Qu’est-ce que c’est et qu’est-ce que c’est pour Code Interpreter, le dernier plugin pour ChatGPT

Jamais un moment ennuyeux. Quand cela semblait être le battage médiatique, l’excitation autour de l’intelligence artificielle s’estompait, avec les utilisateurs de ChatGPT baisse pour la première foisvoici une autre nouveauté destinée à être discutée : Interprète de code.

Il ne s’agit pas d’une application autonome, mais d’un plugin ChatGPT, réservé aux utilisateurs de la version payante du chatbot, qui étend considérablement ses capacités. Le transformant essentiellement en un data scientist personnel, capable d’éditer des images, de convertir des fichiers d’un format à un autre, d’écrire du code en langage Python pour analyser de grands ensembles de données, identifier ses principaux éléments et créer des graphiques et des cartes interactives qui mettent en évidence les particularités. Des opérations qui prenaient auparavant plusieurs heures, comme par exemple le “nettoyage” des données pour éliminer les doublons et uniformiser leur nomenclature, avec Code Interpreter peuvent être réalisées en quelques minutes.

Comment ça marche? Tout d’abord, vous devez activer le plugin. Il s’agit d’une fonction encore expérimentale, vous devez donc aller dans la section Paramètres, rechercher “fonctionnalités bêta” et cocher l’option ici. À ce stade, dans la fenêtre de discussion habituelle, vous pouvez entamer un dialogue avec le modèle. Ce qui saute aux yeux, c’est que contrairement à ce qui se passe avec la version normale (payante ou non) de ChatGPT, dans Code Interpreter, en cliquant sur l’icône “+” à côté du chat, il est possible d’uploader des fichiers jusqu’à 100 Mo . Il ne reste plus qu’à charger le jeu de données de référence et se livrer aux analyses les plus disparates.

Il y a ceux, comme un professeur à l’université de Pennsylvanie, Ethan Mollick, qui ont apprécié à titre indicatif, d’utiliser le modèle pour prouver à un terrestre plat, avec des arguments mathématiques et graphiques, que la Terre est ronde. Ce que Code Interpreter a fait sans broncher, et dans les moindres détails.

Toujours à titre de divertissement, Mollick a alimenté le logiciel avec une base de données contenant les noms et les caractéristiques de divers super-héros de bandes dessinées, lui demandant de trouver des facteurs qui lui permettraient de prédire quel type de pouvoirs un certain protagoniste pourrait avoir en fonction d’autres facteurs. Découvrant ainsi que la plupart d’entre eux respectaient certains archétypes.

Adieu Data Scientist ?

Si des programmes comme Code Interpreter poussent presque automatiquement ceux qui les utilisent à “jouer” un peu, les répercussions de cela, comme d’autres logiciels génératifs d’IA, sur la société et le monde du travail sont en réalité très graves.

Il est facile de comprendre comment la possibilité de tirer rapidement du sens de grands ensembles de données sans avoir – ou presque – d’expérience en programmation – ouvre des perspectives très intéressantes pour les sociologues, les décideurs politiques, les journalistes d’investigation, les analystes financiers, les experts en marketing qui ont besoin de profiler les utilisateurs ou comprendre comment la marque de l’entreprise est perçue sur les médias sociaux. De petites équipes ou même des individus seuls pourront obtenir des résultats auparavant inaccessibles à moins de disposer de ressources importantes. Il est plus difficile d’imaginer les conséquences de l’apparition d’outils tels que Code Interpreter sur ceux qui analysent des données pour gagner leur vie.

Si quelqu’un est capable de manipuler des données en quelques étapes seulement avec des résultats généralement l’apanage de professionnels ayant des années d’études et de travail derrière eux, qu’adviendra-t-il de ces derniers ? Le débat fait rage sur Internet. « Il me semble clair que les humains ne seront pas remplacés par Code Interpreter. Au contraire, l’intelligence artificielle fait ce que l’automatisation a toujours fait – nous libérer des parties les plus ennuyeuses et répétitives de notre travail – a écrit Morrick par exemple ».

Dans la même lignée le data scientist Soner Yildrim qui moyen il a souligné comment, à l’ère du travail à distance, la nature dialectique de Code Interpreter signifie que le programme peut utilement se substituer aux collègues de bureau lorsqu’il s’agit de rechercher des suggestions ou de clarifier des doutes. Un mentor, plutôt qu’un remplaçant en somme. Encore une grande aide.

Les limites du bricolage

D’un avis complètement différent, Peter Tennant, professeur d’analyse des données de santé à l’Université de Leeds. “Veuillez ne pas utiliser ChatGPT pour analyser les données. Je n’arrive pas à croire que je doive dire cela – a-t-il écrit sur Twitter – Les outils d’apprentissage automatique peuvent être attrayants, mais des analyses simplistes basées sur les données peuvent être dangereusement trompeuses. Nous avons besoin de plus de réflexion, pas de moins. S’attirant immédiatement l’accusation de “gardiennage”, c’est-à-dire de défendre son propre arrière-cour.

Entre passionnés et sceptiques, la position la plus équilibrée semble peut-être être celle de ceux qui souhaitent une utilisation consciente et ciblée. “L’analyse exploratoire des données consiste en une séquence d’opérations avec lesquelles tout scientifique des données étudie un ensemble de données et tire ses conclusions. Ce sont désormais des opérations standards qui s’automatisent facilement – explique Maurizio Napolitano, chercheur à la Fondation Bruno Kessler à Trente, expert en open data – ChatGPT a l’avantage de pouvoir transformer ces résultats en langage naturel et de dialoguer avec eux. Cependant, le programme n’est utile que si vous comprenez clairement comment interagir avec les résultats et les interpréter. Sinon, même si le taux d’erreur est faible, il y a un risque de mauvaises interprétations basées sur des hypothèses stériles.

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