Est-on plus efficace en utilisant une IA type ChatGPT ?
Bonjour,
En Juin 2024, nous avions rédigé un premier article sur l’IA intitulé « L’IA est-elle une bonne chose pour l’avenir ? » pour répondre à certaines questions.
On peut d’ailleurs noter que les réponses n’ont pas vraiment évolué aujourd’hui, même si cela est mis en avant partout. La « hype » est donc toujours présente et pourtant la fiabilité des résultats n’est toujours pas au rendez-vous, comme le montre une étude récente faite par la BBC.
De ce fait, une autre question revient souvent :
Est-on plus efficace en utilisant de l’IA type ChatGPT ?
Par efficacité, on va parler de travaux correctement réalisés (dans un cadre professionnel ou associatif par exemple) et non de simples « copier/coller » du résultat donné par l’IA. Cela inclut donc une analyse humaine et de possibles corrections sur ce qui a été généré.
Plusieurs cas d’usages ont été évalués ci-dessous. Il s’agit uniquement de cas concernant de la génération textuelle.
En plus de la qualité de ce qui est généré et du temps gagné ou perdu, nous avons regardé et comparé cela à d’autres solutions existantes ou à des aspects liés au métier et les évolutions que cela peut engendrer pour évaluer la pertinence sur le court, moyen et long termes.
Les résultats sont proposés sous forme d’un avis très succinct suivi d’une partie plus détaillée au dessous. Cette seconde partie a son importance. En effet, pour certains usages, bien que l’avis qui en ressort est noté « mitigé » (orange), il peut tout de même y avoir du positif.
Bon à noter : En fonction du LLM (modèle de langage de l’IA), la qualité de ce qui est généré peut varier. A noter que Copilot, l’IA de Microsoft, n’a été pas testé de notre côté mais les retours d’un test fait par le ministère australien du Trésor indiquent que c’est loin d’être glorieux… On ne parlera pas non plus de Lucie qui a vite été passée sous silence.
Les tests ici sont principalement issus de GPT 4o, Llama3.3 70B, Claude 3 Haiku et Mistral 8x7B proposés généreusement par Duck AI.
En plus des sources citées tout au long de l’article, des tests ont été faits et les résultats s’appuient sur les retours que nous avons eus.
pour les questions d’ordre général ou d’actualité
Avis résumé : 🔴 – Négatif : Qualité des résultats. Participe clairement à la désinformation.
Vu que l’on sait déjà que le résultat n’est pas fiable comme évoqué dans notre précédent article ou encore dans l’étude menée par la BBC citée plus haut, il faudra dans tous les cas croiser avec d’autres sources en passant par un moteur de recherche traditionnel… On peut considérer ici que c’est de la pure perte de temps et non du gain.
D’ailleurs, GPT 4.5 a été testé récemment et même si les réponses obtenues sont plus fiables, il en résulte que les hallucinations s’élèvent quand même à 37%, ce qui est donc loin d’être fiable.
On peut rajouter à cela qu’une enquête de Next et de l’équipe CheckNews de Libération a mis en avant que l’IA générative a contribué massivement à la mise en place de sites d’actualité entièrement alimenté par l’IA, plagiant le contenu de vrais sites (sans rien sourcer et parfois mal en bonus) et véhiculant de fait de fausses informations hallucinées par l’IA.
Au 19 Février 2025, plus de 2000 sites ont été comptabilisés grâce à l’extension proposée par Next (disponible sur les navigateurs base Chromium et Firefox).
Pour résumer un document
[strong][strong]Avis résumé :[/strong][/strong] 🟢 – Plutôt positif : Qualité des résultats.
Cela peut être tentant, surtout quand on a de longs documents à parcourir et peu de temps pour le faire. Si cela peut globalement aider, il faudra relire, s’assurer de sa fiabilité et donc connaître le document en question ou le sujet. Dans ce cas, il s’agira alors de potentiellement corrigé la mise en forme et les tournures de phrases, ce qui peut faire gagner du temps.
En revanche, si vous ne connaissez pas le contenu du document ou ne connaissez rien au sujet, il vous faudra alors vérifier la réponse de l’IA et donc retour à la case départ…
Pour illustrer ce cas de figure et vous donner une idée de ce que cela peut donner, il a été demandé à de résumer cet article et voici les résultats :
On peut voir qu’en fonction de l’IA, le résultat n’est pas le même que ce soit au niveau du résumé ou de la mise en forme.
A noter que ce cas d’usage fait partie de ceux évoqués dans l’utilisation de l’IA générative au New York Times ainsi que chez les Echos.
Pour Traduire un texte
[strong]Avis résumé :[/strong] 🟠 – Mitigé : Pertinence par rapport à d’autres outils.
Une traduction automatique (IA ou non) va donner un premier jet. Celui-ci va permettre de comprendre globalement de quoi on parle mais il sera à relire et à corriger par une personne comprenant les deux langues et potentiellement le sujet pour éviter de laisser passer des anomalies de traduction.
Dans ces conditions uniquement, les outils de traductions automatiques peuvent faire gagner du temps, notamment si le contenu est dense car cela nécessite seulement de relire et corriger le résultat.
Sans relecture et correction, vous risquez de vous retrouver avec des anomalies qui vous feront passer pour des amateurs, comme on a pu le voir dans une pub pour Copilot envoyée par Microsoft ce 14 Février :
Si l’utilisation d’une IA générative donne un résultat plutôt convaincant, cela semble assez disproportionné si on prend d’autres aspects en compte (techniques, environnementaux etc…). Surtout qu’il existe déjà des outils de traductions plutôt performants.
Ci-dessous deux exemples avec la traduction d’une partie du site de Linux Mint avec l’outil de traduction intégré dans Firefox (qui fonctionne en local et donc sans connexion internet) et Google Traduction utilisé en mode texte :
De mon point de vue ces outils suffisent et utiliser une IA générative pour de la traduction, c’est un peu comme utiliser un bazooka pour tuer une mouche !
Pour faire du développement
[strong]Avis résumé :[/strong] 🟠 – Mitigé : Dépend de la façon dont cela est utilisé. Cela peut nuire à l’attrait du métier et faire fuir les compétences.
Fin Septembre 2024, une étude à ce sujet concernant l’utilisation de Github Copilot a montré que le gain était relativement nul. En effet, si le code peut être vite généré, le rendu n’est pas souvent à la hauteur et demande beaucoup plus de contrôles et corrections.
Pour avoir discuté avec des personnes à ce sujet, cela est plus contrasté.
En effet, il y a plusieurs façons de s’y prendre pour développer à l’aide d’une IA, même si dans tous les cas, le code généré devra être contrôlé par quelqu’un étant en mesure de le corriger ou l’améliorer si nécessaire.
La première façon de procéder consiste à dire à l’IA ce que l’on attend comme résultat (une sorte de cahier des charges), ce qui fait que l’IA est donc censée générer le code de A à Z. Cette méthode est plutôt mauvaise, surtout si le sujet est complexe. Le résultat peut fonctionner mais le code risque d’être assez catastrophique et va donc demander beaucoup de retouches.
La seconde méthode est d’y aller étape par étape à l’aide de l’IA, le résultat sera souvent meilleur, même s’il demandera d’être analysé et corrigé.
Dans la même veine et qui m’a été remonté par un développeur, l’IA peut aider pour mettre en place des fonctionnalités que l’on ne sait pas comment implémenter avec langage en particulier (car peu utilisé par exemple), ça permet d’avoir une base rapidement que l’on peut agrémenter / améliorer et avancer plus vite qu’en faisant des recherches et en lisant de la documentation.
Un dernier cas d’utilisation, l’analyse du code par une IA pour trouver des anomalies. Ici, cela semble peu probant et aujourd’hui ce cas d’utilisation inonde les projets libres de rapport de bugs inutiles, et ce phénomène concernent également les alertes de sécurité.
En dehors de la notion de temps, le retour obtenu est que cela dénature le métier. En effet, le développeur ne fait plus de code mais corrige celui qu’on lui propose, ce qui est beaucoup moins intéressant… Cela pourrait faire fuir certaines personnes de la profession s’ils devaient fonctionner tout le temps ainsi et donc indirectement avoir un impact sur les compétences à termes.
Pour finir sur cette partie, je vous propose les deux vidéos de rediffusion d’Adrien Linuxtricks à ce sujet :
youtu.be/v_sXU2lSynI?list=PLjA…
youtu.be/sI-jqrdYk6o?list=PLjA…
Créer une structure pour un document ou projet
[strong][strong]Avis résumé :[/strong][/strong] 🟢 – Plutôt positif : Qualité du résultat
Il n’est pas toujours évident de partir d’une feuille blanche pour préparer un document ou débuter un projet. Et dans ce cas, l’IA générative peut aider à créer une structure pour vous permettre de démarrer et vous projeter sur le contenu à préparer.
Ci-dessous deux exemples pour de la création de document :
- J’ai besoin de créer un support pour expliquer les base d’utilisation de Linux Mint
2. J’ai besoin de créer un plan pour un support de formation pour l’utilisation de LibreOffice Calc. Dans l’idée, il faudrait une formule pour les débutants et une autre pour les utilisateurs avancés.
Et un exemple concernant un projet : J’ai pour projet de mettre en place un logiciel pour des besoins logistiques (réception, stockage et servitudes). Comment m’y prendre ?
Générer un scénario
[strong]Avis résumé :[/strong] 🟠 – Mitigé : Contenus, perte de créativité et possible remise en cause de l’attrait du métier basé sur l’imagination
Plusieurs domaines d’activités peuvent nécessiter la création de scénarios. Ça peut être pour un livre, jeu vidéo, film, série ou des fois tout simplement pour des mises en situation niveau métier ou prévention / sécurité. Là encore, l’idée est d’avoir une base de départ qui sera à modifier et améliorer.
En soi, les résultats obtenus peuvent fournir une base et dans certains cas faire gagner du temps, notamment en cas de panne d’inspiration ou encore pour des petits dialogues ou son pour des PNJ par exemple, cas qu’Ubisoft semble avoir mis en place depuis 2023.
Cependant, comme pour le développement, l’attrait pour la tâche change complètement car on ne fait plus appel à son imagination et on ne fait que corriger et / ou compléter ce que l’IA génère. Par ailleurs, il semble que la tâche puisse être ardue et fasse finalement perdre du temps comme signalé dans Le Nouvel Obs par une scénariste.
L’autre risque potentiel est le manque d’innovation en termes d’histoire, l’IA produisant des scénarios par rapport à ce qu’elle connaît déjà et en y ajoutant seulement les éléments demandés.
Si cela déborde un peu du sujet, voici un retour d’expérience intéressant pour la réalisation d’une vidéo entièrement avec de l’IA.
Test de logique / Résolution de problème
[strong]Avis résumé :[/strong] 🟠 – Mitigé : Qualité des résultats par rapport au temps nécessaire pour résoudre le problème.
Si cela peut aider pour orienter vers la solution, cela nécessite toujours un contrôle humain car il peut y avoir une erreur dans la logique appliquée ou compréhension du problème. A noter qu’en fonction de l’IA utilisée, le résultat peut varier.
Pour illustrer cela, nous allons prendre deux cas plutôt simples à résoudre. A noter que la formulation de la question est ici très importante.
1er cas : Je gère une équipe de 4 techniciens qui travaillent du Lundi au Vendredi entre 8h30 et 17h avec une pause repas d’une heure. Il y a un technicien par intervention. Chacune de leur intervention prend deux heures de temps et il faut compter 20 minutes de trajet entre chaque intervention. Combien d’interventions puis-je faire au maximum par semaine ?
Le résultat attendu est 60 interventions au max. Voyons donc ce que l’on nous propose :
Mistral est le seul mauvais élève qui n’a pas trouvé la réponse ! Et niveau explications dans la façon de procéder, Llama et Claude 3 me semblent plus pertinents.
2nd cas : Je gère un stock de bouteilles et pour cela, les bouteilles sont stockées dans des meubles de rangement spécifiques pouvant contenir 50 bouteilles. J’ai 337 bouteilles à stocker. Combien me faut-il de meubles de rangement ?
Résultat attendu 7 meubles de rangement dont un où il restera de la place pour 13 bouteilles. Voyons maintenant le résultat donné par nos IA :
Ici, tout le monde a trouvé la bonne réponse 🙂
Globalement, ça donne quoi ?
Sur 7 cas d’usage évalués, seulement 2 se sont montrés réellement positifs en termes d’efficacité. D’autres peuvent l’être mais utilisés dans certaines conditions et avec parcimonie (développement par exemple) et pour certains si on compare le résultat avec d’autres outils déjà existants (traduction par exemple), on peut considérer qu’il est peu judicieux de s’appuyer sur une IA type ChatGPT.
Il est important de noter que cela nécessite toujours d’avoir une analyse humaine du résultat. Qui plus est, la personne en question doit être en capacité de comprendre le sujet ou connaître déjà celui-ci.
Il faut donc absolument voir l’IA comme un assistant pouvant aider à préparer des bases pour qu’une personne expérimentée puisse réviser son travail et de ce fait gagner du temps.
Supprimer toute intervention humaine et utiliser directement ce qui est généré par l’IA est une erreur monumentale compte tenu de la fiabilité des réponses aujourd’hui et cela peut nuire à vos travaux ou même à votre image professionnelle.
Pour finir, il y a certainement des cas non couverts dans l’article ! J’ai essayé de recenser un maximum d’idées d’applications mais j’ai pu en louper. Sans compter que rien que pour les cas d’usages mentionnés plus haut, cela a pris du temps pour tester, rassembler d’éventuelles sources et également avoir des avis autour de moi.
L’idée était de voir ce que l’IA peut apporter ou non en l’état actuel des choses. Il est possible que d’ici quelques temps, l’expérience change et que ce qui est mentionné au dessus ne soit plus valable, vu que c’est en constante évolution.
En espérant que cet article vous aura plu.
Photo de Ron Lach
#AI #ChatGPT #Claude #IA #Llama #Mistral
Les spams de patch contiennent du code qui est carrément erroné et non fonctionnel. Pire encore : il peut introduire des vulnérabilités ou des portes dérobées. Alors, que doivent faire les développeurs ?
Guillaume Serries (ZDNET)
Sauvegarder ses données sous Linux (Mint et autres)
Bonjour,
Lorsque nous utilisons un PC ou même un smartphone, nous stockons des données en local (photos ou documents administratifs par exemple) pour les avoir en permanence sous le coude en cas de besoin.
Quelque soit le système d’exploitation (Windows, Android, Linux Mint etc…), il est important de faire une sauvegarde des données que nous stockons afin de ne pas les perdre en cas de problème et notamment de panne matériel.
Il existe plusieurs méthodes pour les sauvegarder et ainsi s’assurer de garder les fichiers importants sur le long terme. Dans les grands classiques, on va retrouver la sauvegarde sur disque externe / clé USB ou encore la synchronisation sur le cloud. Si vous optez pour la seconde option, nous vous recommandons de le faire auprès d’un acteur de confiance (infomaniak ou un chaton) ou de vous auto-héberger (cela demande quelques connaissances).
Ici, nous allons plutôt nous concentrer sur les solutions pour sauvegarder facilement vos données sur un disque externe ou clé USB.
Linux Mint et son outil de sauvegarde
Linux Mint (et LMDE) propose dès son installation, un outil (mintbackup) pour gérer la sauvegarde des données ainsi que la liste des logiciels installés (bonus utile si on change de PC). Celui-ci se trouve dans le menu d’applications :
Sauvegarder ses données
L’outil est simple à utiliser, en cliquant sur « Sauvegarder maintenant… » dans la partie « Données personnelles », il vous sera proposé de sélectionner l’endroit où vous souhaitez enregistrer la sauvegarde de vos données. Ci-dessous un exemple où j’ai pris directement le disque externe :
Puis il est possible de déterminer les fichiers / dossiers à éventuellement exclure ou inclure :
Le dossier « Documents/Sauvegardes » a été créé par l’application et il est automatiquement exclu. Si vous souhaitez avoir une sauvegarde complète de vos documents, il est alors conseillé de ne rien exclure d’autre.
A noter que si vous avez des dossiers vides dans votre dossier utilisateur (aussi appelé home), alors ils ne seront pas pris en compte.
Une fois la sauvegarde terminée, vous aurez un message comme celui-ci :
Vous avez terminé ! Vos fichiers sont consultables à travers l’archive créée et peuvent être restaurés sur un autre PC installés avec Linux Mint via le même outil.
Restaurer ses données
La restauration peut être nécessaire dans plusieurs cas : Suppression de données par erreur, réinstallation ou changement de PC.
Ici, il suffira de cliquer sur « Restaurer… » dans la partie « Données personnelles » pour accéder à la page suivante :
Où il faut sélectionner l’archive à restaurer et sélectionner l’option concernant l’écrasement des fichiers. Il est conseillé de laisser celle par défaut pour éviter toute perte de données. Une fois la restauration terminée, vous aurez alors ce message :
Depuis un autre système, il sera toujours possible de restaurer les fichiers manuellement en les récupérant depuis l’archive, exemple ici du contenu d’une archive faite avec l’outil proposé par Mint :
Autres distributions et solutions possibles
L’application évoquée ci-dessus est conçue pour Linux Mint (et LMDE) et n’est pas forcément utilisable sur d’autres distributions. Cependant, d’autres solutions toutes aussi simples existent !
Déja Dup
L’une des plus connues est certainement Déja Dup. Elle est présente dans les dépôts de nombreuses distributions ainsi qu’en Flatpak via Flathub. Elle peut d’ailleurs être utilisée sur Linux Mint si la solution de base ne vous convient pas.
Ici, nous allons voir son utilisation sur Ubuntu 24.04 LTS. A noter que par défaut, Ubuntu ne propose pas d’outil de sauvegarde de données et qu’il peut donc être intéressant de l’installer.
Pour ce faire, il vous faudra aller dans la logithèque et taper « déja » et cliquer sur le résultat proposé dans la liste déroulante avant de faire « entrée » ou de changer le type de paquets pour passer de Snap à Debian afin d’afficher l’application dans les résultats :
Une fois le logiciel installé, il remontera sous le nom de « Sauvegardes » :
Lors de la première ouverture, le logiciel vous guidera pas à pas pour effectuer la première sauvegarde :
Chose intéressante qui est proposée sur la dernière étape (et capture d’écran), c’est que l’on a la possibilité de chiffrer la sauvegarde.
Lorsque la sauvegarde est terminée, on se retrouve avec cet écran :
Où est indiquée la date de la sauvegarde la plus récente et où on peut activer la sauvegarde automatique (tous les 7 jours).
La restauration se fait via l’onglet dédié et ici, on peut naviguer directement dans les archives et restaurer tout ou une partie seulement :
Pika Backup
Une autre solution qui peut être utilisée. A noter que sur Debian et Ubuntu, cette application n’est pas présente de base. Sur Linux Mint et LMDE, elle est dans la logithèque via les flatpaks et le sera aussi sur toutes distributions les embarquant.
Ici, pour voir à quoi s’attendre, je vous renvoie vers la vidéo d’Adrien Linuxtricks :
youtu.be/xjVgTsQDf6I
Ainsi que sur la documentation qu’il a faite à ce sujet : Pika Backup : La sauvegarde graphique avec la puissance de borg
S’il existe d’autres méthodes, vous en avez maintenant quelques unes pour sauvegarder vos données facilement et éviter d’en perdre suite à un problème avec votre ordinateur.
En espérant que cet article pourra vous aider 🙂
#dejadup #LinuxMint #Mint #mintbackup #Pikabackup #sauvegarde #Ubuntu
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