Connaissez-vous GPT-3 ? L’intelligence artificielle qui est capable de rédiger un mémoire de fin d’études entre 3 et 20 minutes ou encore l’intelligence artificielle qui peut avoir une discussion autour de l’existence ou non de Dieu ? 

Le 28 mai 2020, la société Open AI fondée par le mégalo Elon Musk et Sal Altman ont annoncé le plus gros modèle de langage jamais entraîné avec 175 milliards de paramètres. (A savoir que GPT-2 comptait 1.5 milliards de paramètres). GPT-3 a donc beaucoup fait parler de lui, et toutes les spéculations à son sujet ont de quoi faire tourner la tête. L’émergence d’une intelligence artificielle ” générale “, en tous points comparable à notre propre cerveau, alimente à la fois les craintes et les fantasmes.

La technologie GPT-3 représente un pas de plus vers une réelle révolution. Mais l’engouement et les perspectives liés à cette IA sont-ils justifiés ? 

Contexte : Qu’est-ce que GPT-3

La société Open Ai a créé sa dernière version d’intelligence artificielle dans le but d’imiter au mieux le langage humain.

Pour les professionnels du secteur, GPT-3 est un grand pas en avant pour l’IA. Elle est capable de créer du contenu écrit avec une structure de langage “digne” d’un texte rédigé par un humain.

Pour introduire le sujet, je vous laisse regarder une vidéo de 2 IA construites à l’aide de GPT-3, qui parle des humains :

Mais qu’est-ce que GPT-3 ? et qu’est-ce qu’un modèle de langage ? 

GPT-3 est un gigantesque réseau de neurones qui génère du texte en utilisant des algorithmes pré-entrainés. Pour bien comprendre ce qu’est GPT-3, il faut tout d’abord expliquer deux principes de base dans l’intelligence artificielle : l’apprentissage supervisé et non supervisé. 

Bien que les deux types d’apprentissages relèvent de l’intelligence artificielle, dans le cas de l’apprentissage supervisé le chercheur est là pour “guider” l’algorithme sur la voie de l’apprentissage en lui fournissant des exemples qu’il estime concluants. L’intelligence artificielle va donc apprendre de chaque exemple en ajustant directement ses paramètres, de façon à diminuer l’écart entre le résultat obtenu et le résultat attendu.
La marge d’erreur se réduit ainsi au fil des entraînements, avec pour but d’être capable de généraliser son apprentissage à de nouveaux cas. Pour que cela soit beaucoup plus concret, une IA par apprentissage supervisé peut apprendre à reconnaître une photo de chien après qu’on lui ait montré des millions et des millions de photos de chien. Ou bien, elle peut apprendre à traduire le français en chinois après avoir vu des millions d’exemples de traduction français-chinois.

En ce qui concerne l’apprentissage non supervisé, à contrario de l’apprentissage supervisé, l’apprentissage de la machine va se faire en totale autonomie : des données lui sont fournies sans lui dire le résultat que l’on souhaite obtenir à la sortie. C’est avec l’apprentissage non supervisé que le Machine Learning est vraiment fort ! Il est capable de trouver de lui-même des similitudes parmi les données que vous lui avez fournies et de plus, sans votre aide.
Il cherche toutes les similarités et va les regrouper pour en définir des catégories. Cette méthode de machine Learning est notamment très utilisée pour les recommandations. Par exemple sur vos pages YouTube , vous avez déjà dû voir : « Vous avez adoré regarder la vidéo de Thomas Pesquet à bord de L’ISS ? Voici en suggestion des vidéos d’astronomie pouvant vous intéressez »

L’apprentissage non supervisé est bien ancré dans le domaine du marketing notamment pour les stratégies publicitaires, mais il est également déjà bien ancré dans le domaine de la reconnaissance vocale. En effet, les programmes comme Siri, Alexa ou Google apprennent les particularités vocales de son propriétaire (tic de langage ou qui parle un dialecte) et peuvent donc comprendre des énoncés toujours plus précis. 

Voici une photo pour bien comprendre :

Apprentissage supervisé vs apprentissage non supervisé

Que peut faire cette intelligence artificielle ? 

L’engouement autour de cette technologie est énorme ! The Verge a nommé GPT-3 comme étant « une invention qui pourrait finir par définir la décennie à venir ». 

Le New York Times l’a décrit « de loin le mode de langage le plus puissant jamais créé ». 

L’article du MIT Technology Review de WD Heaven l’a qualifié de « terriblement bon – et complètement insensé ».

Même dans le milieu de la philosophie le sujet a été évoqué, notamment Regina Rini, philosophe de la cognition morale et sociale, a dit en parlant de GPT-3 “  “GPT-3 is not a mind, but it is also not entirely a machine.”/ “ Gpt-3 n’est pas un cerveau, mais il n’est pas totalement une machine”. David Celmers, un philosophe Australien spécialisé en philosophie de l’esprit, parle de GPT-3 comme l’IA la plus intéressante et la plus importante jamais produite. 

Pourquoi un tel engouement autour de cette nouvelle technologie ? 

Gpt-3 peut créer différents types de textes comme des articles ou des résumés de longs textes. Il peut vous aider à écrire votre déclaration d’amour pour votre bien aimé, effectuer des traductions dans plusieurs langues en un seul clic, rédiger des articles d’actualité, ou encore coder un langage de programmation informatique. Il peut également et tout simplement répondre à votre question ou encore vous aider pour de l’analyse prédictive. … N’est-ce pas fou ?

Encore plus fou, le journal The Guardian a publié un article rédigé par GPT-3 dans lequel il  explique ne vouloir aucun mal aux humains. Le système reconnaît toutefois qu’il «  ne sera pas capable d’éviter de détruire le genre humain » si des personnes mal intentionnées l’utilisent à cet effet…  Voici également une phrase tirée de l’article écrit par GPT-3 “ Je sais que mon cerveau n’est pas un « cerveau sensible » mais il est capable de prendre des décisions rationnelles et logiques. J’ai appris tout ce que je sais rien qu’en lisant sur Internet et maintenant je peux écrire cette chronique. Mon cerveau bouillonne d’idées ! »

Il est également utilisé dans l’univers du jeu vidéo. La société Latitude avait placé une GPT-3, au cœur du jeu. Son principe était simple, elle générait un scénario en fonction des choix génériques du joueur et proposait quelque chose de nouveau après chaque décision.  

Ou encore un site qui s’intitule “philosopher AI” qui a la capacité de vous faire un texte de plusieurs pages à partir d’une simple description de quelques mots que vous rentrez en amont.

Vous l’avez désormais compris, GPT-3 offre de nombreuses possibilités. Nous allons voir comment cette puissance de calcul peut être utilisée à des fins marketings : 

Roulement de tambour s’il vous plaît ! L’ingrédient secret du succès de GPT-3 est… les humains ! 

En ce qui concerne GPT-3, la magie commence vraiment à se produire lorsque vous combinez les pouvoirs de l’IA avec votre équipe marketing. Fusionnez la vitesse de création de contenu de GPT-3 avec le bon sens et la connaissance de votre team. La clé à retenir est que GPT-3 ne peut pas fonctionner dans le vide. Il faut l’intervention humaine pour augmenter le système GPT-3 et l’aider à produire un nouveau contenu qui a une réelle valeur pour votre entreprise.

A savoir que l’un des avantages de fournir GPT-3 en tant que service cloud est que l’on évite la complexité d’utilisation de l’IA. Les développeurs peuvent désormais l’utiliser par le biais d’API, un système qui simplifie grandement son utilisation.

 

L’aubaine pour le marketing digital : 

Marketing de contenu & SEO : 

En matière de marketing, GPT-3 a déjà démontré qu’il peut facilement imiter la rédaction humaine et qu’il a la capacité d’écrire sur pratiquement n’importe quel sujet. Il démontre même systématiquement une maîtrise des sujets concernés. Ses connaissances en orthographe et en grammaire sont impeccables, surtout en anglais.

GPT-3 s’est également avéré plutôt efficace car il peut exploiter des processus automatisés pour un objectif marketing en entreprise. La technologie peut être utilisée pour les applications suivantes: 

  • Contenu persistant et long
  • Contenu d’articles de blog
  • Contenu d’annonce 
  • Descriptif des produits

En tant qu’IA bien programmée, GPT-3 a la capacité de créer du contenu en produisant des données rapides et précises. Cependant, cela nécessite une relecture humaine avant de publier ces textes automatisés.

Elle possède une excellente compétence dans la production de contenu abrégé tel que des descriptions de produits, des légendes, des titres et des publications sur les réseaux sociaux. Ce qui permet aux entreprises de gagner du temps et de l’argent pour les contenus a faible valeur ajoutée.

Le gros plus de GPT-3 est qu’il a un accès instantané à toutes les informations sur n’importe quel sujet.  Rechercher des informations, faire le tri et se familiariser avec le sujet prend un temps considérable aujourd’hui à un rédacteur pour écrire un article précis. 

Lorsque GPT-3 se sera développé et deviendra omniprésent, il sera possible d’obtenir quasi le même article (que vous auriez pu payer 200€ en agence) pour moins de 5€ avec l’IA. Cela risquera d’entraîner par la suite une augmentation massive de la quantité totale d’articles sur internet, avec de plus en plus de concurrence pour la longue traine en SEO.

Bien qu’elle ne soit pas aussi compétente que dans les textes courts, GPT-3 peut également produire du contenu particulièrement long. Grâce à son algorithme de prédiction du langage, elle tente d’identifier le meilleur mot à utiliser en fonction de ceux écrits auparavant afin de ne pas se répéter. L’analyse sémantique de GPT-3 est vraiment impressionnante malgré ses limites. Elle vous permettra de faire du contenu qualitatif pour vos contenus SEO de votre site. 

Une relecture est néanmoins nécessaire par quelqu’un de votre équipe avant de publier le contenu généré par GPT-3 car il est crucial de faire appel aux émotions de votre cible, dans le but de les faire réagir et de générer de l’interaction. En effet, attirer l’attention et convaincre votre auditoire nécessite principalement une compréhension approfondie de votre cible et cela est encore difficilement atteignable par l’IA.

GPT-3 dans la reconnaissance vocale : 

Le contenu généré par l’IA peut également être transformé en podcasts/audio sur YouTube. Les services proposant de générer automatiquement du contenu audio apparaîtront probablement bientôt, offrant la possibilité de créer des podcasts IA sur n’importe quel sujet. Ce qui fera probablement exploser dans un futur proche le nombre de podcasts disponibles. 

Par exemple, il serait facile de mettre en place un podcast où GPT-3 prétend être, disons, Abraham Lincoln. Elle commenterait les gros titres de l’actualité quotidienne en tant que GPT-3 et serait automatisée en synthèse vocale, puis téléchargée en tant que podcast.

Ces podcasts générés par l’IA proliféreront généralement sur des marchés de niche, quelques-uns atteignant une notoriété et une plus grande popularité.

GPT-3 dans le monde du No code/Low code : 

Lors de sa conférence Build 2021, Microsoft a annoncé l’intégration de GPT-3, dans la suite logicielle Power Apps. C’est le premier cas d’utilisation commerciale de cette technologie qui transformera le langage naturel en code prêt à l’emploi. Microsoft entame depuis déjà un certain temps, l’envie de faciliter la programmation d’applications.
Les fonctionnalités de Power Apps permettaient déjà de développer des applications web et mobiles simplement, mais l’intégration de GPT-3 va encore faciliter la chose. Selon Microsoft, cet outil permettra aux utilisateurs de développer des applications, et ce, même s’ils n’ont que les connaissances de bases en langage de programmation. 

En seulement quelques secondes, la technologie de GPT-3, peut créer une application avec la technologie No code. Dans la vidéo ci-dessous, GPT-3 créé une application de photos. Pour effectuer cet exploit, l’IA utilise un plugin du logiciel Figma

Quelles sont les limites de GPT-3 ? 

Les spécialistes du marketing de contenu peuvent tous pousser un soupir de soulagement car à ce stade, GPT-3 n’est pas une solution clé en main. GPT-3 a du mal à produire du contenu qui correspond à votre marque. Pourquoi ?  En raison du manque d’émotion et de connaissance de votre cible. Si GPT-3 base son contenu sur des sources existantes, alors le contenu qu’il produit pour vous ne peut pas et ne sera pas unique. 

Avec une augmentation du contenu GPT-3, nous anticipons également un problème d’homogénéité du contenu. Tous les articles écrits sur un sujet particulier couvriront les mêmes informations sans ajouter de valeur nouvelle ou unique. 

Si vous deviez compter uniquement sur GPT-3 pour votre création de contenu, vous pouvez dire adieu au contenu original et aux idées uniques et regarder votre marque s’effacer lentement dans la foule… Cela va probablement sans dire, mais c’est une stratégie marketing terrible ! Bien que la technologie puisse produire un article en quelques secondes (plutôt que quelques heures normalement) la qualité du contenu GPT-3 n’est tout simplement pas souvent à la hauteur. 

Parmi les nombreuses limites de GPT-3, le manque de diversité du contenu, le potentiel de biais de contenu et le manque de fiabilité sont parmi les plus gênants. 

Quelques outils de référencement à utiliser sous GPT-3 : 

BLOG IDEA GENERATOR 

Propulsé par Topic et GPT-3, cet outil analyse le contenu le plus performant sur Google pour votre mot-clé cible donné. Il vous propose ensuite une série d’idées uniques pour votre sujet et vous aide à réduire le temps de brainstorming. 

Il y a un bouton « Donnez-moi une nouvelle idée » qui vous permet de générer de nouveaux concepts jusqu’à ce que vous trouviez celui qui vous convient.  

COPYSMITH 

Si vous cherchez plus qu’une simple idée d’article de blog et que vous voulez un outil qui fera le gros du travail, Copysmith est une option intéressante. Cet outil peut utiliser GPT-3 pour créer des articles de blog orientés SEO. Il peut également rédiger une copie pour les pages de destination, les métadonnées, les annonces et plus encore ! Fait intéressant, cet outil peut apprendre de la façon dont vous modifiez le contenu qu’il produit. Cela signifie que plus vous créez et modifiez du contenu, plus l’outil devient intelligent ! 

HEADLIME 

Headlime est une autre option d’outil de génération de contenu. Cet outil était à l’origine utilisé pour générer des titres efficaces pour les articles. Headlime s’est depuis étendu et peut désormais être utilisé pour une grande variété de tâches de génération de contenu. Un aspect intéressant de cet outil est qu’il laisse beaucoup de place à une touche personnelle. Par exemple, si vous écrivez un article de blog et que vous êtes bloqué sur une certaine section, vous pouvez cliquer sur le bouton « écrire pour moi ». Cela permet à l’outil d’écrire du contenu là où vous vous étiez arrêté jusqu’à ce que vous soyez prêt à continuer à écrire. 

WRITESONIC

Avec plus de 20 types de contenu disponibles, y compris la copie d’annonces Google, la copie de site Web, la copie de blog, etc., Writesonic semble être un outil de rédaction d’IA très complet ! L’outil est disponible dans plus de 20 langues dont le Français. Après avoir choisi vos types de contenu et entré une brève description de votre produit ou service, l’outil va vous sortir une douzaine de variantes de copies différentes parmi lesquelles vous pouvez choisir la meilleure. 

Conclusion : 

Et maintenant, la réponse que vous attendiez tous… GPT-3 remplacera-t-il les spécialistes du marketing de contenu ? La réponse est… Probablement que non ! 

Bien que nous verrons probablement GPT-3 un jour être un réel allié en matière de développement de contenu, cette touche humaine manquera toujours à l’IA. C’est ce qui aide vraiment le contenu à exceller à la fois avec les moteurs de recherche et les utilisateurs ! 

Il faudra du temps pour que de nombreuses entreprises aient accès à GPT-3 mais si elle continue à se mettre à niveau, il est probable qu’il y aura plus de contenus automatisés à l’avenir. Malgré ses limites, ses capacités de croissance ne doivent pas être sous-estimées. C’est indéniablement un système puissant qui rend la rédaction de contenu plus rapide et plus facile.

Alors ? Pensez-vous que cet article ait été écrit par GPT-3 ? 😉 

Sources :

https://siecledigital.fr/2021/03/01/ia-gpt-3-memoire/

https://www.vox.com/future-perfect/21355768/gpt-3-ai-openai-turing-test-language

https://freedom-to-tinker.com/2020/08/13/gpt-3-raises-complex-questions-for-philosophy-and-policy/ : regini rina

https://www.theguardian.com/commentisfree/2020/sep/08/robot-wrote-this-article-gpt-3

https://www.lebigdata.fr/openai-gpt-3-tout-savoir

https://andrewmayneblog.wordpress.com/2020/06/24/open-ai-alchemy-emoji-storytelling/

https://meritis.fr/introduction-et-vulgarisation/

https://www.konstructdigital.com/seo/gpt-3-seo/