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1 mai 2023

Découvrez comment l’intelligence artificielle du type ChatGPT peut devenir un atout pour votre entreprise!

Depuis quelques années, l’intelligence artificielle (IA) contribue significativement à plusieurs domaines, notamment la santé, l’éducation, les transports, l’environnement, ainsi que le commerce et l’industrie. Plus récemment, de nouvelles méthodes liées au traitement du langage naturel (TLN) suscitent un engouement qui rappelle les débuts de l’internet. On parle notamment de ChatGPT, pour ne citer que le plus connu. Cet article de blogue va tenter de répondre à quelques questions d’intérêt pour la clientèle d’Économie du savoir Mauricie : Qu’est-ce que le TLN? Que sont ChatGPT et les technologies similaires? Comment les utiliser au quotidien pour augmenter notre productivité? Quelles sont les opportunités d’utilisation pour améliorer la compétitivité des entreprises?

Qu’est-ce que le traitement du langage naturel?

En IA, le TLN a pour but de traiter toutes données sous forme de texte. La plus récente technique, celle sur laquelle s’appuie ChatGPT est basée sur des réseaux de neurones profonds, appelés « transformateurs » dans ce contexte. Il s’agit de vastes modèles mathématiques pré-entrainés sur d‘immenses corpus de texte. L’entrainement se fait, par exemple, sur des articles de journaux, de livres, de sites web, de discussions en ligne, de publications sur les réseaux sociaux et autres.

Au terme de cet entrainement, ce type d’intelligence artificielle sert à générer du texte. Le principe est simple : l’agent conversationnel (le « chatbot ») tente de prédire la réponse la plus adéquate possible à la lumière d’une phrase d’amorce (souvent, une question), entrée par un usager humain. Les réponses (le texte prédit) tiennent toujours compte des dernières interactions. Il est facile de raffiner nos questions en ajoutant des éléments de contexte, lorsque la réponse de l’agent conversationnel ne correspond pas totalement à nos attentes. Afin d’illustrer les possibilités des récentes avancées du TLN, quelques cas d’utilisation sont présentés.

Utilisation d’un agent conversationnel (ChatGPT, par exemple) afin d’augmenter l’efficacité de vos employés

Dès maintenant, une partie de cette technologie vous est accessible, à vous et aux employés de votre entreprise. Par exemple, ChatGPT est accessible sur un nuage, gratuitement. Voici quelques cas d’utilisation qui peuvent favoriser l’efficacité des employés.

Cas 1 : Rédaction (documents, lettres, courriels)

Supposons qu’il faille écrire une lettre de recommandation. Plutôt que d’écrire une lettre complète, il est possible de n’écrire qu’un seul paragraphe qui explique notre besoin à ChatGPT :

« Rédige une lettre de recommandation formelle pour Julien X, de la part de Jean-Sébastien Dessureault. Mentionner que j’ai eu la chance de travailler avec lui de 2009 à 2017 au sein de l’entreprise XYZ. La lettre doit faire mention du professionnalisme du candidat, de sa capacité à travailler en équipe, et de sa grande capacité d’adaptation. »

La réponse de ChatGPT pourrait ressembler à ceci :

Ces outils génératifs prennent leur source sur une certaine base aléatoire. Ceci implique que la réponse générée pourrait différer légèrement, à chaque requête. L’usager doit évidemment relire et apporter quelques légères modifications avant de conclure à une version définitive du texte.

Cas 2 : Amélioration/correction de texte

Il est possible de demander à ChatGPT de réviser un texte brouillon truffé d’erreurs de toutes sortes. Par exemple, ce cas extrême :

« Reformule et corrige ce texte :
notre produit X4522 est notre produit vedete. Sa toujour été notre best produit qui nous a fais faire beaucoup de profis. Notre enteprise en est fier et se produit nous a fait gagné un prix du public en 2020 au gala des Champions ».

Il serait possible d’améliorer davantage le texte, en mentionnant :

« Reformuler ce dernier texte dans un français plus formel. »

Cas 3 : Recherches plus efficaces (remplacer Google, régulièrement).

Supposons qu’un employé veuille s’informer au sujet de l’infonuagique (« cloud computing »). Son premier réflexe serait de rechercher « infonuagique » sur Google. Ceci aurait pour effet de produire une liste de multiples sites web, en différentes langues, de différentes qualités, résumant l’infonuagique. Le temps requis pour l’exploration de ces sites et en faire une synthèse est significatif. En quelques secondes, un outil comme ChatGPT peut faire une synthèse de tout ce qu’il a appris à travers ses corpus de textes. Voici un exemple :

« En mots simples, qu’est-ce que l’infonuagique? »

Il est possible d’ajouter des questions dans ce même contexte :

« Quels seraient les 3 principaux « nuages » disponibles pour mon entreprise spécialisée en gestion? »

« Existe-t-il des problèmes de sécurité liés à l’utilisation d’un nuage? »

Une multitude d’autres possibilités d’utilisation existent. Il est possible entre autres de générer des résumés, des traductions et des classifications de texte. Il est également possible de générer du code informatique.

Personnalisation d’un outil de NLP afin d’accroitre la productivité de votre entreprise

Les exemples précédents utilisent simplement les modèles pré-entrainés sur des corpus de textes généraux. En entrainant une seconde fois les modèles sur des données propres à votre entreprise, il est possible d’avoir des résultats bien au-delà de ce que peut faire un outil comme ChatGPT. Cette personnalisation est appelée le « finetuning ». Cette partie requiert l’intervention d’une équipe d’experts, car elle nécessite la création d’algorithmes d’intelligence artificielle, mais elle a l’avantage de décupler l’impact de l’utilisation de cette technologie. Voici quelques cas d’utilisation possible :

Cas 1 : Génération de documents propres à votre entreprise.

Si votre entreprise doit produire une quantité importante de documents, l’utilisation du TLN peut s’avérer une excellente idée. Il est possible de générer, par exemple, des descriptions de produits pour vos catalogues, du contenu pour votre site web, des parties de guides de l’usager et de vos différents devis.

Cas 2 : Classification de données textes de votre entreprise.

Supposons que votre entreprise doit gérer une multitude de critiques de clients. Vous désirez quantifier/classer vos critiques en 3 catégories :  les critiques positives, les critiques négatives, et les critiques neutres. Ce serait une excellente idée d’automatiser ce processus à l’aide d’un classificateur basé sur le TLN. Cet indicateur quantifié pourrait devenir un nouvel outil de votre tableau de bord et une métrique de succès de votre entreprise. La source d’information pourrait être les réseaux sociaux, les documents PDF, de bases de données ou même les documents manuscrits.

Cas 3 : Agent conversationnel

Un agent conversationnel pourrait être inséré sur votre page web, afin de répondre aux questions fréquemment posées au sujet de votre entreprise ainsi qu’au sujet de vos produits et services. Ces agents conversationnels existent depuis quelques années, mais deviennent particulièrement performants depuis qu’ils sont basés sur la technologie d’IA générative, tels GPT-3 (ChatGPT).

Conclusion

En espérant que cet article de blogue vous sera utile. Notez qu’en plus d’approfondir vos connaissances et tirer profit au maximum des nouvelles technologies de TLN, la Cellule d’expertise en robotique et intelligence artificielle offre des formations sur-mesure à ce sujet. Elle offre également un service d’accompagnement, de recherche et de développement pour les entreprises du Québec, le tout en tenant compte des enjeux éthiques liés à l’exploitation de méthodes d’intelligence artificielle. N’hésitez pas à nous demander conseil.

Auteur : Jean-Sébastien Dessureault
Formateur-chercheur
Cellule Expertise Robotique + Intelligence Artificielle
Formation continue et services aux entreprises
Cégep de Trois-Rivières
jean.sebastien.dessureault@cegeptr.qc.ca

Jean Sébastien Dessureault

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