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Tech · innovation

🎓 GPT-3 : l’IA valide vos examens de fin d’année

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 bientĂ´t 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 modèle 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 testé l’IA sur plusieurs examens dans différents domaines. Les étudiants et l’IA ont été notés de manière anonyme par un jury d’universitaires. Pour l’IA, les résultats ont été 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 résultats aux évaluations ont montré que GPT-3 était capable d’imiter l’écriture humaine au niveau de la grammaire, de la syntaxe ou encore de la fréquence des mots. L’IA n’a actuellement pas le recul nécessaire pour comprendre ce qu’elle écrit. Pour les chercheurs en Deep learning cela reste un tournant majeur.