En résumé, comme dirait notre ami ChatGPT, les modèles de langage avancés sont donc principalement des outils statistiques qui imitent la génération de texte humain, plutôt que de véritables intelligences capables de comprendre et de raisonner sur le langage de manière similaire à un être humain.

Qu’est-ce qu’il faut comprendre ? Qu’avec les grands modèles de langage on reste assez loin de ce qu’on appelle intelligence artificielle (au sens de la conférence fondatrice de 1956 qui en “inventa” le terme).

Il s’agit plutôt d’une machine qui recrache du savoir humain avec une part aléatoire. Quand la machine ne se trompe pas et qu’elle est bien utilisée, le résultat peut être très impressionnant et utile (produire une analyse pertinente par exemple, détecter des failles, ou résoudre des tâches intellectuelles), mais cela reste un outil.

C'est un outil qui, comme l’a été Internet, n'a rien de neutre : il embarque les biais de ses données d'apprentissage et de ses concepteurs. Et il peut être utilisé de façon malveillante ou irresponsable.

Un outil puissant mais faillible qui, connecté à la complexité des usages et d’Internet, peut être à l'origine d'émergences, c'est à dire d'événements imprévisibles. D'où la crainte de nombreux spécialistes.

Au cœur de tout ça, depuis le début de cette histoire, c’est donc bien l’usage qui est en jeu. Plus que la technologie en elle-même.