Suite à la sortie de ChatGPT en 2022, ses remarquables capacités de génération de texte ont conquis le monde entier. Sa capacité à générer des textes semblables à ceux rédigés par des humains à partir de suggestions dépasse tous les autres modèles générés par l’IA.
Il utilise le framework GPT, qui lui permet d’avoir une conversation semblable à celle d’un humain. Le modèle GPT-4o ne se contente pas de générer des réponses textuelles.
Il peut résoudre des tâches simples ou complexes, notamment l’écriture et le débogage de code, la génération d’images à l’aide du générateur d’images 4o et la gestion des téléchargements et des chargements de fichiers.
Grâce au GPT-4o avancé, les utilisateurs peuvent naviguer sur Internet, télécharger des fichiers et analyser des données. Le 6 juillet 2022, OpenAI a annoncé la mise à disposition générale de ChatGPT Code Interpreter.
Code Interpreter est une extension qui permet aux utilisateurs d’exécuter du code Python, de télécharger des fichiers, de visualiser des données et de télécharger les résultats de manière transparente.
Qu’est-ce que l’analyse avancée des données de ChatGPT ?
L’analyse avancée des données est une fonctionnalité de GPT-4o qui vous permet de télécharger des données directement dans ChatGPT, de les explorer, de créer du code et de résoudre des problèmes empiriques.
Cette fonctionnalité vous permet d’améliorer la pertinence et le rendement du modèle en exécutant du code sur ChatGPT.
L’analyse avancée des données prend en charge plusieurs formats de fichiers, notamment les fichiers PDF, les documents texte, les images, les fichiers audio, les fichiers vidéo, les fichiers de code et d’autres fichiers de données. Les fonctionnalités d’analyse avancée des données sont spécialement conçues pour les types de fichiers tels que .csv, Excel (.xls/ .xlsx), JSON, PDF et .txt. Les utilisateurs peuvent également télécharger des fichiers directement depuis Google Drive, Microsoft OneDrive (Personnel/SharePoint).
Actuellement, l’analyse avancée des données fonctionne avec Python, mais le modèle ChatGPT sous-jacent peut comprendre et interpréter d’autres langages de programmation.
Les utilisateurs peuvent convertir efficacement le code entre les langages de programmation et comprendre les fichiers écrits dans des langages autres que Python.
Méthodes de traitement et d’analyse des mégadonnées de ChatGPT
L’intégration de capacités avancées de traitement du langage naturel (NLP) est la principale raison pour laquelle l’approche unique de ChatGPT en matière d’analyse des mégadonnées diffère considérablement des méthodes traditionnelles. Les données brutes sont d’abord ingérées et prétraitées. Ce processus peut être appliqué à des ensembles de données structurés et non structurés.
À ce stade, ChatGPT filtre soigneusement les informations afin d’identifier les thèmes, les modèles et les attitudes essentiels à une analyse détaillée.
La performance de ChatGPT repose sur sa conception transformatrice, qui lui permet de comprendre le contexte et l’importance des données, et de distinguer différents types d’informations et leurs résultats possibles.
Cette expertise facilite la génération d’idées, de prévisions et de recommandations. Comme ChatGPT est capable de comprendre et de créer des textes semblables à ceux rédigés par des humains, il peut présenter des résultats d’analyse de données complexes.
Application avancée de l’analyse de données ChatGPT
Grâce aux modèles avancés de ChatGPT, vous pouvez importer des photos, traiter des tableaux et même décompresser des répertoires. Nous mettrons ici en évidence les domaines clés dans lesquels ChatGPT excelle, notamment la visualisation des données, l’analyse, l’interprétation de code, le calcul et l’édition multimédia.
Optimisation des images : compression, recadrage, amélioration
Les utilisateurs peuvent utiliser des fonctionnalités avancées d’analyse de données pour effectuer des tâches de traitement d’images telles que la conversion de fichiers d’un format à un autre, la suppression d’images d’arrière-plan, le redimensionnement et même l’extraction de palettes de couleurs à partir d’images ou de logos.
Nous avons demandé à ChatGPT d’extraire la palette de couleurs et les valeurs hexadécimales du logo Copilot.
De plus, nous avons demandé à ChatGPT de convertir des images JPEG au format PNG et avons généré des fichiers pouvant être téléchargés dans le nouveau format.
Tâches d’analyse de données
Les fonctionnalités avancées d’analyse de données traitent les données structurées provenant de fichiers tels que les fichiers .csv et les feuilles de calcul Excel. Vous pouvez créer des graphiques à partir de grands ensembles de données, analyser des données et générer des cartes à partir de données .csv.
ChatGPT agit comme votre assistant personnel d’analyse de données, capable de vérifier les erreurs ou les inexactitudes dans les données, de détecter les valeurs aberrantes, et plus encore.
Si vous disposez d’un ensemble de données volumineux sur lequel vous souhaitez établir un rapport, il vous suffit de télécharger le fichier et de demander les actions que vous souhaitez que ChatGPT effectue.
Nous avons recherché les statistiques du taux de mortalité en France et avons obtenu des données graphiques à ce sujet sur le site Open Data de la Banque mondiale. Nous avons fourni le graphique du taux de mortalité en France et avons obtenu une observation détaillée du taux brut de mortalité de 1960 à 2023.
Génération de codes QR
Entrez n’importe quelle URL dans ChatGPT pour générer un code QR. Cette fonctionnalité est disponible dans la plupart des navigateurs, mais il est pratique qu’elle soit également intégrée à des outils pouvant être utilisés à d’autres fins.
Par exemple, vous pouvez effectuer des recherches sur le Web avec d’autres plugins pour accéder à des URL ou identifier des pages à partir de transcriptions vidéo.
Nous avons fourni à ChatGPT une URL et lui avons demandé de générer un code QR rose basé sur la palette de couleurs du produit.
Interprétation du code
Un interpréteur de code ne se contente pas d’écrire du code, il l’exécute également. Cet outil est conçu pour fournir des extraits de code et des explications détaillées afin d’aider à explorer différentes méthodes de résolution de problèmes.
Lorsque vous partagez du code, l’interpréteur de code peut le critiquer, suggérer des améliorations, corriger des erreurs et l’exécuter pour afficher les résultats.
Toutefois, il est important de noter que l’environnement ChatGPT fonctionne avec certaines limitations. Ces limitations signifient que de nouvelles bibliothèques ne peuvent pas être obtenues et que l’étendue des problèmes pouvant être traités se limite à ceux qui peuvent être résolus à l’aide des bibliothèques préinstallées.
Invite : Veuillez fournir un exemple de code Python pour un jeu de serpent.
Résolution de problèmes mathématiques
Les fonctionnalités avancées de ChatGPT permettent de résoudre des problèmes simples ou complexes, y compris des équations et des valeurs numériques. Téléchargez des images, des documents ou des fichiers PDF contenant des équations, et ChatGPT les résoudra pour vous.
À titre d’exemple, nous avons demandé à ChatGPT de créer des graphiques représentant les fonctions sin, cos et tan.
Vous pouvez également demander à ChatGPT de résoudre des fonctions polynomiales simples telles que la factorisation. Dans le domaine de l’analyse de données avancée, Python est généralement utilisé pour calculer les réponses à des problèmes mathématiques.
Limitations de ChatGPT en matière d’analyse avancée des données
Les fonctionnalités d’analyse avancée de ChatGPT offrent des fonctionnalités plus robustes et plus fiables, avec moins d’erreurs que le modèle GPT-4 standard. Cependant, il existe certaines limitations.
Tout d’abord, du point de vue de la sécurité, l’interpréteur de code ne peut pas se connecter à Internet ou à des API et ne peut pas utiliser de flux de données en direct dans l’environnement.
De plus, il ne peut pas se connecter directement aux bases de données, qui constituent la principale méthode d’agrégation des données pour de nombreuses organisations. Pour contourner ce problème, les utilisateurs doivent télécharger l’ensemble de données requis et le télécharger dans l’interface ChatGPT sous forme de fichier CSV ou Excel.
Il existe également des limites de taille de fichier, ce qui rend difficile le téléchargement de fichiers volumineux dépassant plusieurs centaines de mégaoctets. Même si un fichier volumineux est téléchargé avec succès, la puissance de calcul disponible dans l’interpréteur de code est quelque peu limitée et n’est pas conçue pour des tâches hautes performances.
Chaque cellule d’exécution de code dans l’environnement est soumise à des contraintes de temps, et si le code n’est pas exécuté dans le temps imparti, il s’arrête. Cela signifie que les opérations complexes sur de grands ensembles de données peuvent ne pas être exécutables.
En outre, les utilisateurs doivent tenir compte des limites de durée des sessions. Si la session expire ou se termine, tout le travail précédent, y compris les fichiers, les liens et les blocs de code, devient inaccessible. La conversation peut se poursuivre, mais la fonctionnalité de ces éléments sera affectée.
Plus important encore, bien que l’interpréteur de code comporte généralement peu d’erreurs, il n’est pas exempt de bogues.
Pour obtenir les meilleurs résultats, il est recommandé de demander à l’IA de fournir ses résultats étape par étape, en particulier pour les données bien structurées et les tâches claires. Ce processus permet aux utilisateurs d’identifier et de résoudre rapidement les problèmes, ce qui permet à l’IA d’apporter les corrections ou ajustements nécessaires.
Analyse des données de ChatGPT par rapport à BERT
Pour comprendre les compétences de ChatGPT en matière d’analyse de données pour BERT (à l’aide de représentations bidirectionnelles de Transformers), il est essentiel de saisir la technologie sous-jacente, les avantages et les applications attendues dans le domaine de l’analyse de données. Les deux formats sont basés sur l’architecture Transformer, mais ont été modifiés pour s’adapter à différents cas d’utilisation et activités.
ChatGPT est un outil précieux pour les entreprises qui cherchent à optimiser leurs processus de reporting, car il est capable de générer automatiquement des rapports d’analyse descriptifs. Il fournit également une interface de questions-réponses pour l’exploration interactive des données à l’aide d’ensembles de données, permettant aux utilisateurs d’interroger les données en langage naturel et d’obtenir des réponses claires.
Cela simplifie l’analyse des données et permet aux utilisateurs non techniques de créer plus facilement des explications et des informations à partir de données faciles à comprendre, ce qui permet à un plus large éventail d’utilisateurs d’exploiter les données.
D’autre part, BERT excelle dans la recherche sémantique détaillée au sein de documents ou d’ensembles de données, ce qui lui permet de trouver des données pertinentes avec une précision remarquable.
Sa capacité à comprendre les détails du langage est essentielle pour des activités telles que l’extraction d’entités et l’analyse des sentiments, car elle permet d’obtenir des informations précieuses à partir d’articles de recherche et de commentaires de consommateurs.
En outre, BERT améliore considérablement la précision de la classification et de l’organisation des données, ce qui le rend très efficace pour améliorer les systèmes de classification de texte. Il s’agit donc d’un outil indispensable pour organiser efficacement la gestion et le traitement de l’information, l’acquisition de données et la gestion de grands ensembles de données.
| Caractéristique | ChatGPT | BERT |
| Technologies fondamentales | Basé sur l’architecture GPT, optimisé pour les tâches génératives et l’IA conversationnelle. | Basé sur une architecture de transformeur, optimisé pour comprendre le contexte du texte via un traitement bidirectionnel. |
| Forces clés | Capacités de génération qui produisent un texte cohérent et contextuel. | Analyse sémantique approfondie du texte. Excellente compréhension des nuances de contexte et de langage. |
| Compréhension du contexte | Maintient le contexte à travers des dialogues prolongés, ce qui le rend idéal pour les interfaces conversationnelles. | Comprend le contexte des mots en analysant le texte avant et après. Essentiel pour les tâches sémantiques. |
| Applications typiques en analyse de données | – Génération de rapports automatisés – Questions-réponses interactives sur les données – Génération d’informations pour les parties prenantes | – Recherche sémantique dans les ensembles de données – Extraction d’entités et analyse de sentiments – Classification et organisation de texte |
| Meilleurs cas d’utilisation | Tâches nécessitant une interaction via la génération de texte ou des conversations avec les données. | Tâches nécessitant une compréhension linguistique approfondie, comme l’extraction d’insights spécifiques ou la catégorisation de l’information. |
Conclusion
Les capacités avancées d’analyse de données de ChatGPT ont transformé l’IA, qui n’était auparavant qu’un simple outil textuel, en un assistant polyvalent capable de gérer des tâches complexes telles que l’analyse de données et la résolution de problèmes avancés, marquant ainsi une avancée significative.
Bien qu’elle soit encore au stade expérimental et nécessite d’être perfectionnée, cette fonctionnalité promet d’apporter des changements révolutionnaires à notre interaction avec l’IA. Plongez-vous dans cet outil innovant et contribuez à façonner l’avenir de l’IA conversationnelle.
Foire aux questions
Quelles sont les options avancées de ChatGPT ?
ChatGPT offre une gamme de fonctionnalités avancées, notamment un accès anticipé aux dernières fonctionnalités, un service ininterrompu pendant les périodes de forte affluence, une précision et une vitesse de réponse accrues, un codage simplifié grâce à un interpréteur de code, des options linguistiques étendues, une fonctionnalité multimodale et une sécurité renforcée, toutes déjà bien établies et largement utilisées.
Qu’est-ce que l’analyse avancée des données dans ChatGPT ?
Le plugin ChatGPT Advanced Data Analysis (anciennement Code Interpreter), lancé en juillet 2023, permet aux utilisateurs d’analyser, de visualiser et de résumer les données téléchargées sur ChatGPT, offrant ainsi des capacités améliorées de génération d’informations.
ChatGPT peut-il remplacer les analystes de données ?
Bien que ChatGPT puisse automatiser certaines tâches effectuées par les analystes de données, ses capacités, bien qu’avancées, ne sont pas encore à la hauteur de l’expertise subtile des professionnels humains. Il n’est donc pas encore prêt à remplacer complètement les analystes humains.
ChatGPT peut-il s’intégrer aux outils ou logiciels d’analyse de données existants ?
Oui, ChatGPT peut être intégré à de nombreux outils d’analyse de données et plateformes logicielles existants via une API (interface de programmation d’application). Cela permet aux utilisateurs de tirer parti des capacités de NLP de ChatGPT au sein de leur écosystème actuel afin d’améliorer le traitement, l’analyse et la génération d’informations à partir des données.
Quel type de données ChatGPT peut-il analyser ?
ChatGPT est principalement conçu pour analyser des données textuelles, qu’elles soient structurées ou non. Cependant, si elles sont converties dans un format que ChatGPT peut traiter, il est également possible d’analyser des données numériques, visuelles et auditives en combinaison avec d’autres modèles d’IA.
