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🎓 GPT-3 : l’IA valide vos examens de fin d’annĂ©e

L’IA GPT-3 a prouvĂ© qu’elle Ă©tait capable d’obtenir des notes satisfaisantes dans le rendu de mĂ©moire de fin d’annĂ©e. 

 

L’intelligence artificielle est de plus en plus prĂ©sente dans nos vies. Elle pourrait bientĂŽt Ă©crire nos mĂ©moires de fin d’étude Ă  notre place. Aux Etats-Unis, EduRef, une ressource pour les Ă©tudiants et les enseignants, a menĂ© une expĂ©rience pour voir si GPT-3 pouvait obtenir de bonnes notes Ă  son mĂ©moire de fin d’études. Ce modĂšle de prĂ©diction du langage de Deep Learning a Ă©tĂ© lancĂ© en juin 2020 par OpenAI, une entreprise de recherche co-fondĂ©e par Elon Musk. 

 

Les chercheurs ont testĂ© l’IA sur plusieurs examens dans diffĂ©rents domaines. Les Ă©tudiants et l’IA ont Ă©tĂ© notĂ©s de maniĂšre anonyme par un jury d’universitaires. Pour l’IA, les rĂ©sultats ont Ă©tĂ© pour le moins surprenants

 

Des rĂ©sultats “passables” et encourageants  

 

GPT-3 a mis 3 Ă  20 minutes pour rĂ©diger ses mĂ©moires, quand il faut en moyenne 3 jours aux Ă©tudiants. L’IA Ă©tĂ© notĂ©e sur quatre sujets : l’histoire des Etats-Unis, les mĂ©thodes de recherche (l’efficacitĂ© du vaccin contre le Covid-19), la crĂ©ation littĂ©raire et le droit. Elle a rĂ©ussi Ă  obtenir une moyenne de “C”, soit une mention “passable” en France. Dans le dĂ©tail, GPT-3 a obtenu un “B” en histoire amĂ©ricaine et en droit, un “C” en mĂ©thodes de recherche et un “D” en crĂ©ation littĂ©raire.  

 

Si on se penche un peu sur les rĂ©sultats : 49,2% des commentaires sur les travaux de l’IA portaient sur la grammaire et la syntaxe, 26,2% sur des erreurs d’inattention. Ce sont des rĂ©sultats pratiquement similaires Ă  ceux des Ă©tudiants : 50% sur la grammaire et 25,4% sur des erreurs d’inattention. 

 

Les rĂ©sultats aux Ă©valuations ont montrĂ© que GPT-3 Ă©tait capable d’imiter l’écriture humaine au niveau de la grammaire, de la syntaxe ou encore de la frĂ©quence des mots. L’IA n’a actuellement pas le recul nĂ©cessaire pour comprendre ce qu’elle Ă©crit. Pour les chercheurs en Deep learning cela reste un tournant majeur.

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