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ChatGPT : Potentiel et limitations en analyse de données

L’importance de l’IA dans le domaine de l’analyse de données n’est pas nouvelle. Depuis des années, des algorithmes sont utilisés pour prédire les tendances du marché, optimiser les opérations logistiques ou même détecter les fraudes. Cependant, ce qui distingue ChatGPT, c’est sa facilité d’utilisation et sa capacité à interagir en langage naturel. Imaginez un analyste de données posant une question complexe à une machine et recevant une réponse détaillée en quelques secondes, sans avoir à écrire une seule ligne de code. C’est la promesse de ChatGPT.

Qu’est-ce que ChatGPT ?

GPT est une création d’OpenAI, une organisation dédiée à la recherche en intelligence artificielle. Le modèle GPT est une avancée majeure dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP). Il a été formé sur des quantités massives de texte pour comprendre et générer du langage humain de manière contextuelle. Au fil des versions, de GPT à GPT-4 , le modèle est devenu de plus en plus sophistiqué, capable de comprendre des nuances complexes et de répondre à des questions de manière plus précise.

Au cœur de GPT se trouve l’architecture des transformateurs, une structure de réseau neuronal qui traite les informations de manière séquentielle, typique du langage. Les transformateurs emploient l’attention auto-régressive, attribuant un poids à chaque mot ou phrase en fonction de sa pertinence dans un contexte spécifique. Cela confère à GPT la capacité de produire des réponses qui considèrent l’intégralité du contexte d’une question ou d’une requête.

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