Il semble qu’une nouvelle mise à jour soit annoncée chaque jour dans la course permanente à l’intelligence artificielle la plus avancée. La dernière en date nous vient de Google, qui apporte de nouvelles améliorations à Bard, notamment de meilleures capacités de raisonnement et de calcul.
Google a annoncé qu’il mettait en place deux nouvelles fonctionnalités pour les utilisateurs de son chatbot AI, Bard. L’une d’entre elles est un petit ajout très utile, tandis que l’autre est une amélioration bien plus profonde qui implique des changements au niveau du backend de Bard. Bard ne s’appuiera plus uniquement sur de grands modèles de langage, qui sont plus adaptés aux prédictions qu’à la résolution de problèmes complexes.
La nouvelle fonctionnalité, petite, mais utile, permettra désormais aux personnes qui utilisent Bard pour créer des tableaux de les exporter rapidement vers les feuilles de calcul Sheets de Google. C’est ce qu’a déclaré Google :
Ainsi, lorsque Bard génère un tableau dans sa réponse — par exemple, si vous lui demandez de « créer un tableau pour les inscriptions de bénévoles dans mon refuge pour animaux » — vous pouvez désormais l’exporter directement vers Sheets.
L’autre nouvelle fonctionnalité permettra à Bard de présenter des résultats plus précis pour les demandes concernant les mathématiques et les problèmes de mots, ainsi que des réponses mieux codées. Google explique qu’il utilise ce que l’on appelle « l’exécution implicite du code », qui détecte si une question est liée aux mathématiques. Bard trouvera alors la réponse en arrière-plan.
Google précise que cette nouvelle méthode va au-delà des grands modèles de langage (LLM) utilisés dans d’autres programmes d’IA pour chatbots, tels que ChatGPT et Bing Chat. Google précise que Bard calcule désormais les mathématiques et les questions analogues à la fois avec des LLM et avec du code traditionnel. Il a ajouté :
Grâce à l’exécution implicite du code, Bard identifie les questions qui pourraient bénéficier d’un code logique, l’écrit « sous le capot », l’exécute et utilise le résultat pour générer une réponse plus précise. Jusqu’à présent, nous avons constaté que cette méthode améliorait d’environ 30 % la précision des réponses de Bard aux problèmes de mots et de mathématiques basés sur le calcul dans nos ensembles de données internes.
Bard peut encore commettre des erreurs
Google précise que même avec cette nouvelle méthode, Bard peut encore commettre des erreurs de calcul et de codage, mais il espère que l’exécution implicite du code apportera des améliorations dans beaucoup de ces domaines.
Mais attendez, direz-vous, qu’en est-il des modèles de génération de code tel que Copilot de GitHub et CodeWhisperer d’Amazon ? Eh bien, ces modèles ne sont pas polyvalents. Contrairement à Bard et à ses rivaux du type ChatGPT, qui ont été formés à l’aide d’une vaste gamme d’échantillons de texte provenant du Web, de livres électroniques et d’autres ressources, Copilot, CodeWhisperer et les modèles de génération de code comparables ont été formés et affinés presque exclusivement à partir d’échantillons de code.
Afin de remédier aux lacunes des LLM généraux en matière de codage et de mathématiques, Google a donc développé l’exécution implicite de code, qui permet à Bard d’écrire et d’exécuter son propre code. Reste à savoir si cela sera suffisant pour suivre les principaux chatbots d’IA générative de l’espace.
