Sources de citation de ChatGPT : D'où ChatGPT tire-t-il ses informations ?

Comprendre les sources de données d’entraînement de ChatGPT

La base de connaissances de ChatGPT est construite à partir d’une collection diversifiée de données Internet accessibles au public, combinée à des jeux de données sous licence et à un affinement par retour humain. Le modèle a été entraîné sur trois sources principales : données Internet disponibles publiquement (sites web, articles et contenus en ligne), jeux de données sous licence (dont des livres et publications académiques), et retour humain de la part de formateurs ayant contribué à affiner les réponses. Ces données d’entraînement englobent un éventail extraordinairement vaste de sources, notamment des sites d’actualités, des revues académiques, des livres, de la documentation technique, des forums comme Reddit et Stack Overflow, des articles de Wikipedia, et d’innombrables autres pages web accessibles publiquement. L’ampleur et la diversité de ces sources—couvrant de multiples langues, domaines et points de vue—créent une base de connaissances complète permettant à ChatGPT d’aborder des sujets allant de la physique quantique à l’histoire médiévale en passant par la culture pop contemporaine. Cependant, il est crucial de comprendre que ChatGPT n’a pas accès à des informations en temps réel ni à des bases de données propriétaires ; il ne peut puiser que dans ce qui était disponible lors de sa période d’entraînement.

Explication de la date de coupure de connaissance

Une date de coupure de connaissance représente le moment après lequel ChatGPT ne dispose plus de données d’entraînement, créant ainsi une limite stricte aux informations auxquelles il peut accéder. Différentes versions de ChatGPT présentent différentes dates de coupure : ChatGPT-4 a été entraîné sur des données jusqu’en décembre 2023, tandis que ChatGPT-4o (la version optimisée) a une coupure en octobre 2023. Ces dates de coupure impactent considérablement la précision et la pertinence des réponses, en particulier pour les événements récents, les recherches nouvellement publiées ou les statistiques actuelles qui peuvent avoir évolué depuis la collecte des données d’entraînement. Certaines versions récentes de ChatGPT peuvent effectuer des recherches web pour récupérer des informations actuelles au-delà de leur date de coupure, bien que cette fonctionnalité ne soit pas disponible dans toutes les versions ou contextes. Comprendre la date de coupure de votre modèle est essentiel pour les utilisateurs ayant besoin d’informations récentes, car ChatGPT ne peut pas fournir de réponses précises sur des événements ou développements survenus après sa période d’entraînement. Cette limitation est l’un des facteurs les plus importants à considérer lors de l’évaluation de la fiabilité de ChatGPT pour des requêtes sensibles au temps.

Comment ChatGPT récupère et synthétise l’information

Contrairement aux moteurs de recherche qui récupèrent des documents ou pages web spécifiques en réponse à des requêtes, ChatGPT génère des réponses en synthétisant les schémas appris lors de l’entraînement—un processus fondamentalement différent. Lorsque vous posez une question à ChatGPT, il ne parcourt pas une base de données ou un index ; il utilise plutôt des schémas statistiques issus de ses données d’entraînement pour prédire la séquence de mots la plus susceptible de constituer une réponse utile. Cette approche basée sur la génération signifie que ChatGPT combine des informations de multiples sources de ses données d’entraînement pour créer des réponses nouvelles qui n’existent peut-être nulle part sous cette forme dans le matériel source. Le modèle apprend essentiellement les relations entre concepts, faits et idées, puis reconstruit ces connaissances en fonction de votre requête spécifique. Cependant, cette méthode présente un inconvénient majeur : lorsque le modèle hésite ou que les schémas dans ses données d’entraînement sont contradictoires ou lacunaires, il peut générer des informations plausibles mais fausses, un phénomène appelé « hallucination ». Les versions récentes de ChatGPT qui intègrent la recherche web peuvent compléter ce processus de génération en récupérant des informations actuelles sur Internet, bien que cette fonctionnalité nécessite une activation explicite et ne soit pas disponible sur toutes les plateformes.

Sources de données spécifiques et leur importance

Les données d’entraînement de ChatGPT proviennent de plusieurs grandes catégories de sources, chacune apportant une valeur unique à sa base de connaissances :

• Articles et recherches académiques : Les revues à comité de lecture et publications de recherche apportent des informations fiables et validées sur des sujets scientifiques et techniques
• Articles de presse : Les grands médias d’actualité contribuent à la connaissance des événements récents et à la diversité des points de vue sur des questions contemporaines
• Livres : Les livres publiés offrent une couverture approfondie et structurée des sujets et représentent un contenu édité et sélectionné
• Sites web et blogs : Le contenu web général fournit des informations pratiques, des tutoriels et des points de vue variés
• Forums et plateformes de discussion : Les discussions communautaires comme Reddit et Stack Overflow apportent des solutions concrètes et des avis d’experts
• Documentation technique : La documentation logicielle, les API et les guides techniques fournissent des informations précises et spécialisées
• Wikipedia : L’encyclopédie collaborative offre des informations structurées couvrant pratiquement tous les domaines

L’importance de cette diversité de sources réside dans leurs forces complémentaires : les articles académiques garantissent la rigueur, les articles de presse l’actualité, les livres la profondeur et les forums l’application pratique. Cependant, la qualité des sources varie considérablement—un article académique révisé par des pairs a plus de poids qu’un simple billet de blog, mais le processus d’entraînement de ChatGPT ne fait pas explicitement la distinction entre eux. Cela signifie que la connaissance de ChatGPT reflète à la fois des sources autorisées de haute qualité et des contenus de moindre qualité, voire trompeurs, d’où l’importance de la vérification lors de l’utilisation du modèle pour des décisions importantes.

Le rôle du retour humain dans l’entraînement

Après l’entraînement initial sur de vastes quantités de textes, OpenAI a utilisé une technique appelée apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF) pour affiner les réponses de ChatGPT. Dans ce processus, des formateurs humains ont évalué les réponses du modèle et fourni un retour d’information, aidant le système à apprendre quelles réponses étaient les plus utiles, précises et conformes aux valeurs humaines. Ces formateurs n’ont pas vérifié chaque affirmation ; ils ont plutôt évalué la qualité, l’utilité et la sécurité globale des réponses, influençant indirectement la manière dont le modèle priorise et présente les informations. Le RLHF influence significativement les informations mises en avant dans les réponses et la façon dont les sujets sont abordés, introduisant un jugement humain dans ce qui serait autrement un modèle purement statistique. Cependant, ce processus de retour humain comporte des limites inhérentes : les formateurs ont leurs propres biais, lacunes et limites, et ne peuvent pas évaluer la véracité de chaque affirmation dans tous les domaines. De plus, le processus de retour est coûteux en ressources et ne peut être appliqué qu’à une fraction des sorties possibles du modèle, ce qui signifie qu’une grande partie du comportement de ChatGPT reflète encore les schémas bruts de ses données d’entraînement plutôt qu’une curation humaine explicite.

Bien citer ChatGPT

Citer ChatGPT est important pour l’intégrité académique et la transparence, permettant aux lecteurs de comprendre l’origine des informations et, potentiellement, de reproduire ou vérifier vos résultats. Le format de citation dépend du guide de style requis, mais voici les approches les plus courantes :

Exemple de format MLA :

OpenAI. "ChatGPT." Consulté le [date], https://chat.openai.com.

En style MLA, ChatGPT est cité comme un site web, en incluant la date d’accès car le contenu est dynamique et susceptible de changer. Si vous citez une réponse précise, indiquez la date d’accès et idéalement l’invite ou la question posée.

Exemple de format APA :

OpenAI. (2024). ChatGPT (Version 4) [Grand modèle de langage].
Récupéré de https://chat.openai.com

Le format APA traite ChatGPT comme un outil ou une application logicielle, incluant le numéro de version et la date de récupération. Certains guides APA recommandent d’ajouter l’invite spécifique dans la citation ou en note complémentaire.

Quand citer ChatGPT : Vous devez citer l’outil chaque fois que vous utilisez ses sorties dans un travail académique, un rapport professionnel ou tout contexte où l’attribution est importante. Documentez l’invite exacte utilisée, la date d’accès, et idéalement la version de ChatGPT, car ces détails impactent la reproductibilité. La principale différence entre la citation de ChatGPT et celle de sources traditionnelles est que les réponses de ChatGPT sont générées dynamiquement—la même invite peut produire des résultats légèrement différents selon les occasions—donc l’invite elle-même fait partie intégrante d’une citation correcte. De nombreuses institutions développent encore des directives officielles pour la citation de l’IA, alors vérifiez les recommandations de votre organisation ou publication.

Limites et considérations sur la fiabilité

Bien que ChatGPT soit remarquablement performant, il présente d’importantes limites affectant la fiabilité de ses informations. ChatGPT peut énoncer avec assurance de fausses informations, un problème appelé hallucination, en particulier sur des sujets obscurs, des événements récents postérieurs à sa date de coupure, ou lorsqu’il rencontre des informations contradictoires dans ses données d’entraînement. Les données d’entraînement du modèle comportent des biais inhérents reflétant les perspectives, démographies et points de vue présents dans les sources, ce qui signifie que les réponses peuvent involontairement favoriser certains points de vue ou contenir des stéréotypes. L’information contenue dans les données d’entraînement de ChatGPT devient progressivement obsolète au fil du temps, le rendant peu fiable pour les statistiques actuelles, les découvertes récentes ou les situations en évolution. Pour ces raisons, la vérification des affirmations de ChatGPT est essentielle, notamment pour les décisions importantes—il faut vérifier les faits clés auprès de sources primaires, de publications récentes et de bases de données faisant autorité. Pour vérifier les affirmations de ChatGPT, recoupez ses déclarations avec plusieurs sources indépendantes, vérifiez les dates et statistiques avec les données actuelles, et soyez particulièrement prudent avec les chiffres précis, les noms ou les événements récents. Enfin, rappelez-vous que ChatGPT n’est pas une source primaire ; c’est une source secondaire qui synthétise des informations provenant d’autres sources, donc pour un travail académique ou professionnel, il convient de citer les sources originales référencées par ChatGPT plutôt que ChatGPT lui-même.

Surveiller les citations IA avec AmICited

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