La capacité des chatbots GPT à maîtriser différents domaines de conversation

Les modèles de chatbots GPT sont capables de générer des réponses de manière autonome à partir de vastes quantités de données textuelles. Ils offrent la possibilité de converser sur de nombreux sujets.

Evaluation sur le domaine de l'actualité

Pour évaluer le niveau de compréhension de l'actualité des chatbot, des questions leur ont été posées sur des évènements internationaux, nationaux et régionaux récents. GPT-3 a démontré une bonne maîtrise de l'actualité. Il a la capacité à restituer des faits de manière détaillée et à engager une discussion sur le sujet. Cependant, certains biais idéologiques ressortent dans ses analyses. En effet, son avis sur la guerre en Ukraine présenté un point de vue davantage aligné sur la position de certains gouvernements. Il n’a pas fourni sur une analyse objective et nuancée du conflit.

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GPT-2 a des connaissances plus limitées sur les évènements récents. Il peut parfois donner des réponses hors-sujet. Des questions sur la dernière élection présidentielle française lui ont été posées. Il a eu du mal à resituer le calendrier des différents tours et à replacer les principaux candidats dans le paysage politique actuel. Ses réponses manquaient de précisions factuelles et comportaient parfois des erreurs, ce qui témoigne d'une compréhension moins poussée de l'actualité récente. Vous pouvez effectuer des tests sur  https://www.chatbotgpt.fr/

Evaluation sur le domaine scientifique

Pour des tests en mathématiques, physique et biologie, GPT-3 a fait preuve d'une excellente maîtrise des concepts scientifiques de base. Il a aussi la capacité de résoudre des problèmes complexes. Il a réussi à traiter avec un haut niveau de performance plusieurs exercices quantitatifs et qualitatifs dans ces différentes disciplines.

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Cependant, ses limites apparaissent lorsqu'il s'agit d'expliquer en détail certains phénomènes ou mécanismes. Par exemple, sur le fonctionnement du système immunitaire humain, ses explications manquaient de précision et omettaient certaines étapes clés. De même en physique quantique, il butait sur la conceptualisation de principes fondamentaux comme : 

• le principe d'incertitude ; 
• la relativité restreinte ; 
• le spin des particules.

GPT-2 donne généralement de bonnes intuitions sur les principes scientifiques. Il commet parfois des erreurs conceptuelles dans ses explications, révélant des lacunes dans sa compréhension fine des notions. Ses capacités quantitatives sont aussi plus limitées pour résoudre des problèmes complexes impliquant plusieurs étapes de raisonnement.

Evaluation sur le domaine des loisirs

Concernant la culture, le sport et le divertissement, GPT-3 démontre une connaissance approfondie. Elle lui permet d'engager aisément la conversation et de partager des avis argumentés sur de nombreux sujets. Il a fait preuve d'une grande maîtrise de l'information, citant avec pertinence des exemples précis sur des thématiques comme : 

• le cinéma ; 
• la musique ; 
• l'actualité du sport.

Néanmoins, ses analyses peuvent parfois refléter les biais contenus dans ses données d'entraînement, majoritairement issues de sources américaines. Dans sa vision du jazz ou du cinéma, on peut déceler une perspective plus centrée sur la culture états-unienne. Ses recommandations manquent aussi de diversité.

De son côté, GPT-2 démontre des connaissances plus basiques dans le domaine des loisirs, avec une vision souvent stéréotypée. Néanmoins, cela reste suffisant pour engager une conversation sur des sujets grand public comme les dernières sorties cinématographiques ou les résultats sportifs marquants. Pour progresser, il lui manque une expertise approfondie et une plus grande ouverture culturelle.

Compréhension des concepts et capacité de résolution de problèmes

GPT-3 a fait preuve d'une excellente assimilation des concepts scientifiques de base tels que : 

• les lois de la physique ; 
• la classification du vivant ; 
• les mathématiques. 

Il est capable de résoudre des exercices complexes en détaillant les étapes de calcul ou de raisonnement. Cependant, lorsque les problèmes impliquent la mobilisation transversale de connaissances dans différents domaines, ses performances se dégradent.

Limites dans l'explication de phénomènes complexes

Si GPT-3 parvient à modéliser et résoudre des équations complexes, il éprouve plus de difficultés à fournir des explications fluides sur des phénomènes interdisciplinaires. Ses connaissances restent parcellaires et ne lui permettent pas toujours de replacer les phénomènes dans leur contexte global. De même, lorsqu'il s'agit d'extrapoler sur des découvertes récentes ou des domaines émergents, le modèle bute rapidement sur les limites de ses bases de données.