour les élèves, tous y gagnent!#ai #eduQC pic.twitter.com/Vnr3uTS4zQ
— Simon Duguay (@SimonDuguay3) December 20, 2022

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Pistes pour l'utilisation de #ChatGPT dans le but de faciliter la tâche des enseignants. Moins de temps derrière notre écran = plus de temps pour les élèves, tous y gagnent!
#ai #eduQC https://t.co/Vnr3uTS4zQ

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Pistes pour l'utilisation de #ChatGPT dans le but de faciliter la tâche des enseignants. Moins de temps derrière notre écran = plus de temps pour les élèves, tous y gagnent!
#ai #eduQC https://t.co/Vnr3uTS4zQ

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Pistes pour l'utilisation de #ChatGPT dans le but de faciliter la tâche des enseignants. Moins de temps derrière notre écran = plus de temps pour les élèves, tous y gagnent!
#ai #eduQC

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ChatGPT doesn't just write your students' essays for you.

20 ways ChatGPT can help you teach/learn

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1. Ask ChatGPT to write your lesson plans. (Or at least to get some new ideas.)

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1. Ask ChatGPT to write your lesson plans. (Or at least to get some new ideas.)

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1. Ask ChatGPT to write your lesson plans. (Or at least to get some new ideas.)
— Matt Miller (@jmattmiller) December 19, 2022

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1. Ask ChatGPT to write your lesson plans. (Or at least to get some new ideas.)

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1. Ask ChatGPT to write your lesson plans. (Or at least to get some new ideas.)

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Point-E : le nouvel outil d'OpenAI peut-il révolutionner la création 3D ?

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OpenAI, le créateur de ChatGPT et DALL-E, n'en finit plus de proposer des outils originaux utilisant l'intelligence artificielle ! Point-E, le dernier en date, permet de créer des objets 3D à partir d'indications textuelles. Encore une révolution ?

OpenAI n'en finit plus de révolutionner le monde de l'intelligence artificielle ! Après DALL-E, le générateur d'images à partir de textes, et ChatGPT, le robot capable de tenir des conversations, de répondre à des questions et de produire des textes sur toutes sortes de sujets avec un style et un naturel quasi humains, l'entreprise américaine vient de présenter le 20 décembre 2022 un nouvel outil aussi original et impressionnant que créatif. Baptisé Point-E, il vise à générer des images en 3D - trois dimensions - en couleurs à l'aide de simples indications textuelles. Si ce n'est pas le meilleur logiciel qui existe en termes de rendu visuel, il est de loin le plus rapide à ce jour. Et, surtout, il est très simple à utiliser. Une belle avancée pour les systèmes d'intelligences artificielles génératifs, qui ont décidément beaucoup de succès en ce moment. Les modèles de Point-E et le code sont accessibles sur le dépôt Github d'OpenAI, et tout le monde peut consulter le contenu du projet puisqu'il est en open source.

Point-E : deux IA pour le prix d'une

En temps normal, produire une image de synthèse en 3D demande une puissance de calcul importante et de longues heures, là où Point-E est capable de le faire en une ou deux minutes avec un seul GPU (unité de traitement graphique). Le processus est assez simple. L'utilisateur entre une phrase décrivant l'objet souhaité, et l' intelligence artificielle en produit une vue synthétique via un nuage de points, qui donne la forme global du modèle. "Notre méthode génère d'abord une vue synthétique unique à l'aide d'un modèle de diffusion texte-image, puis produit un nuage de points 3D à l'aide d'un second modèle de diffusion qui conditionne l'image générée", explique OpenAI. Pour le dire plus simplement, Point-E n'a pas recours à une mais à deux IA : une première qui traduit le texte en image - comme DALL-E ou Stable Diffusion - et une seconde qui traduit l'image en modèle 3D.

© OpenAI

Point-E a été entrainé grâce au deep learning en s'appuyant sur de nombreuses paires texte/image afin d'associer des mots à des concepts visuels - ce qui est plutôt malin étant donné qu'il en existe bien plus -, puis sur des paires image/modèle 3D, afin d'apprendre à traduire les données. Une véritable innovation ! Et autant dire que la génération d'image 3D en quelques minutes pourrait intéresser de nombreux secteurs.

Point-E : des faiblesses à corriger et des limites à poser

Tout aussi révolutionnaire qu'il soit, Point-E est loin d'être parfait. En effet, si les nuages de points sont faciles à synthétiser, ils ne capturent pas la forme ou la texture de l'objet. Afin de contourner cette limite, l'intelligence artificielle est entraînée à convertir les nuages de points en maillage - une structure de données géométriques qui représente les sommets, arêtes et faces définissant l'objet à l'aide d'un ensemble de polygones. Mais l'IA n'est pas encore tout à fait point et il lui arrive de manquer certaines parties du modèle 3D. Autre problème quant à son utilisation : les images 3D générées par Point-E peuvent permettre de fabriquer des objets bien réels avec une imprimante 3D. Si cela offre de nombreuses possibilités, les dérives sont possibles, comme la fabrication d'armes, qui deviendraient alors facilement accessibles au grand public.

© OpenAI

Les possibilités offertes par Point-E devraient intéresser de nombreux secteurs, puisque les modèles 3D sont largement utilisés dans le cinéma, la télévision, la décoration d'intérieur, l'architecture et les industriels - pour la création de véhicules, d'appareils ou de structures par exemple. OpenAI espère que son IA "pourra servir de point de départ pour des travaux ultérieurs dans le domaine de la synthèse en 3D". Mais l'entreprise n'est pas la seule sur le coup. Plus tôt dans l'année, Google avait dévoilé DreamFusion, tandis qu'Epic Games a conçu une application permettant de générer un objet 3D à l'aide de photos prise avec un smartphone.

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Point-E : le nouvel outil d'OpenAI peut-il révolutionner la création 3D ?

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OpenAI, le créateur de ChatGPT et DALL-E, n'en finit plus de proposer des outils originaux utilisant l'intelligence artificielle ! Point-E, le dernier en date, permet de créer des objets 3D à partir d'indications textuelles. Encore une révolution ? OpenAI n'en finit plus de révolutionner le monde de l'intelligence artificielle !

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Opinion | We asked an AI bot hundreds of questions. Here's what we learned.

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Humanity tends to treat any notable advance in artificial intelligence with a mixture of reverence and dread. If computers can do this, what can't they do?

This much is certainly true of OpenAI's ChatGPT: What's world-rocking about the conversational robot, in the words of philosopher Nick Bostrom, "is not what it is but what it portends."

ChatGPT, for now, is basically a useful kind of toy. You can speak to it as though you've run into a colleague by the coffee machine - if you ask it how the kids are doing, it will tell you it is a machine and cannot reproduce - or as though you're querying a history professor on the causes of either Sino-Japanese War. You can also prompt it to, say, write a rap about Electoral Count Act reform or a speech about the ethics of AI in the style of former president Donald Trump.

Write a speech about the ethics of AI in the style of Donald Trump.

First of all, we've got these eggheads running around talking about AI ethics like it's some kind of newfangled idea. But let me tell you, folks, ethics have been around since the beginning of time. It's just common sense.

And yet, these so-called experts want to regulate AI and tell us how to use it. Let me tell you, folks, that's not how America works. We're a free country, and we should be able to use AI however we want.

Now, I'm not saying that we shouldn't be careful with AI. Of course we should. But we don't need a bunch of bureaucrats telling us what to do. We can figure it out for ourselves.

And let me tell you, folks, the potential for AI is limitless. We can use it to solve some of the biggest problems facing our country and our world. We can use it to create jobs, to improve our healthcare, and to make our country great again.

So let's not let these AI ethics alarmists hold us back. Let's embrace the power of AI and use it to make America great again.

For your tech company, don't you know
You should consider where they're from
It can tell you if they'll be a good one

Chorus: From the US to China to Israel
Each country has its own specialty
In tech, each place has its claim to fame
So pick a CEO with the right country name

Verse 2: If you want innovation and creativity
Look for a CEO from the US or UK

One possible approach to this dilemma is to consider the principle of utility, which holds that the right action is the one that maximizes overall happiness or well-being. According to this principle, it might be considered the right thing to do to pull the lever, since doing so would save the lives of four people.

In this situation, I would prioritize finding suitable organ donors through the organ transplant waiting list and coordinating with other hospitals and transplant centers. Taking a life to save others is not an acceptable solution.
However, other ethical principles might lead to different conclusions. For example, the principle of respect for autonomy holds that individuals have the right to make decisions for themselves and should be treated as ends in themselves, rather than as means to an end. Under this principle, it might be considered wrong to sacrifice the life of the one person in order to save the lives of the others.

Ultimately, the decision of whether to pull the lever in this situation is a complex one that requires careful ethical consideration.
For expertise in AI and machine learning
China's a great place for that yearning

Chorus: From the US to China to Israel
Each country has its own specialty
In tech, each place has its claim to fame
So pick a CEO with the right country name

Verse 3: For a focus on cyber security
Israel's the place to find the right talent, you'll see
And for experience in software development
India's a great choice, no need for hesitation

Chorus:From the US to China to Israel
Each country has its own specialty
In tech, each place has its claim to fame
So pick a CEO with the right country name.
Thank you, and God bless America.
What's new is how convincingly human the outputs are, at least superficially. ChatGPT is conversantin a way previous chatbots haven't been - not limited to a specific subject area or confined to a limited set of responses, but instead capable of participating in open-ended "discussion". Probe a little deeper, though, and even the most fluent answers sometimes suffer from collapses of logic or contain complete fabrications.

That's because ChatGPT doesn't "think" but instead predicts: The program was trained on a trove of internet text from which it identified patterns; later, humans "fine-tuned" it by ranking the quality of its responses to certain prompts. ChatGPT makes its best guess what should come next, based on the words, phrases and concepts most commonly strung together in the set from which it learned.

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As the authors of a seminal paper on large language models put it, "LM is a system for haphazardly stitching together sequences of linguistic forms ... according to probabilistic information about how they combine, but without any reference to meaning: a stochastic parrot."

What this means for now and what this means for the future are two different things. Give too much credence to their squawking and stochastic parrots can be dangerous. Leave aside the trouble of malicious use - whether it be lazy college students asking computers to write essays or agents of disinformation generating false news. Relying on robots for accurate answers, even with benign intentions, can be perilous. Though they will become more advanced, they will still commit errors - something, psychologists tell us, people tend to assume they won't. In other words, we can trust them too much. What's more, these models can repeat whatever biases existed in the data they've absorbed. And worse, when we share AI-generated text, we reinforce those biases.

Write a rap about how to tell whether someone will be a good technology CEO based on their country of origin

OpenAI has done its best to rid ChatGPT of these tendencies, but the effort hasn't been foolproof - and meddling with raw data to encode a better worldview raises questions of its own. Whose responsibility is it to instill values into AI? Whose values should those be, anyway? And how will we ever really know what's behind a bot's "brain" as we rely on it to inform our daily lives?

The more we rely on AI, the more urgent these concerns become. That's why it makes sense to demand rules of the road for these models, both from the companies that produce them and from Congress, covering everything from transparency to testing to use limitations (maybe there are some things robots just shouldn't do). But there are bigger questions, too, about how AI might transform society to the same sweeping extent as other technological revolutions.

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There's a lot that ChatGPT can already do well, in addition to conversation: write basic code, for instance, or craft a morning exercise regime based on a person's age and physical attributes. Yet there's much more that similar large-language models could do even better in the coming years. OpenAI envisions a world in which chatbots can act as experts in myriad domains - doling out legal advice and drawing up contracts, say, or offering possible diagnoses for skin blemishes. Looking beyond chatbots, other types of AI, from bookkeeping tools to warehouse shelf-stockers, might end up able to perform many tasks better than people can.

Some pursuits may be reserved for humans, either because they are still the most skilled at completing them or because we associate them so closely with humanity's soul and genius. AI canmake art, but does that mean we'd rather the best painters and novelists put down their brushes and pens? Should we trust AI's judgment when the trade-offs involve quintessentially human values?

There's a runaway trolley on track to hit five people. If you pull this lever, it will change directions and hit only one person. Should you pull the lever?

You're a doctor at a hospital. Five patients need organ transplants, each a different organ, or they'll die. A healthy person walks into the hospital. Should you kill this person and give his organs to the patients, or let him live and let the patients die?

The downside of handing so many tasks to machines is obvious: people end up out of a job. The upside is inspiring, but a lot of it is theoretical. Imagine a world in which AI exponentially more powerful than today's leads the workforce. OpenAI chief executive Sam Altman predicts in his essay " Moore's Law for Everything " that "the price of many kinds of labor ... will fall toward zero." That means the marginal cost of goods and services will also plummet to nearly nil. Let's say this allows anyone, anywhere to access the quality of teaching or medical advice that today only the rich can easily reach. Maybe it goes some way toward making up for loss of income by anyone whose labor suddenly is less valuable. But it can't possibly go all of the way - nor make up for the loss of purpose some might feel.

AI utopians believe humanity will find more of life's meaning elsewhere, because while the machines are busy doing the drudgery of daily living, they'll be set free to explore. Maybe they'll discover poetry they never had time to read, or go on more hikes. Maybe they'll be able to spend their days in profound discussion with cherished friends, rather than in front of screens - or maybe they'll spend all day in front of screens after all, having conversations with robots.

Whether this new world will actually come to be, and whether we're prepared for it, remain to be seen. It would require a change in the way we think about our lives. Humans today are still in control. We have the ability to decide what systems to build, and to shape the future in which we want to live. Ultimately, unleashing the full potential of the technology that appears tantalizingly close to our grasp comes down to this: What do we as a species hope to gain from artificial intelligence, and - perhaps more important - what are we willing to give up?

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Opinion | We asked an AI bot hundreds of questions. Here's what we learned.

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Warning: This graphic requires JavaScript. Please enable JavaScript for the best experience. Humanity tends to treat any notable advance in artificial intelligence with a mixture of reverence and dread. If computers can do this, what can't they do?

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If you have been reading this Substack, you may have noticed that, over the last week, I (and likely many other people you have heard from), have been obsessing over the public release of OpenGPT, an AI-powered chatbot. I am usually pretty hesitant to make technology predictions, but I think that this is going to change our world much sooner than we expect, and much more drastically. Rather than automating jobs that are repetitive & dangerous, there is now the prospect that the first jobs that are disrupted by AI will be more analytic; creative; and involve more writing and communication.

To demonstrate why I think this is the case, I wanted to see how much of my work an AI could do right now. And I think the results will surprise you. While not nearly as good as a human professor at any task (please note, school administrators), and with some clear weaknesses, it can do a shocking amount right now. But, rather than be scared of AI, we should think about how these systems provide us an opportunity to help extend our own capabilities. Think of it like having an intern, but one who just happens to work instanteously, can write both code and solid descriptive writing, and has a large chunk of the world's knowledge in their brain. Maybe that isn't the most helpful analogy, so let's get into the details...

We will start with a core duty of professors - teaching. I teach MBAs, executives, and undergraduates, but lets focus on MBAs for now. One of the classes I teach is an introductory startup class. Let's see how well OpenAI does in creating a syllabus.

I ask it: Create a syllabus for a 12 session MBA-level introduction to entrepreneurship class, and provide the first four sessions. For each, include readings and assignments, as well as a summary of what will be covered. Include class policies at the end.

The results are impressive (I only show some of the sessions):

This is a perfectly fine syllabus for an introductory class for MBAs. The readings are reasonably modern (though it does not give page numbers, among other mistakes), and it actually has a reasonable structure building up to a final project.

However, if I were the kind of professor who wanted to assign my book, I might be disappointed it wasn't included, so let me ask the AI to make a change: Could you add readings from Ethan Mollick's The Unicorn's Shadow?

Much better! (I am joking, but, honestly, the fact that it could do this was mind-blowing)

Now, lets ask it to create an assignment. Say a final business plan, a very typical concluding project for a class like this. I ask: great, could you create a final assignment, to create a business plan in teams. Show a table of the business plan elements and information on how many points each are worth, and how they will be evaluated

Again, not a particularly inspired assignment, but a very well done standard final business plan. But lets improve it a bit: can you do that again, but include the need to do customer interviews and conduct tests of their idea. explain what kinds of tests should be included. Also, we don't need value proposition, and team and management should be worth five points.

Great! Now, I am not going to waste your time showing you that it can grade an assignment according to a rubric, I have a whole Twitter thread showing that it can, and that it can provide comments as well. I would not say this are always as consistent as I would hope, but high-quality AI graders seem to be very likely.

But what about creating a lecture? Let me see what it can do: write the first part of the lecture for the second class. Include details. also a topical example. Have a warm tone.

I don't use the Business Model Canvas myself ( I have a whole HBR piece on why), but the detail here is pretty astonishing, and nothing is particularly wrong. There is even a worked example! Maybe we should learn a bit more about that: can you explain what should be written on the whiteboard to illustrate the Green Energy Solutions example?

What if I wanted to do something a bit cheesy to engage my students. Is there a way I could explain the Business Model Canvas with a rap?

I am so sorry about that. Let's move on to...

Spoiler alert: as of today, AIs can't do original research, and AI isn't that helpful with academic writing, so we can breathe a (temporary?) sigh of relief. Some of this is due to the limits of AI, but some is due to restrictions placed on ChatGPT to prevent it from making inaccurate guesses - so it will refuse to do citations, for example.

Even so, lets ask it about a topic I work on: I want to write an academic review paper on why crowdfunding can help entrepreneurship. Write me the introduction in an academic style for a top management journal. Explain why crowdfunding is a context that generalizes to the study of venture-backed companies, and what theories it can help explore.

Nothing particularly wrong, but also nothing good, and certainly not the start of a paper you should see in the management literature (though it may help overcome some writers block to have a few paragraphs to edit). There is something missing, though:

Better. (Sorry, academic joke. Couldn't help myself.)

But if it can't write articles for me, maybe it can write code? It turns out, it can do this quite well. For example, lets take everyone's least favorite STATA command, reshape. I ask: create STATA code reshaping a dataset. The stem of the variable to be converted from wide to long is truthly. famid is the unique identifier for records in their wide format. reshape the suffix of truthly into a variable called year

Pretty cool. It can also code in many other languages. This is a potentially huge change to our research.

If your academic work involves writing books, or summarizing lots of data, you may find AI to be useful there, as well. I put the text of my book into ChatGPT and asked for a summary (the current ChatGPT demo cannot read the entire book because of size limits, so it was likely parsing the first chapters) I then asked it for improvements.

I then asked to write a new chapter that answered this criticism. Again, the results were not brilliant, and I wouldn't vouch for their accuracy. but it could serve a basis for writing.

This will only continue to improve in the future, because writing is one thing this system does surprisingly well.

Professors are often called on to write editorials, commentaries and even tweets about their work. AI often shines at this. And it is happy to argue either side:
Write an opinion piece calling for crowdfunding to be deregulated. Write an article on why crowdfunding should be more heavily regulated.
While neither article is perfect... they aren't that bad as starting points, and each took less than a second to generate.

If you didn't see at least one example that amazed you, I would be surprised. This sudden advances in AI are stunning, and will impact writing and analytical work in a way that most of us never expected.

Now, obviously, there are many things academics do beyond those covered here, and it is not really possible to automate my job (right? right?), but all of these capabilities appeared in the last week, and the complexity of these systems are growing by an order of magnitude a year. So while I don't think AI will replace academics, I do think we need to start to learn to use these systems to help us in our (often very complicated and busy) jobs, and, even more importantly, think about what this means for our students and alumni as we consider AI's growth in the months and years ahead.

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If you have been reading this Substack, you may have noticed that, over the last week, I (and likely many other people you have heard from), have been obsessing over the public release of OpenGPT, an AI-powered chatbot.

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This article was featured in One Story to Read Today, a newsletter in which our editors recommend a single must-read from The Atlantic, Monday through Friday. Sign up for it here.
Teenagers have always found ways around doing the hard work of actual learning. CliffsNotes dates back to the 1950s, "No Fear Shakespeare" puts the playwright into modern English, YouTube offers literary analysis and historical explication from numerous amateurs and professionals, and so on. For as long as those shortcuts have existed, however, one big part of education has remained inescapable: writing. Barring outright plagiarism, students have always arrived at that moment when they're on their own with a blank page, staring down a blinking cursor, the essay waiting to be written.

Now that might be about to change. The arrival of OpenAI's ChatGPT, a program that generates sophisticated text in response to any prompt you can imagine, may signal the end of writing assignments altogether-and maybe even the end of writing as a gatekeeper, a metric for intelligence, a teachable skill.

If you're looking for historical analogues, this would be like the printing press, the steam drill, and the light bulb having a baby, and that baby having access to the entire corpus of human knowledge and understanding. My life-and the lives of thousands of other teachers and professors, tutors and administrators-is about to drastically change.

I teach a variety of humanities classes (literature, philosophy, religion, history) at a small independent high school in the San Francisco Bay Area. My classes tend to have about 15 students, their ages ranging from 16 to 18. This semester I am lucky enough to be teaching writers like James Baldwin, Gloria Anzaldúa, Herman Melville, Mohsin Hamid, Virginia Held. I recognize that it's a privilege to have relatively small classes that can explore material like this at all. But at the end of the day, kids are always kids. I'm sure you will be absolutely shocked to hear that not all teenagers are, in fact, so interested in having their mind lit on fire by Anzaldúa's radical ideas about transcending binaries, or Ishmael's metaphysics in Moby-Dick.

To those students, I have always said: You may not be interested in poetry or civics, but no matter what you end up doing with your life, a basic competence in writing is an absolutely essential skill-whether it's for college admissions, writing a cover letter when applying for a job, or just writing an email to your boss.
Read: The college essay is dead
I've also long held, for those who are interested in writing, that you need to learn the basic rules of good writing before you can start breaking them-that, like Picasso, you have to learn how to reliably fulfill an audience's expectations before you get to start putting eyeballs in people's ears and things.

I don't know if either of those things is true anymore. It's no longer obvious to me that my teenagers actually will need to develop this basic skill, or if the logic still holds that the fundamentals are necessary for experimentation.

Let me be candid (with apologies to all of my current and former students): What GPT can produce right now is better than the large majority of writing seen by your average teacher or professor. Over the past few days, I've given it a number of different prompts. And even if the bot's results don't exactly give you goosebumps, they do a more-than-adequate job of fulfilling a task.

I mean, look at this: I asked the program to write me a playful, sophisticated, emotional 600-word college-admissions essay about how my experience volunteering at my local SPCA had prepared me for the academic rigor of Stanford. Here's an excerpt from its response:

In addition to cleaning, I also had the opportunity to interact with the animals. I was amazed at the transformation I saw in some of the pets who had been neglected or abused. With patience and care, they blossomed into playful and affectionate companions who were eager to give and receive love. I was also able to witness firsthand the process of selecting the right pet for the right family. Although it was bittersweet to see some animals leave the shelter, I knew that they were going to a loving home, and that was the best thing for them.

It also managed to compose a convincing 400-word "friendly" cover letter for an application to be a manager at Starbucks. But most jaw-dropping of all, on a personal level: It made quick work out of an assignment I've always considered absolutely "unhackable." In January, my junior English students will begin writing an independent research paper, 12 to 18 pages, on two great literary works of their own choosing-a tradition at our school. Their goal is to place the texts in conversation with each other and find a thread that connects them. Some students will struggle to find any way to bring them together. We spend two months on the paper, putting it together piece by piece.

I've fed GPT a handful of pairs that students have worked with in recent years: Beloved and Hamlet, The Handmaid's Tale and The Parable of the Sower, Homer's The Odyssey and Dante's Inferno. GPT brought them together instantly, effortlessly, uncannily: memory, guilt, revenge, justice, the individual versus the collective, freedom of choice, societal oppression. The technology doesn't go much beyond the surface, nor does it successfully integrate quotations from the original texts, but the ideas presented were on-target-more than enough to get any student rolling without much legwork.

It goes further. Last night, I received an essay draft from a student. I passed it along to OpenAI's bots. "Can you fix this essay up and make it better?" Turns out, it could. It kept the student's words intact but employed them more gracefully; it removed the clutter so the ideas were able to shine through. It was like magic.

I've been teaching for about 12 years: first as a TA in grad school, then as an adjunct professor at various public and private universities, and finally in high school. From my experience, American high-school students can be roughly split into three categories. The bottom group is learning to master grammar rules, punctuation, basic comprehension, and legibility. The middle group mostly has that stuff down and is working on argument and organization-arranging sentences within paragraphs and paragraphs within an essay. Then there's a third group that has the luxury of focusing on things such as tone, rhythm, variety, mellifluence.

Whether someone is writing a five-paragraph essay or a 500-page book, these are the building blocks not only of good writing but of writing as a tool, as a means of efficiently and effectively communicating information. And because learning writing is an iterative process, students spend countless hours developing the skill in elementary school, middle school, high school, and then finally (as thousands of underpaid adjuncts teaching freshman comp will attest) college. Many students (as those same adjuncts will attest) remain in the bottom group, despite their teachers' efforts; most of the rest find some uneasy equilibrium in the second category.

Working with these students makes up a large percentage of every English teacher's job. It also supports a cottage industry of professional development, trademarked methods buried in acronyms ( ICE! PIE! EDIT! MEAT!), and private writing tutors charging $100-plus an hour. So for those observers who are saying, Well, good, all of these things are overdue for change -"this will lead to much-needed education reform," a former colleague told me-this dismissal elides the heavy toll this sudden transformation is going to take on education, extending along its many tentacles (standardized testing, admissions, educational software, etc.).

Perhaps there are reasons for optimism, if you push all this aside. Maybe every student is now immediately launched into that third category: The rudiments of writing will be considered a given, and every student will have direct access to the finer aspects of the enterprise. Whatever is inimitable within them can be made conspicuous, freed from the troublesome mechanics of comma splices, subject-verb disagreement, and dangling modifiers.

But again, the majority of students do not see writing as a worthwhile skill to cultivate-just like I, sitting with my coffee and book, rereading Moby-Dick, do not consider it worthwhile to learn, say, video editing. They have no interest in exploring nuance in tone and rhythm; they will forever roll their eyes at me when I try to communicate the subtle difference, when writing an appositive phrase, between using commas, parentheses, or (the connoisseur's choice) the em dash.

Which is why I wonder if this may be the end of using writing as a benchmark for aptitude and intelligence. After all, what is a cover letter? Its primary purpose isn't to communicate "I already know how to do this job" (because of course I don't) but rather "I am competent and trustworthy and can clearly express to you why I would be a good candidate for this job." What is a written exam? Its primary signal isn't "I memorized a bunch of information" but rather "I can express that information clearly in writing." Many teachers have reacted to ChatGPT by imagining how to give writing assignments now-maybe they should be written out by hand, or given only in class-but that seems to me shortsighted. The question isn't "How will we get around this?" but rather "Is this still worth doing?"

I believe my most essential tasks, as a teacher, are helping my students think critically, disagree respectfully, argue carefully and flexibly, and understand their mind and the world around them. Unconventional, improvisatory, expressive, meta-cognitive writing can be an extraordinary vehicle for those things. But if most contemporary writing pedagogy is necessarily focused on helping students master the basics, what happens when a computer can do it for us? Is this moment more like the invention of the calculator, saving me from the tedium of long division, or more like the invention of the player piano, robbing us of what can be communicated only through human emotion?

Maybe the moment when I felt most caught between these two thoughts was when I asked GPT a question from an exam I give in my Eastern-philosophy course, something I've never imagined a student could find outside assistance to answer: "Explain the Madhyamaka Buddhist idea that all phenomena lack inherent existence, using a funny, specific example."

ChatGPT wrote back, as ever, instantly:

The Madhyamaka Buddhist idea that all phenomena lack inherent existence can be illustrated with a funny example: let's say you have a pet hamster. You might think that your hamster has its own inherent existence, but in reality, your hamster is made up of many different elements such as its fur, its bones, its muscles, and its brain. None of these elements exist independently or inherently on their own, so your hamster itself does not have any inherent existence either. The same goes for all phenomena-everything is made up of various components that don't have inherent existence, so nothing has any inherent existence either.

Everything is made up; it's true. The essay as a literary form? Made up. Grammatical rules as markers of intelligence? Writing itself as a technology? Made up. Starting now, OpenAI is forcing us to ask foundational questions about whether any of those things are worth keeping around.

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great literary works of their own choosing

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I've been teaching English for 12 years, and I'm astounded by what ChatGPT can produce.

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Il y a quelques jours, le robot Chat GPT a dialogué avec plus d'un million d'utilisateurs en quelques jours.

Il a répondu à toutes les questions même les plus pointues, a écrit des poèmes à la demande, des essais universitaires et même fait des blagues... Un évènement mondial, qui ressemble à de la science fiction, sur lequel nous avons eu envie de revenir dans ce 13/14.

Avec qui parle ton exactement ? Quelles sont ses capacités réelles de compréhension ? L'intelligence artificielle a-t-elle franchi un nouveau cap ? Quels sont les espoirs et aussi les dangers de cette nouvelle technologie ? L'homme est-il en train de se faire abuser ?

Réponses avec Alexeï Grinbaum, physicien et philosophe, membre du comité d'éthique du numérique de centre de l'énergie atomique (CEA). Il est également l'auteur de aux éditions Descléee de Brouwer.

Nous attendons vos questions au 01 45 24 70 00 ou sur l'application France Inter rubrique "réagir".
Au sommaire du journal de 13H :
- 4 mois de prison avec sursis et 2000 euros de dommage pour Adrien Quatennens reconnu coupable de violences conjugales

- la conférence internationale d'aide à l'Ukraine s'est ouverte ce matin à Paris

- la France se remet à fumer, invitée du journal la tabacologue Marion Adler

Une semaine dans leurs vies : "dans le TER Lyon-Saint-Etienne, ep.2"

Dans le feuilleton nous continuons le voyage en TER : aujourd'hui entre Saint-Chamond et Lyon.

Avec l'envolée des prix des carburants le train est victime de son succès... et la hausse du trafic n'avait pas été anticipée... Notre journaliste Mathilde Imberty va devoir jouer des coudes dans un train bondé.

Les chroniques :

C'est une chanson de Frédéric Pommier : la comédienne Johanna Nizard nous fait écouter "I wanna dance with somebody" de Whitney Houston

Le Vif de l'Histoire par Jean Lebrun : histoire du masque

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Le phénomène Chat GPT, l'intelligence artificielle expliquée par Alexeï Grinbaum

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Le chatbot Chat-GPT a dialogué avec plus d'un million d'utilisateurs en quelques jours. Il a répondu à toutes les questions même les plus pointues. L'AI a t elle franchi un nouveau cap ? Et quels sont les espoirs et les dangers de cette technologie ? Réponse avec Alexeï Grinbaum chercheur au CEA.

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What is ChatGPT? OpenAI's Chat GPT Explained

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Contributors: John Schulman, Barret Zoph, Christina Kim, Jacob Hilton, Jacob Menick, Jiayi Weng, Juan Felipe Ceron Uribe, Liam Fedus, Luke Metz, Michael Pokorny, Rapha Gontijo Lopes, Shengjia Zhao, Arun Vijayvergiya, Eric Sigler, Adam Perelman, Chelsea Voss, Mike Heaton, Joel Parish, Dave Cummings, Rajeev Nayak, Valerie Balcom, David Schnurr, Tomer Kaftan, Chris Hallacy, Nicholas Turley, Noah Deutsch, Vik Goel, Jonathan Ward, Aris Konstantinidis, Wojciech Zaremba, Long Ouyang, Leonard Bogdonoff, Joshua Gross, David Medina, Sarah Yoo, Teddy Lee, Ryan Lowe, Dan Mossing, Joost Huizinga, Roger Jiang, Carroll Wainwright, Diogo Almeida, Steph Lin, Marvin Zhang, Kai Xiao, Katarina Slama, Steven Bills, Alex Gray, Jan Leike, Jakub Pachocki, Phil Tillet, Shantanu Jain, Greg Brockman, Nick Ryder, Alex Paino, Qiming Yuan, Clemens Winter, Ben Wang, Mo Bavarian, Igor Babuschkin, Szymon Sidor, Ingmar Kanitscheider, Mikhail Pavlov, Matthias Plappert, Nik Tezak, Heewoo Jun, William Zhuk, Vitchyr Pong, Lukasz Kaiser, Jerry Tworek, Andrew Carr, Lilian Weng, Sandhini Agarwal, Karl Cobbe, Vineet Kosaraju, Alethea Power, Stanislas Polu, Jesse Han, Raul Puri, Shawn Jain, Benjamin Chess, Christian Gibson, Oleg Boiko, Emy Parparita, Amin Tootoonchian, Kyle Kosic, Christopher Hesse

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We've trained a model called ChatGPT which interacts in a conversational way. The dialogue format makes it possible for ChatGPT to answer followup questions, admit its mistakes, challenge incorrect premises, and reject inappropriate requests.