La nouvelle version de l’intelligence artificielle GPT-4 d’OpenAI déboule et veut tout bouleverser. Le 14 mars, OpenAI a annoncé GPT-4 et met en avant son usage dans les chatbots, la recherche d’information ou pour donner des explications, dans différentes activités telles que la formation, la relation client ou la traduction, au sein de différents secteurs.
OpenAI présente les progrès réalisés avec GPT-4, notamment dans sa capacité à décrire des images et même à y détecter de l’humour. GPT-4 peut aussi par exemple fixer un rendez-vous lorsqu’on lui communique les disponibilités de plusieurs personnes.
GPT-4 traite les images et le texte
OpenAI présente GPT-4 comme étant plus créatif et collaboratif que ChatGPT. Le nouvel outil peut générer, éditer et itérer avec les utilisateurs sur des tâches d’écriture créatives et techniques, telles que la composition de chansons, l’écriture de scénarios ou l’apprentissage du style d’écriture d’un utilisateur. GPT-4 peut accepter des images en entrée et générer des légendes, des classifications et des analyses.
Sa capacité a été étendue, GPT-4 peut gérer plus de 25 000 mots de texte, ce qui permet des cas d’utilisation tels que la création de contenu long, des conversations étendues et la recherche et l’analyse de documents. GPT-4 est décrit comme un modèle d’intelligence artificielle multimodal, ce qui signifie qu’il peut traiter du texte et des images, et générer du texte à partir d’images.
Interrogation de la base de connaissances de la banque Morgan Stanley
GPT-4 est présent chez Stripe (paiement en ligne), chez Be My Eyes pour transformer l’accessibilité visuelle ou chez la banque Morgan Stanley Wealth Management, pour de la gestion de patrimoine afin d’interroger sa base de connaissances.
200 personnes utilisent GPT-4 chez la banque Morgan Stanley
Chez Morgan Stanley, l’importante équipe de conseillers financiers ont formé GPT-4 pour rendre le chatbot interne aussi utile que possible pour leurs besoins. Aujourd’hui, plus de 200 employés interrogent le système quotidiennement et fournissent des commentaires. « L’adhésion et l’engagement au sein de l’organisation ont été impressionnants » souligne Jeff McMillan, responsable de l’analyse, des données et de l’innovation chez Morgan Stanley, dont l’équipe dirige l’initiative GPT-4.
« Vous avez les connaissances de la personne la plus compétente en gestion de patrimoine, instantanément«
GPT-4 est formé sur de grandes quantités de texte sur Internet et établit des relations entre les mots, les phrases, les concepts et les idées. Chez Morgan Stanley, il gère une bibliothèque de contenus avec des centaines de milliers de pages de connaissances et d’informations couvrant les stratégies d’investissement, les études de marché et les commentaires, ainsi que les informations des analystes.
Des données en PDF distribuées sur de nombreux sites internes
Cette grande quantité d’informations est hébergée sur de nombreux sites internes, principalement au format PDF, obligeant les conseillers à parcourir une grande quantité d’informations pour trouver des réponses à des questions spécifiques. De telles recherches peuvent prendre du temps et être fastidieuses. Avec l’aide du GPT-4 d’OpenAI, Morgan Stanley change la façon dont ses équipes de gestion de patrimoine localise les informations pertinentes.
En 2022, Morgan Stanley a exploré comment exploiter son capital intellectuel avec les capacités d’intégration et de récupération de GPT, d’abord GPT-3 et désormais GPT-4. Le modèle alimentera un chatbot interne qui effectuera une recherche complète du contenu de gestion de patrimoine et « débloque efficacement les connaissances de Morgan Stanley Wealth Management » résume Jeff McMillan.
Des capacités de calcul spécifiques
Si OpenAI est parvenu à développer ses outils d’intelligence artificielle c’est parce que son investisseur clé Microsoft lui a construit des capacités de calcul spécifiques. Pour cela, Microsoft a fait appel à des milliers de processeurs graphiques de Nvidia, interconnectés par un réseau à haut débit et à faible latence de technologie Infiniband. Ces capacités disponibles dans l’offre Azure servent à entraîner les grands modèles de langages (LLM Large Language Models) d’OpenAI.
« La co-conception de supercalculateurs avec Azure a été cruciale face à nos besoins en matière d’entraînement de nos intelligences artificielles »
Cette plateforme sert lorsqu’un modèle d’intelligence artificielle écrit la première ébauche d’un e-mail, résume un document juridique, suggère le menu d’un dîner, aide un programmeur de logiciel à trouver un bout de code ou esquisse un concept pour un nouveau jouet. L’infrastructure Azure peut par exemple, alimenter des chatbots personnalisés pour planifier des rendez-vous médicaux ou exécuter des solutions d’intelligence artificielle personnalisées qui aident les compagnies aériennes à respecter les délais. Elle sert également aux capacités d’intelligence artificielle vues dans des offres telles que ChatGPT d’OpenAI et le nouveau moteur de recherche Microsoft Bing.
