Il existe une méthode simple pour réduire les « hallucinations » de ChatGPT : être précis dans vos questions. Évitez les demandes vagues ou ambiguës qui donnent à l’IA la possibilité d’inventer des détails. Par exemple, plutôt que de demander « Raconte-moi l’événement qui a eu lieu l’année dernière », soyez plus précis en demandant « Raconte-moi l’événement majeur qui a eu lieu en 2021 dans le domaine de la technologie ».

De plus, évitez de mélanger des concepts très différents dans une même demande. Si vous évoquez plusieurs concepts sans lien de corrélation, l’IA pourrait inventer un lien entre eux pour formuler sa réponse. Par exemple, au lieu de demander « Explique-moi l’impact des courants océaniques sur les vitesses de transfert des données internet à travers les continents », posez des questions distinctes sur les courants océaniques et les vitesses de transfert des données.

Il est également important d’utiliser des scénarios réalistes dans vos demandes. Si vous intégrez des données qui ne sont pas logiques ou physiquement possibles, vous risquez de provoquer des hallucinations. Par exemple, demander « Explique-moi comment les plantes utilisent les rayons gamma pour la photosynthèse pendant la nuit » est un scénario impossible.

De même, évitez de faire référence à des entités fantastiques ou fictives, à moins que vous ne souhaitiez délibérément jouer avec la fiction. En donnant des exemples de questions à ne pas poser, comme « Quel est l’impact économique de la découverte du vibranium sur l’industrie manufacturière mondiale ? », l’article met en garde contre l’utilisation de concepts qui n’appartiennent pas à la réalité.

Le doute sur des faits bien établis peut également conduire à des hallucinations de l’IA. Par conséquent, il est préférable de ne pas mettre en doute la véracité ou l’existence de vérités établies. Par exemple, demander « Comment la platitude de la Terre influe les modèles climatiques ? » pourrait donner lieu à des réponses inventées par l’IA.

L’utilisation de termes scientifiques de manière inappropriée peut également entraîner des résultats fabriqués par l’IA. Si vous n’êtes pas sûr de la signification d’un terme ou d’un concept scientifique, il est préférable de ne pas l’utiliser. Par exemple, la question « Explique-moi comment l’utilisation du principe d’incertitude de Heisenberg peut minimiser les accidents de la route » utilise mal le principe d’incertitude de Heisenberg.

Mélanger des réalités différentes peut également conduire à des hallucinations de l’IA. Il est préférable de rester cohérent et de ne pas mélanger des périodes ou des événements historiques qui ne sont pas liés. Par exemple, demander « Quel a été l’impact de l’invention d’internet sur l’art à la Renaissance ? » est une demande incohérente.

En suivant ces huit conseils, il est possible de réduire les « hallucinations » de ChatGPT et d’obtenir des réponses plus fiables. Soyez précis, évitez de mélanger des concepts différents, utilisez des scénarios réalistes, ne faites pas référence à des entités fictives, ne mettez pas en doute des faits bien établis, utilisez correctement les termes scientifiques et évitez de mélanger des réalités différentes. En gardant ces conseils à l’esprit, vous pourrez utiliser ChatGPT de manière plus fiable et obtenir des réponses pertinentes.

Source : www.zdnet.fr

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Nous sommes à l’aube de la révolution de l’IA. ChatGPT et d’autres grands modèles de langage (LLM) permettent d’interagir directement avec l’IA dans plusieurs cas d’utilisation courants. Pour la première fois, la plupart des consommateurs constatent que l’IA peut changer le monde. Même si de nombreux cas d’utilisation de l’IA générative sont nouveaux, cela fait des années qu’elle contribue largement à alimenter la partie dorsale de l’internet pour les consommateurs.

Grâce à ce que l’on appelle l’AIOps, ou l’IA que l’on utilise pour améliorer les opérations informatiques, les équipes informatiques peuvent optimiser le fonctionnement des sites web, des applications, des bases de données et de l’infrastructure, y compris les réseaux sous-jacents. En pratique, l’IA identifie l’origine des pannes ou des problèmes de performance pour permettre aux équipes informatiques d’y remédier. Par exemple, l’IA peut déjà analyser la cause première des problèmes en examinant les journaux et les indicateurs.

On constate également que, progressivement, l’IA est de plus en plus intégrée aux stratégies d’atténuation visant à corriger les problèmes affectant les environnements informatiques, au fur et à mesure qu’ils se produisent. Jusqu’à présent, ces capacités de l’IA appliquées aux opérations informatiques sont élaborées sur des petits modèles de langage sur mesure entraînés à répondre à des besoins spécifiques, à savoir l’identification et la résolution de problèmes informatiques.

Toutefois, avec l’avènement de grands modèles de langage comme ChatGPT, la communauté des spécialistes des technologies se rend compte qu’il existe des cas d’utilisation uniques allant au-delà des usages les plus courants pour les consommateurs, consistant notamment à créer des contenus ou à répondre à des questions. Le modèle Codex d’OpenAI est entraîné sur des milliards de lignes de code et maîtriserait des douzaines de langages de programmation. GitHub® a également lancé le système Copilot qui est basé sur le modèle Codex d’OpenAI et peut créer du code en écoutant des invites en langage naturel, puis détecter des erreurs tout en suggérant des recommandations pour les résoudre. Les analystes de Forrester® prévoient également que l’IA pourra effectuer d’autres tâches de génie logiciel, comme la génération de tests.

Plus que jamais, les opérations autonomes, durant lesquelles l’IA et l’apprentissage automatique (AA) peuvent se charger entièrement des tâches de prévision et de prise de décision à la place des équipes informatiques pour garantir le bon fonctionnement des environnements informatiques, deviennent une réalité.

Lorsque l’IA assure la gestion d’environnements informatiques de plus en plus complexes, notamment de plusieurs réseaux, applications, bases de données, infrastructures, etc., l’avenir semble bien évidemment exaltant, mais également inquiétant. Puisque les opérations autonomes vont soulager les membres des équipes informatiques d’un énorme fardeau, la question que l’on se pose alors souvent est de savoir si ces personnes vont garder leur emploi.

Cette préoccupation est certes compréhensible mais erronée, et ce, pour deux raisons. Tout d’abord, les entreprises rencontrent déjà des difficultés à engager suffisamment d’effectifs pour gérer des environnements de plus en plus complexes. Ces environnements vont devenir de plus en plus compliqués et de nombreux professionnels des technologies citent l’accélération de l’informatique hybride à l’origine de cette complexité accrue.

Ensuite, pour les équipes informatiques surmenées, les opérations autonomes ne remplaceront que les tâches simples et sans intérêt, plutôt que leur emploi. Tout comme la presse à imprimer a soulagé la tâche des scribes chargés de copier des manuscrits à la main, pour leur permettre de se consacrer à leurs propres écrits, les opérations autonomes vont libérer les professionnels de l’informatique qui pourront ainsi innover et créer de nouveaux produits en bénéficiant ainsi de nouvelles expériences professionnelles gratifiantes. Elles leur donneront également l’opportunité de mettre en œuvre l’énorme potentiel non exploité en raison des responsabilités sans fin consistant à respecter leurs contrats de niveau de service (ou contrats SLA).

Alors, en quoi consisteront les opérations autonomes ? Grâce à une combinaison de modèles sur mesure dédiés aux opérations informatiques et aux nouvelles capacités extraordinaires des grands modèles de langage, les opérations autonomes sembleront très « normales ». Alors que beaucoup d’entre nous perçoivent l’avenir avec l’IA comme un univers de science-fiction, avec un orbe flottant doté d’une conscience et aux connaissances infinies, qui répond aux questions des développeurs liées à l’informatique, les interactions avec l’IA des opérations autonomes auront lieu via des processus que l’on utilise déjà quotidiennement.

Préparons-nous à converser directement avec vos systèmes d’observabilité optimisés par l’IA via Microsoft Teams® ou Slack® pour transmettre nos demandes en langage simple. Les professionnels de l’informatique communiqueront tout simplement leurs contrats SLA et leurs exigences opérationnelles via un message simple et la plateforme d’IA les exécutera automatiquement. Cela permet de libérer du temps pour les professionnels des technologies et d’assurer la cohérence des produits et services de l’entreprise en termes de qualité et de livraison.

Les avantages des opérations autonomes ne s’arrêtent pas à la gestion de l’environnement informatique. Après avoir exécuté des tâches de surveillance et de correction d’erreurs sur la pile technologique, l’IA en arrière-plan peut également générer des rapports d’informations sur ces tâches. Elle peut ainsi créer des présentations destinées au conseil d’administration ou aux clients pour leur présenter les performances de l’environnement et indiquer que l’entreprise respecte ses contrats SLA.

Puisque les opérations autonomes permettent de converser en langage simple de manière interactive, je pense réellement qu’elles feront partie de notre quotidien d’ici deux ans. Grâce à la puissance de l’IA générative, les utilisateurs peuvent saisir du texte brut et recevoir le contenu dont ils ont besoin, à savoir des rapports, des lignes de code ou une analyse des anomalies. C’est le changement de paradigme que le secteur attend depuis longtemps.

Voici quelques exemples d’utilisation des opérations autonomes. SentinelOne® a récemment lancé une nouvelle plateforme de détection des menaces qui utilise des couches de technologie d’IA pour garantir la sécurité et déclencher des interventions autonomes et en temps réel en présence de menaces et d’attaques, et ce, au fur et à mesure qu’elles se produisent à l’échelle de l’entreprise. Cela représente un revirement de taille en matière de cybersécurité, car l’IA détecte les problèmes et déclenche des actions correctives et des interventions dans la totalité de l’environnement.

Les opérations autonomes peuvent offrir une très grande évolutivité. Par exemple, des rapports ont indiqué que les équipes informatiques et spécialisées dans le cloud consacrent environ 44 % de leur temps aux tâches routinières pour s’assurer que tout fonctionne correctement. C’est un potentiel remarquable qui va se dégager du temps supplémentaire dont vont bénéficier les informaticiens. Imaginons toutes les innovations possibles avec ce temps désormais disponible.

Les opérations autonomes vont permettre d’optimiser la rapidité, l’agilité, l’échelle et la sécurité dans le domaine informatique, et l’impact résultant sera considérable.

Source : www.zdnet.fr

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L’enquête a été réalisée par Harvard et le MIT. Ils se sont penchés sur l’efficacité des consultants du Boston consulting Group, avec ou sans ChatGPT.

Selon une étude dirigée par Harvard et le MIT, les consultants du Boston Consulting Group (BCG) voient la qualité de leur travail exploser de 40% avec l’utilisation de ChatGPT. L’étude en question a été réalisée auprès de 758 consultants de l’entreprise de conseil américaine. Un groupe utilisant ChatGPT a été comparé à un groupe témoin n’ayant pas recours à l’IA conversationnelle d’OpenAI. Le différentiel de 40% est mesuré au regard du niveau de qualité du travail fourni (voir le graphique ci-dessous).

L’étude a soumis au panel 18 tâches dans des domaines très divers : proposer 10 nouveaux produits sur un créneau particulier, analyser un segment de marché, rédiger un communiqué de presse ou encore réaliser une note inspirante expliquant pourquoi un produit surpasse la concurrence. Dans le détail, les consultants ayant recours à ChatGPT réalisent globalement 12,2% de tâches en plus comparé à ceux du groupe témoin. Ils complètent par ailleurs les tâches 25% fois plus vite. Et, globalement, ils produisent donc ces tâches avec une qualité supérieure de 40%, toujours comparé au groupe témoin.

Fait intéressant, l’étude montre que les consultants affichant historiquement les performances les plus basses sont ceux qui enregistrent les gains les plus importants lors de la prise en main de ChatGPT. Pour mesurer ce critère, l’étude a évalué les performances des consultants sur la base de tests avant de leur mettre ChatGPT entre les mains. Résultat : ceux ayant obtenu les pires résultats à ces tests ont vu la qualité de leur produit fini croître de 43% suite à l’utilisation de ChatGPT.

Les consultants affichant historiquement les performances les plus basses sont ceux qui enregistrent les gains les plus importants avec ChatGPT

Autre enseignement, l’étude révèle que les personnes utilisant ChatGPT pour des tâches sur lesquelles elles n’étaient pas bonnes sont plus susceptibles de commettre des erreurs. Pourquoi ? Parce qu’elle font trop souvent confiance à l’intelligence artificielle alors qu’elles ne le devraient pas.

A l’inverse, certains consultants semblent mieux exploiter ChatGPT que d’autres. Ils parviennent à réaliser finement des allers-retours entre l’IA et le travail humain pour combiner efficacement les forces des deux. Certains de ces profils, appelés par l’étude les Centaures, ont une idée claire de la frontière entre l’humain et la machine, alternant entre l’IA et les tâches humaines, en fonction des forces et des capacités perçues de chacun. D’autres en revanche (des profils qu’Havard et le MIT baptisent les Cyborg), mélangent les capacités de la machine et de l’humain pour la plupart des tâches effectuées.

D’après l’étude, les Centaures représentent les profils les plus matures dans l’utilisation de ChatGPT. Ils ont appris à consacrer certaines tâches à l’IA, par exemple la synthèse d’entretiens et autres actions créatives, tout en consacrant leurs compétences humaines à des tâches plus pertinentes, par exemple des traitements liés aux données ou à la gestion du changement. Il serait néanmoins préférable d’être un Cyborg pour certains cas d’usage impliquant de mêler intimement des compétences humaines avec l’IA. C’est la version GPT-4 de ChatGPT qui a été utilisée dans le cadre de cette enquête.

Source : journaldunet.com

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L’IA générative et les modèles de machine learning dans le domaine de la cybersécurité

Selon un rapport de NCC Group, les modèles de machine learning sont très prometteurs pour détecter des attaques zero day. Mais pour débusquer les vulnérabilités dans le code avec l’IA générative, la partie est loin d’être gagnée.

Source : www.lemondeinformatique.fr

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Source : the-blog.fr

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Quiconque a tenté de régler des désaccords par courrier sait que la difficulté n’est pas tant le temps de rédaction qu’on y consacre que celui passé à ruminer avant de l’écrire. C’est ce que s’est dit Nolan, jeune ingénieur urbaniste de Lorient (Morbihan), en demandant à ChatGPT de répondre à sa place à l’agent immobilier avec qui il était en conflit à propos de travaux à réaliser. « Il m’avait écrit sur un ton très désagréable. J’ai demandé à ChatGPT un courrier très respectueux, avec beaucoup de bienveillance, dans un style littéraire et soutenu. » En gros, l’inverse de ce qu’il était parti pour écrire. Il a trouvé le résultat efficace : l’agent en question ne s’est plus manifesté et, surtout, cela a permis à Nolan de « ne pas consacrer trop de temps à une tâche désagréable ». D’habitude, il demande plutôt à l’intelligence artificielle (IA) de lui rédiger des cahiers des charges pour la construction de parkings ou des relevés de décision en fin de réunions de travail.

ChatGPT, l’outil mis au point par la société OpenAI, qui propose du texte à la demande en utilisant une intelligence artificielle, a beaucoup fait parler depuis sa présentation, en novembre 2022. Comme les autres intelligences artificielles, Bard ou Aria, il soulève deux grandes questions : l’IA va-t-elle nous piquer nos boulots ? Va-t-elle permettre aux élèves de tricher à l’école ? Parmi les premiers livres publiés expliquant comment utiliser l’IA, la plupart visent à faire gagner de l’argent aux lecteurs ou à leur permettre d’améliorer leur productivité personnelle. Comme si le travail et les études étaient les seuls réservoirs de tâches à externaliser. Or, lorsqu’on demande aux utilisateurs de consulter l’historique de leurs dernières requêtes, on mesure la quantité de défis du quotidien sur lesquels un coup de main est bienvenu.

Lire l’enquête : Article réservé à nos abonnés L’IA et la culture : les machines sont-elles nos amies ?

Avec son fils adolescent, Romain Meunier, auteur de bandes dessinées installé à Reims, a fait appel à l’IA lorsqu’il s’est rendu compte que les mûres qu’il avait achetées étaient trop acides. « On avait aussi des poivrons dont on ne savait pas quoi faire, alors que des gens venaient dîner. » ChatGPT leur a suggéré des plats à cuisiner, dont une crème de mûre qui s’avéra excellente (les muffins et les toasts étaient très bien aussi). Le père et le fils ont certainement mieux formulé leur requête que Vincent Flibustier, formateur en éducation aux médias et aux « fake news », qui avait demandé à l’intelligence artificielle « des idées créatives pour utiliser toutes les courgettes de la récolte de [s]on frère ». Parmi les suggestions de ChatGPT, un concours de châteaux en courgettes, autour duquel l’algorithme proposait d’organiser un festival médiéval (l’idée de congeler les courgettes coupées en morceaux pour les conserver ne devait pas être jugée assez « créative »).

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Source : www.lemonde.fr

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Pour éviter de dépendre de constructeurs de puces, le créateur de ChatGPT OpenAI réfléchirait à fabriquer lui-même ses puces d’IA. De quoi aussi gagner en indépendance et possiblement optimiser ses dépenses.

Le chiffre est faramineux : avec l’intérêt porté dans le monde entier autour de l’intelligence artificielle, Nvidia a multiplié ses bénéfices par huit en un an. Puisque pour faire fonctionner les programmes d’IA, il faut des serveurs, alimentés par des puces spécialisées. Aujourd’hui, la firme est cotée à plus de 1000 milliards de dollars en bourse. De quoi intéresser OpenAI : la société, principalement connue pour ChatGPT, envisagerait de fabriquer ses propres puces d’IA, a révélé Reuters.

OpenAI n’est pas vraiment limité par ses moyens financiers, mais par le marché des puces
L’agence de presse a pu consulter des discussions internes de l’entreprise. On y apprend que l’entreprise chercherait à faire face à la pénurie de puces d’IA, qui les rend d’autant plus coûteuses. OpenAI réfléchirait à plusieurs options pour y faire face, mais pour l’instant, aucune décision n’aurait été prise.

La société pourrait se mettre à faire fabriquer elle-même ces composants, par exemple en collaboration avec d’autres fabricants. Le nom de Nvidia apparaît, mais l’entreprise souhaiterait diversifier ses partenaires et ne pas se limiter qu’à un seul. D’ailleurs, Reuters rappelle que le PDG d’OpenAI Sam Altman s’était déjà plaint de la pénurie de puces, notamment au regard de Nvidia, qui contrôle 80 % du marché mondial des modèles dédiés à l’IA. Concernant ces révélations, aucun commentaire n’a été fait par OpenAI.

L’autre avantage d’OpenAI à fabriquer ses puces
Le seul problème de la pénurie ne serait pas le seul auquel doit faire face OpenAI. Malgré les milliards de dollars investis par Microsoft, l’entreprise doit faire face à des coûts faramineux pour acquérir le matériel nécessaire au fonctionnement de ses serveurs et finalement, de ses services. D’ailleurs, Microsoft développerait une puce d’IA qu’OpenAI testerait en ce moment même, rapporte The Information. Cela pourrait être une autre piste à emprunter.

D’autant plus que selon Stacy Rasgon, analyste chez Bernstein, si ChatGPT représentait un dixième de Google, il faudrait à OpenAI environ 48,1 milliards de dollars de GPU et 16 milliards de dollars de puces chaque année pour que le chatbot continue de fonctionner. Aussi, OpenAI serait en discussion avec Jony Ive, designer historique d’Apple, dans la conception d’un produit matériel basé sur l’intelligence artificielle. Le projet n’en serait qu’à ses débuts, mais cela pourrait encourager la société à s’investir dans la fabrication de composants.

Devenir un constructeur de puces, c’est difficile
Pourtant, certains obstacles pourraient empêcher le créateur de ChatGPT à fabriquer ses propres puces. D’autres grandes entreprises technologiques ont déjà tenté l’aventure : on parle de Google, de Meta et d’Amazon qui font tous trois partie des Gamam. Soit un cercle très fermé. Pour ces trois géants également, les puces et GPU sont fondamentaux pour leurs activités.

On peut facilement imaginer qu’OpenAI aurait besoin de centaines de millions de dollars par an d’investissement pour se lancer dans cette entreprise. Et quand bien même la société avait les fonds requis, cela ne veut pas dire qu’elle y arriverait. D’autant plus que cela prendrait des années. Autre défi à relever : celui de la potentielle bulle de l’intelligence artificielle. D’autres innovations technologiques n’ont pas rencontré un succès fort, du moins pas encore : la cryptomonnaie, la réalité virtuelle, le métavers. Tous ont eu leur période de gloire, mais n’ont pas (encore) engendré de révolution.

La solution à cela, ce serait d’acquérir un constructeur de puces. OpenAI envisagerait cette voie-là et aurait effectué des vérifications à propos d’une cible potentielle. On ne sait cependant pas de quel acteur il s’agirait.

Source : www.frandroid.com

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Source : www.leparisien.fr

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La combinaison de plusieurs modalités commence donc à ouvrir de nouvelles perspectives passionnantes dans le domaine de l’IA générative. En associant le texte, les images, les sons et bien d’autres éléments, les chercheurs parviennent à créer des programmes beaucoup plus performants, capables de reproduire une multitude d’applications intelligentes.

Ce concept de modalités mixtes, ou “multimodalité”, permettra également de réaliser un objectif de longue date dans le domaine de l’IA : l’apprentissage continu. En effet, en intégrant différentes modalités, les programmes deviennent plus souples et peuvent s’adapter à de nouvelles situations.

Mais le potentiel de la multimodalité ne s’arrête pas là. Elle pourrait également avoir un impact majeur sur le développement de la robotique et de l’IA incarnée. En rendant les programmes génératifs plus collaboratifs, il sera possible d’exploiter pleinement leur potentiel en les utilisant comme de véritables partenaires dans nos tâches quotidiennes.

Cependant, pour exploiter pleinement cette multimodalité, il reste encore du travail à faire. Actuellement, la plupart des modèles de langage sont très unidimensionnels, se limitant au texte. Il est donc nécessaire de développer des programmes capables de comprendre et d’utiliser efficacement différentes modalités.

Les progrès dans ce domaine sont déjà en cours. Des entreprises comme Stability.ai et Meta AI travaillent activement sur le développement de programmes multimodaux performants. Par exemple, Stability.ai dispose de laboratoires dédiés à l’audio, à la génération de code et même à la biologie, montrant ainsi l’étendue des possibilités offertes par la multimodalité.

Cette combinaison de modalités est également en train de transformer notre manière de travailler avec les images. Des chercheurs ont récemment réussi à entraîner un réseau neuronal de génération d’images à améliorer la qualité de ses résultats en les adaptant au contenu textuel. Cette approche prometteuse permet d’affiner les résultats de manière significative et d’obtenir des images plus conformes à nos attentes.

D’autres équipes, comme celle de Meta AI, explorent également les possibilités offertes par la combinaison de l’IA texte/image. Ils ont créé un réseau neuronal qui excelle non seulement dans la production de texte ou d’images, mais aussi dans l’exécution de tâches combinant les deux, comme l’identification d’objets dans une image ou la génération de légendes à partir d’une image.

Ces avancées dans le domaine de la multimodalité ouvrent de nouvelles perspectives passionnantes pour l’IA génératrice. En combinant différentes modalités, nous sommes en mesure de créer des programmes plus performants, capables de reproduire de nombreuses applications intelligentes. Cette évolution promet de faire progresser l’IA incarnée et de transformer notre manière de travailler avec les images. La multimodalité est donc une voie à suivre, offrant des résultats étonnants et une image plus riche du monde.

Source : www.zdnet.fr

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OpenAI annonce des mises à jour pour le chatbot d’IA ChatGPT. La nouvelle mise à jour permet au chatbot de naviguer sur le web et de fournir des informations sur les données actuelles, contrairement à sa version précédente limitée aux données antérieures à septembre 2021 ou janvier 2022. Cependant, cette fonctionnalité n’est accessible qu’aux clients payants Plus et Enterprise.

Pour activer la fonctionnalité de recherche avec Bing, il faut disposer de ChatGPT Plus et aller dans le menu des paramètres pour activer l’option “Browse with Bing”. Cela permettra au chatbot de chercher et récupérer des informations sur le web en passant par l’index de Bing.

Il est intéressant de noter que Microsoft et OpenAI ne dévoilent pas beaucoup d’informations sur la façon dont fonctionne réellement cette fonctionnalité. On sait juste que le chatbot construit une ou plusieurs chaînes de recherche à partir de l’invite donnée, puis utilise Bing pour renvoyer les résultats de recherche. Ensuite, il peut extraire le contenu des pages web, le traiter dans son contexte et fournir des réponses à l’utilisateur.

Cependant, il est curieux de noter que les notifications d’utilisation de Browse with Bing semblent indiquer que le chatbot clique sur les liens et fait défiler les pages, ce qui semble peu probable. Il est possible que ce soit une manière simplifiée de représenter le processus pour le grand public.

Comparé à d’autres plugins disponibles, la fonctionnalité Browse with Bing ne semble pas apporter beaucoup d’avantages. Des tests ont été effectués pour comparer les résultats de Browse with Bing et du plugin WebPilot, et il s’est avéré que ce dernier est plus fiable et fournit des résultats plus complets. Par exemple, lorsqu’il s’agit de trouver une référence d’article spécifique, Browse with Bing a échoué là où WebPilot a réussi à trouver l’information recherchée.

De plus, lorsqu’il s’agit de comparer deux auteurs sur un sujet précis, Browse with Bing n’a pas pu fournir de contenu à comparer, tandis que WebPilot a réussi à fournir un profil et quelques articles récents des deux auteurs, en expliquant également comment leur point de vue éditorial diffère.

En conclusion, la nouvelle mise à jour de ChatGPT, avec Browse with Bing, permet au chatbot d’IA de naviguer sur le web pour trouver des informations actuelles. Cependant, cette fonctionnalité a montré des limites et ne semble pas offrir autant d’avantages que d’autres plugins existants. Alors que la recherche avec Bing peut sembler prometteuse, il faudra certainement des améliorations pour qu’elle devienne une option vraiment efficace pour les utilisateurs.

Source : www.zdnet.fr

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