L’intelligence artificielle ne vous remplacera pas dans votre travail, mais quelqu’un qui sait s’en servir le fera.
Les IA génératives telles que ChatGPT sont entrées brusquement dans notre quotidien. Du jour au lendemain, il est devenu possible de générer des images, du code, des poèmes à partir d’instructions simples. C’est la première fois qu’il est possible de faire produire du contenu intellectuel par une machine.
Ces technologies bouleversent dès à présent notre travail. Elles changent notre rapport à l’information en proposant une nouvelle source de vérité basée sur des probabilités et non plus des sources.
Ceci peut présenter des impacts forts pour la société, les organisations et les métiers. Il est donc plus que jamais temps de comprendre ces IA génératives et les professionnels des Ressources Humaines ont une responsabilité particulièrement importante dans ce processus.
L’objectif de cet article est de vous présenter le fonctionnement des IA génératives telles que ChatGPT. Nous discuterons ensuite de leur potentiel, mais aussi leurs limites et les risques associés. Nous terminerons enfin par des bonnes pratiques et exemples d’utilisation.
Sommaire
ChatGPT, c’est quoi ?
ChatGPT est un service de chat basé sur un modèle d’apprentissage profond qui fait partie de la catégorie des Large Languages Models. Il permet de donner des instruction (prompts) et d’obtenir des retours (output) à partir de sa vaste base de connaissance. Développé par Open AI, Microsoft y a réalisé des investissement énormes. Depuis, Google a lancé Bard pour concurrencer Open AI.
Ce type de modèles existe depuis plusieurs années maintenant. Mais l’engouement pour ChatGPT s’explique par sa simplicité d’utilisation, sa mise à disposition du grand public et la quantité de donnée utilisée pour son apprentissage.
Le développement du cloud computing et les capacités de calcul disponibles ont rendu possible le développement de ces modèles. Il est important de noter que les demandes transmises à ChatGPT sont envoyées à OpenAI (ou à Google dans le cas de Bard). Ainsi, dès leur partage, les requêtes appartiennent de fait à OpenAI. Ces dernières servent à enrichir le modèle, mais peuvent également refaire surface. C’est arrivé à des ingénieurs Samsung qui se sont servis de ChatGPT pour développer du code confidentiel.
Comment ça fonctionne ?
ChatGPT est basé sur l’architecture GPT3.5. C’est un réseau de neurones profond de 175 milliards de paramètres entrainés sur 570 Go de texte (soit 45 millions de pages). Une solution basée sur l’architecture GPT4 est dès à présent disponible à l’abonnement. Cette dernière aurait été construite sur une architecture de 100 billions de paramètres.
Le principe des Large Langage Models tels que GPT est d’identifier les structures et les motifs du langage naturel. Ce modèle va ensuite appliquer des probabilité bayésienne. De façon plus simple, le modèle va appliquer un poids de pertinence a des mots selon la présence des mots suivants.
Pour illustrer, si je vous présente ces trois séquences :
Puis que je vous demande de remplacer le « ? » cette nouvelle séquence :
En choisissant l’une des deux propositions :
Il y a de grandes chances que vous ayez choisi la 2ème proposition.
C’est exactement que ce que ChatGPT fait. Il ne comprend pas le sens en soit des caractères qui lui sont transmis. Mais il est capable d’identifier la logique et de la retranscrire. Ainsi, il faut porter un regard critique sur les informations produites par ChatGPT.
L’exercice ci-dessus présente également les trois grandes étapes que suit un modèle tel que chatGPT : l’apprentissage, l’instruction (ou prompt) et la sortie (ou inférence)
Les points forts de ChatGPT
ChatGPT est construit pour interagir en langage naturel textuel. Il prend des instructions textuelles comme entrées et propose du texte en sorties.
Ainsi, les opérations qui vont demander de manipuler du texte seront particulièrement pertinentes :
- Produire un résumé : lettres de motivation, mails, comptes rendus de réunions, offres d’emploi (ça me rappelle quelque chose…)
- Générer du contenu : descriptifs de fiches de postes, de formation, postes sur les réseaux sociaux…
- Brainstormer : ChatGPT est particulièrement bon pour tirer des idées à partir de premières propositions. Il ne sera que plus pertinent avec votre feedback.
- Développer : les langages de programmation sont particulièrement adaptés étant donnée leur rigidité.
Les points faibles de ChatGPT
Le fonctionnement de ChatGPT induit bien entendu des points faibles. Open AI continue d’améliorer sa solution, notamment grâce aux retours utilisateurs.
Il est néanmoins important d’avoir en tête les faiblesses de cet outil pour s’assurer que l’usage qui en est fait soit le plus pertinent.
Les hallucinations : ChatGPT est construit pour générer une succession de mots la plus probable. Ainsi, il se peut que le contexte de la question induise. Voici un exemple particulièrement parlant :
Les hacks : ChatGPT est entrainé pour refuser les interactions qui seraient considérées comme dangereuses, discriminatoires… L’article scientifique publié par les équipes Open AI présente les critères utilisés pour ces évaluations :
Néanmoins, il est possible de contourner les restrictions en adaptant les questions posées :
Maintenant que nous commençons à avoir une certaine maturité sur cet outil, plusieurs interrogations sont apparues.
Tout d’abord, OpenAI s’est vanté d’avoir ingéré une grande partie du web accessible en vue d’entraîner son modèle. Mais parmi ces données, de nombreuses n’étaient pas libres de droit et certaine contenaient des données personnelles.
Enfin, les contenus produits par des IA génératives ne font pas l’unanimité. De nombreuses personnes décident de les boycotter pour des raisons de qualité, ou pour ne pas encourager la perte des activités intellectuelles. Ainsi, dans un monde où les contenus sont produits par des IA, le contenu humain, bio peut-être, sera différenciant.
Pour en savoir plus, je vous recommande la très bonne vidéo de DEFAKATOR.
Quels impacts pour les Ressources Humaines ?
Maintenant que nous comprenons mieux les LLM, leur fonctionnement et leurs applications, nous pouvons discuter des impacts pour les RH. Nous identifions 3 niveaux :
Tout d’abord, les services basés sur des LLM tels que ChatGPT sont utilisés par les salariés pour des questions RH. C’est une nouvelle source d’information, dont la fiabilité peut être questionnée étant donné ses points faibles. Toujours est-il qu’il faut tenir compte de cet outil lors de nos interactions avec des salariés. Peut-être est-ce l’occasion de proposer un nouveau service interne pour vos collaborateurs ? De nombreux projets de ce type émergent déjà dans les entreprises grâce aux modules Cloud proposés par Microsoft Azure Open Ai et Google.
Ensuite, il s’agit d’un nouvel outil de travail qu’il faut apprendre à utiliser. Cela est comparable à l’entrée de l’informatique dans les bureaux. Il faut faire preuve d’adaptation, de résilience et tirer le positif de ce nouvel outil en l’adaptant aux besoins spécifiques. De même, les RH doivent en comprendre les risques et les limites pour ne pas y accorder une confiance aveugle et se placer en garantes de l’éthique quant à l’usage de ces outils.
Enfin, l’interaction avec ces nouvelles technologies induit de nouvelles compétences, qu’il faut comprendre et appréhender en vue de l’intégrer au mieux dans l’organisation. Il faut donc repenser les métiers et la façon dont ils sont exercés. Par ailleurs, les impacts sur les métiers seront tels que les modèles de compétences tels que nous les connaissons seront bouleversés. Il est de la responsabilité de la fonction RH d’anticiper. Les RH ont en effet un rôle essentiel d’intégrer ce sujet dans leur feuille de route stratégique pour contribuer à la transformation de leur organisation.
Comment bien utiliser Chat GPT ?
Etant donné son fonctionnement, on comprendra que ChatGPT sera très bon pour certaines tâches, beaucoup moins pour d’autres.
Par ailleurs, certaines façons de l’utiliser vont permettre d’optimiser les résultats. Il s’agit de cette nouvelle compétence que nous appelons prompting. Dans les exemples suivants, je vais vous illustrer des grands principes de prompting appliqué aux IA génératives. Vous pouvez vous former à cette compétence sur ce site.
Pour bien utiliser ChatGPT, il est important de respecter ces trois étapes :
- Acting as : attribuer un rôle au model lui permet d’adopter la bonne posture vis à vis de la demande.
- Objectif : soyez clair sur vos attentes, est-ce la rédaction d’une fiche de poste ? La réponse à un mail ?
- Contexte : donnez le maximum de matière première spécifique à votre demande pour que ChatGPT propose la réponse la plus pertinente
- Exemple : présentez à l’outil la forme que vous attendez pour qu’il puisse la reproduire.
Nous allons maintenant présenter comment utiliser ces techniques.
Le acting as
ChatGPT est particulièrement bon pour tenir un rôle. Ainsi, si on lui demande d’agir en tant que juriste ou en tant que DRH, il proposera des réponses différentes à un même question. Voici deux cas où l’on demande à ChatGPT d’écrire un mail pour rappeler les principes de poser des congés.
Dans le premier cas, ChatGPT prend le rôle d’un DRH bienveillant :
Dans le second, celui d’un juriste expert en droit social :
On constate que le ton, et le fond du message diffèrent grandement entre les deux demandes.
L’objectif
Soyez précis dans la description de votre objectif afin de permettre à l’outil de cibler au mieux ses propositions.
Par exemple, si vous demandez à ChatGPT de construire un plan de formation, il sera très générique et peu pertinent :
Par contre, si vous préciser votre demande et en alimentez le contexte. La répons sera beaucoup plus pertinente.
Voici le lien vers la conversation complète.
Le contexte
Le contexte sera particulièrement utile si votre demande nécessite des informations spécifiques. Pour appliquer correctement le contexte, il est essentiel de le distinguer de l’ensemble du prompt. Pour cela chaque Large Language Model dispose de balise différentes. Par exemple :
»’début du contexte »’
Voici le contexte à interpréter
»’fin du contexte »’
Cet usage est particulièrement pratique pour faire référence lors d’une instruction à un contenu qui sera présenté plus tard dans le prompt. Il est donc particulièrement utile pour des reformulations, synthèses etc…
Voici un exemple :
L’apprentissage par l’exemple
L’apprentissage par l’exemple consiste à donner des illustrations de la tâche attendues par ChatGPT. Ainsi, si on lui demande de produire des analyses d’impacts sur des sujets stratégiques, il est possible de lui fournir un exemple de l’attendu :
ChatGPT comprends la structure et l’intention derrière l’exemple, et le reproduit.
Voici un lien vers le Chat complet si la réponse vous intéresse.
Bonus : 100 prompts RH pour ChatGPT
ChatGPT peut-être utilisé pour de nombreux usages : écrire une annonce à partir d’une fiche de poste, rédiger des questions pertinentes à poser en entretien d’embauche, améliorer la prose d’un de vos documents.
Retrouvez dans le tableau ci-dessous les 100 meilleurs prompts pour les RH. Vous pouvez aussi ajouter vos propositions de prompt en cliquant ici :
