ChatGPT, le modèle de langage développé par OpenAI, est considéré comme l’un des modèles de traitement du langage naturel les plus avancés au monde. Cependant, certains chercheurs français tentent de le défier en créant des modèles similaires, voire supérieurs.
Ces chercheurs travaillent pour des entreprises telles que Hugging Face et Thales, et leurs modèles ont déjà fait leurs preuves dans des domaines tels que la traduction automatique et la génération de texte.
Hugging Face, une start-up française spécialisée dans l’intelligence artificielle, a développé un modèle de traitement du langage naturel appelé GPT-2. Ce modèle est capable de générer du texte cohérent et de haute qualité, et a été utilisé pour développer des chatbots conversationnels et des systèmes de recommandation personnalisés.
Thales, un groupe industriel français, a développé un modèle de traitement du langage naturel appelé Philae. Ce modèle a été spécialement conçu pour les tâches de compréhension de texte et a été utilisé pour améliorer les performances des systèmes de reconnaissance de la parole.
Ces modèles français présentent certains avantages par rapport à ChatGPT. Par exemple, Philae est plus performant que ChatGPT pour les tâches de compréhension de texte, tandis que GPT-2 est capable de générer des textes plus longs et plus cohérents que ChatGPT.
Cependant, ChatGPT reste un modèle de traitement du langage naturel très avancé et continue d’être utilisé dans de nombreux domaines, notamment pour la création de chatbots conversationnels et la traduction automatique.
Les chercheurs français sont conscients qu’ils ont encore du travail à faire pour surpasser ChatGPT, mais ils continuent de travailler sur des modèles plus avancés pour améliorer les performances des systèmes de traitement du langage naturel.
En fin de compte, la concurrence entre les modèles de traitement du langage naturel profitera aux utilisateurs finaux en améliorant la qualité des systèmes de traduction, des chatbots conversationnels et des systèmes de recommandation personnalisés.
