Trois générations de systèmes

• Elle classe. Spam ou pas spam. Défaut ou pas défaut. Une réponse parmi deux.
• Elle génère. Elle produit du texte, une image, du code. C'est 2022.
• Elle agit. Elle est branchée sur des outils et déclenche des opérations. C'est maintenant.

Nous sommes au passage de la deuxième à la troisième génération.

Première étape : convertir les mots en nombres

• Elle ne les manipule pas. Une machine ne sait traiter que des nombres.
• Chaque mot reçoit donc une liste de nombres. Plusieurs milliers.
• Au départ, ils sont tirés au hasard. Ils ne veulent strictement rien dire.

Reste à comprendre comment ces nombres finissent par porter du sens.

Deuxième étape : prédire, comparer, corriger

• On prend une phrase réelle, dans un livre, un article, un forum.
• On cache le mot suivant. On demande au modèle de le deviner.
• On compare sa réponse au mot qui était réellement écrit.
• S'il s'est trompé, on corrige ses nombres pour réduire l'écart. Et on recommence.

Le texte réel est le seul élément de comparaison. Aucun humain n'intervient.

Pourquoi les mots de sens proche obtiennent des nombres proches

• « Le chien aboie. » « Le chat miaule. » « Mon chien dort au soleil. » « Mon chat dort au soleil. »
• Ces deux mots apparaissent dans les mêmes phrases, entourés des mêmes mots.
• Pour bien deviner la suite, le modèle a intérêt à leur donner des nombres voisins.
• Il les rapproche donc tout seul, sans que personne ne le lui ait demandé.

Le sens n'est pas programmé. Il résulte de l'entraînement.

Quatrième étape : l'ajustement par préférence humaine

• À ce stade, elle complète du texte. Elle ne répond pas encore à une question.
• On lui fait produire plusieurs réponses. Des personnes classent celles qu'elles préfèrent.
• On l'ajuste pour qu'elle produise davantage de ce qui a été préféré.

Le critère d'ajustement est la préférence de l'évaluateur, pas l'exactitude.

Ce qui doit être vérifié systématiquement

• Tout chiffre : quantité, montant, durée, pourcentage, total.
• Toute référence : article de règlement, numéro de norme, date, nom propre.
• Tout ce qui sort de votre domaine, même si la formulation est irréprochable.
• Tout ce qui part vers l'extérieur, avant relecture par quelqu'un qui connaît le sujet.

Le reste se voit en lisant. C'est là que le gain de temps est réel.

Ce qui entre conditionne ce qui sort

• Le modèle n'examine pas la qualité de ce qu'il reçoit et ne la met pas en doute.
• Un tableau où le même client s'écrit de trois façons produira trois totaux distincts.
• Un extrait collé à la place du document entier produira une analyse de l'extrait, présentée comme une analyse du document.
• Une photo floue, un tableau à cellules fusionnées, deux colonnes lues comme une seule phrase : le texte reçu n'est pas celui que vous voyez.

Le modèle ne corrige pas vos données. Il travaille avec, sans signaler le problème.

Donner la matière, pas la description de la matière

• « Résume-moi le cahier des charges du client » : elle invente un cahier des charges.
• Le même cahier des charges collé dans la fenêtre : elle le résume.
• Un tableau collé tel quel vaut mieux qu'une description du tableau.
• Un mail entier vaut mieux qu'un résumé du mail.

Coller prend dix secondes. Décrire prend dix minutes et donne un moins bon résultat.

Confidentialité : le régime dépend du compte

• Compte personnel gratuit : le contenu peut servir à entraîner le modèle.
• Compte personnel payant : même régime. L'abonnement donne du volume, pas un contrat.
• Compte fourni par l'entreprise : contrat signé, pas d'entraînement, durées maîtrisées.

Le niveau de protection dépend du compte utilisé, pas de la qualité de l'outil.

Les instructions permanentes

• Tous les outils grand public ont ce réglage, dans les paramètres.
• On y écrit qui on est, dans quelle entreprise, pour quoi on l'utilise, comment on veut les réponses.
• Le modèle en tient compte dans toutes les conversations suivantes.

Le contexte est fourni une fois, et s'applique à toutes les conversations suivantes.

Ce qu'on écrit dedans

• Je travaille chez un producteur d'huîtres, au service expédition.
• Mes interlocuteurs sont des restaurateurs, des grossistes et des distributeurs, en France et à l'export.
• Réponds en français, en phrases courtes, sans formule de politesse excessive.
• Si une information te manque, demande-la au lieu de l'inventer.

La comparaison utile : un stagiaire compétent

• Il est compétent : il sait ce qu'est une commande, un fournisseur, un avoir, une facture.
• Il ne connaît rien de votre maison : ni vos calibres, ni vos clients, ni vos habitudes.
• Vous lui dites « trie les commandes ». Il ne sait pas s'il faut trier par date, par client, par calibre.
• Ni où les ranger, ni ce qu'il faut faire de celles qui posent problème.

Sans consigne précise, le résultat est aléatoire. Pour un stagiaire comme pour un modèle.

Quand garde-t-on une main humaine ?

• Quand l'action est irréversible : une écriture dans l'ERP, un envoi client, une suppression.
• Quand un modèle de langage est dans la chaîne : sa sortie n'est jamais garantie identique.
• Quand la décision demande un jugement que les règles ne couvrent pas.

On ne passe au niveau supérieur que si le niveau inférieur ne suffit pas.

Cinq situations

• « Je l'ai déjà écrit ailleurs. » La même information saisie deux fois.
• « J'attends. » Un document, une validation, un chiffre.
• « Je le fais tous les jours pareil. » Une tâche à règle fixe.
• « Si je ne suis pas là, ça bloque. » Une information dans une seule tête.
• « On m'appelle tout le temps pour ça. » Des interruptions répétées.

Comment je vais procéder

• Une heure à votre poste, sur le travail réel, pas sur la procédure écrite.
• Je regarde les outils, le nombre de manipulations, les attentes et les ressaisies.
• J'enregistre pour ne pas dépendre d'une prise de notes. Le compte rendu vous revient pour validation.