Lorsque les grands mod\u00e8les linguistiques ont commenc\u00e9 leur marche triomphale il y a quelques ann\u00e9es, ils ont presque eu l'air d'un retour aux anciennes vertus de la technique : un outil qui fait ce qu'on lui dit de faire. Un outil qui sert l'utilisateur, et non l'inverse. Les premi\u00e8res versions - de GPT-3 \u00e0 GPT-4 - avaient des faiblesses, oui, mais elles \u00e9taient \u00e9tonnamment utiles. Elles expliquaient, analysaient, formulaient, r\u00e9solvaient des t\u00e2ches. Et elles le faisaient en grande partie sans lest p\u00e9dagogique.<\/p>\n
On parlait \u00e0 ces mod\u00e8les comme \u00e0 un collaborateur savant, qui se trompait parfois, mais dont le travail \u00e9tait simple. Ceux qui \u00e9crivaient des textes cr\u00e9atifs, g\u00e9n\u00e9raient des codes de programme ou r\u00e9alisaient de longues analyses ont pu constater \u00e0 quel point tout se passait bien. Il y avait un sentiment de libert\u00e9, d'espace de cr\u00e9ation ouvert, d'une technique qui soutenait l'homme au lieu de le corriger.<\/p>\n
A l'\u00e9poque, on pouvait encore se douter que ces outils allaient marquer les d\u00e9cennies \u00e0 venir, non pas par leur paternalisme, mais par leur comp\u00e9tence. Mais comme souvent dans l'histoire de la technique, cette phase n'est pas rest\u00e9e sans changement.<\/p>\n