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Les algorithmes commencent à comprendre ce qu’on ne dit pas. Sarcasme, émotions, tendances politiques… Les modèles d’IA les plus avancés égalent désormais les humains sur ces subtilités du langage.
Pendant longtemps, l’IA suivait des règles et traitait juste des données en surface. Mais avec l’arrivée des grands modèles de langage comme GPT-4 ou Gemini, elle pénètre dans un territoire bien plus complexe. Notamment, le non-dit, les émotions sous-jacentes, les prises de position implicites. Une récente étude scientifique vient confirmer que dans trois domaines clés, l’IA tient à présent tête à l’humain.
Les trois capacités humaines que l’IA maîtrise déjà
Jusqu’à récemment, l’IA avait du mal avec ce qui fait toute la subtilité du langage humain. Par exemple, les émotions cachées, les opinions implicites, ou ce bon vieux sarcasme. Mais les choses évoluent vite.
Une nouvelle étude publiée dans Scientific Reports révèle que des modèles comme GPT-4, Gemini, LLaMA-3.1-70B ou encore Mixtral sont désormais capables de lire entre les lignes. Avec une précision qui se rapproche de celle des humains.
Dans l’étude, les chercheurs ont demandé aux IA d’identifier les tendances politiques d’articles de presse ou de posts sur les réseaux. Par conséquent, GPT-4 a été plus cohérent que les humains dans ce domaine. Je pense que c’est un atout de taille pour les journalistes, les analystes politiques ou les chercheurs en sciences sociales.
Les IA testées, notamment GPT-4, ont également été capables de détecter la valence émotionnelle. C’est-à-dire si un texte dégage une émotion positive ou négative, et avec quelle intensité. Par exemple, si un tweet exprime une légère irritation ou une colère profonde, l’IA peut le distinguer. Attention tout de même, car les modèles ont tendance à sous-estimer les émotions fortes, ce qui reste une limite.
En outre, le point sarcasme reste l’un des plus gros défis, puisqu’il dépend fortement du ton, du contexte et de la culture. Aucune IA n’a clairement surpassé les autres, et les humains ne sont pas beaucoup plus fiables.
Pourquoi c’est si important ?
Nous le savons, analyser des textes pour y trouver des signaux faibles (émotions, idéologies, tensions) prend du temps. Les chercheurs, les journalistes, les ONG ou les services de santé publique passent souvent des mois à éplucher des milliers de messages.
Avec une IA comme GPT-4, cette tâche peut être accélérée et standardisée, sans sacrifier la qualité. En temps de crise, d’élections ou d’épidémies, cela pourrait même sauver des vies.
Malgré tout, même si ces modèles sont impressionnants, ils n’ont pas encore la stabilité parfaite. Posez une même question à l’IA de plusieurs manières, vous n’aurez pas toujours la même réponse. De plus, la transparence des modèles et leurs biais potentiels restent des préoccupations sérieuses.
Par ailleurs, l’étude ne prétend pas que l’IA peut remplacer l’humain. Mais elle montre que sur certaines tâches très précises et analytiques, les modèles de langage sont désormais des partenaires fiables, ou en tout cas, en bonne voie pour le devenir.
Les sentiments cachés, les idéologies latentes, l’ironie mordante… L’IA commence donc à cerner ce qui faisait autrefois notre petit plus humain. Et même si ce n’est pas parfaitement, c’est assez pour nous aider, nous compléter, voire nous challenger.
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