L’intelligence artificielle (IA) générative ne cesse de montrer ses limites, mais tente constamment de les dépasser. C’est dans cette optique qu’OpenAI vient de dévoiler CriticGPT, un nouveau modèle d’IA conçu pour repérer les erreurs dans le code généré par GPT-4. Cette avancée pourrait marquer un tournant dans l’amélioration de la qualité des grands modèles de langage, un défi majeur pour l’industrie de l’IA.

Basé sur GPT-4 et entraîné à l’aide du framework RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), CriticGPT a démontré des performances significatives, selon ses concepteurs. Toujours selon OpenAI, les utilisateurs assistés par CriticGPT pour réviser le code généré par ChatGPT surpassent ceux sans assistance dans 60% des cas, une amélioration appréciable de la précision et de la fiabilité du code produit.

Un processus d’entraînement rigoureux

Le développement de CriticGPT a impliqué un processus d’entraînement intensif sur un large volume de données de code contenant des erreurs. Des formateurs humains ont été mis à contribution pour insérer délibérément des erreurs dans le code et fournir des exemples de feedback, simulant ainsi la détection d’erreurs réelles, selon ce texte.

Cette approche a permis à CriticGPT de développer une capacité accrue à identifier les problèmes dans le code généré par l’IA. Les résultats sont intéresants: CriticGPT s’est montré 63% plus efficace que ChatGPT dans la détection d’erreurs, une amélioration substantielle qui pourrait avoir des implications majeures pour le développement logiciel assisté par IA.

Des limitations persistantes

Malgré ces avancées prometteuses, CriticGPT n’est pas exempt de limitations. Le modèle a été principalement entraîné sur des chaînes de code courtes et n’a pas encore été testé sur des tâches longues et complexes, ce qui pourrait limiter son utilité dans des scénarios de développement réels.

De plus, comme beaucoup de modèles d’IA, CriticGPT n’est pas à l’abri du phénomène d’hallucination, générant parfois des réponses factuellement incorrectes. Ces défis soulignent la nécessité d’une amélioration continue et d’une évaluation rigoureuse avant toute intégration potentielle dans des outils de développement grand public.

Perspectives d’avenir

Bien qu’OpenAI n’ait pas annoncé de plans immédiats pour rendre CriticGPT accessible au public, son développement ouvre des perspectives intéressantes pour l’amélioration des modèles d’IA existants. Il souligne aussi en passant que l’IA générative est souvent bien synonyme de «bogue jusqu’au trognon»!

L’intégration potentielle de cette technologie dans ChatGPT pourrait sensiblement améliorer la qualité et la fiabilité du code généré par l’IA, bénéficiant ainsi à la communauté des développeurs et à l’industrie technologique dans son ensemble. Dans l’intervalle: soyez prudents avec l’IA, qu’il faut toujours soumettre à un œil critique, animé à l’intelligence naturelle humaine.

XS