ChatGPT, l’outil conversationnel développé par OpenAI, fait partie intégrante du quotidien de millions d’utilisateurs. En décembre 2024, il comptait plus de 300 millions d’utilisateurs hebdomadaires et près de 3 milliards de visites. À travers ses conversations, ChatGPT met en lumière des caractéristiques spécifiques dans son langage, qui témoignent de son fonctionnement interne. Si vous utilisez régulièrement le chatbot, vous avez sans doute remarqué certains tics de langage. Mais quels sont réellement les mots que ChatGPT utilise le plus, et que révèlent-ils sur le modèle ?
Un langage structuré : la prédominance des connecteurs logiques
L’une des premières caractéristiques notables du langage de ChatGPT est l’usage systématique des connecteurs logiques. Des termes comme « donc », « en outre », « cependant », « dorénavant », ou encore « ainsi » reviennent fréquemment dans ses réponses. Ces mots sont essentiels pour structurer ses propos de manière cohérente et rigoureuse.
Cependant, bien que ces connecteurs soient utiles pour organiser les idées et renforcer la logique des réponses, leur utilisation excessive peut alourdir le discours. ChatGPT cherche à être le plus précis possible, mais cette précision peut parfois être perçue comme une forme de rigidité dans le discours. Les connecteurs sont donc employés pour donner à ses réponses un cadre structuré, mais au détriment parfois de la fluidité et de la simplicité.
Un vocabulaire sophistiqué
ChatGPT a une nette préférence pour un vocabulaire sophistiqué. Dans ses réponses, il utilise régulièrement des mots complexes et des termes spécifiques, comme « exacerbant », « interopérabilité », « abstrait » ou « épistémologique ». Cette tendance est sans doute liée à l’origine des données utilisées pour entraîner l’IA. ChatGPT s’entraîne en analysant des milliards de textes collectés sur Internet, notamment des articles scientifiques et académiques, où un vocabulaire plus technique est courant.
Les termes spécialisés apparaissent fréquemment dans les réponses de l’IA, même pour des questions relativement simples. Bien que cela puisse être un avantage pour répondre avec précision sur des sujets complexes, cela peut également alourdir les réponses et les rendre plus difficiles à comprendre pour le grand public. ChatGPT semble privilégier un langage académique ou formel, même quand un vocabulaire plus accessible serait suffisant.
Une surutilisation des mots spécifiques
En plus d’utiliser des mots sophistiqués, ChatGPT tend à répéter certaines expressions et termes spécifiques, souvent très éloignés du langage courant. Cette tendance peut sembler étrange, mais elle reflète en réalité le mode de fonctionnement du modèle.
Dans une étude menée par Jordan Gibbs pour Medium, qui a analysé les mots utilisés par ChatGPT lors de discussions sur 500 thématiques, il a été observé que des termes comme « réinventé », « bioluminescent », ou encore « scintillait » sont utilisés de manière disproportionnée par l’IA. Par exemple, le terme « réinventé » est utilisé 1 033 fois plus souvent par ChatGPT que dans le langage humain. Des mots comme « bioluminescent » (650 fois plus utilisés) ou « verdoyant » (600 fois plus utilisés) apparaissent également beaucoup plus souvent dans ses réponses.
Ce phénomène peut s’expliquer par l’entraînement du modèle qui, à partir de millions de données, a tendance à reproduire ces termes plus spécifiques. Ces mots sont parfois choisis pour donner une impression de profondeur ou d’expertise. Cependant, leur surutilisation les rend moins naturels et peut alourdir les réponses.
Les phrases fétiches de ChatGPT
En plus des mots, ChatGPT a ses propres tournures de phrases récurrentes. Ces expressions sont utilisées pour structurer ses réponses et les rendre plus formelles. Voici quelques-unes des phrases les plus fréquemment employées par ChatGPT :
- « Il est important de noter… »
- « Comme nous l’avons vu… »
- « Plongez dans les détails… »
- « Il est crucial de comprendre… »
- « Dans un monde qui évolue à un rythme effréné… »
Ces phrases sont couramment utilisées par l’IA pour introduire des idées ou fournir des explications détaillées. Leur fonction est de structurer les réponses et de guider le lecteur à travers un raisonnement souvent rigide. Cependant, cette répétition peut rendre le langage de ChatGPT particulièrement prévisible. En effet, les utilisateurs réguliers de l’IA peuvent facilement reconnaître ces phrases, qui deviennent des marqueurs du langage du chatbot.
Pourquoi ces répétitions ?
Les modèles de langage comme GPT-4 sont conçus pour prédire les mots suivants dans une phrase à partir de leur base de données textuelles. Cette prédiction repose sur une analyse statistique des mots et des phrases les plus probables dans un contexte donné.
Cependant, l’aspect statistique de ce système est également la raison pour laquelle ChatGPT surutilise certains mots et expressions. En effet, lorsqu’un mot ou une phrase apparaît fréquemment dans les textes d’entraînement du modèle, il est plus susceptible d’être généré dans les réponses de l’IA. Par exemple, des connecteurs comme « en outre » ou « de plus » sont utilisés car ils sont statistiquement prévisibles pour structurer un raisonnement logique. Cela rend le chatbot plus rigide dans sa manière de s’exprimer, au lieu d’opter pour une formulation plus spontanée et fluide.
L’influence des données d’entraînement sur l’IA
L’un des aspects fascinants de ChatGPT est que son langage semble souvent influencé par la nature des données sur lesquelles il a été formé. Il apprend des textes collectés sur Internet, y compris des documents académiques, des articles scientifiques et des ouvrages techniques. En conséquence, ChatGPT a tendance à utiliser des mots et phrases qui sont courants dans ces types de textes. Par exemple, des mots comme « bioluminescent » ou « réinventé » sont souvent utilisés dans des contextes spécifiques, comme la biologie ou la philosophie, mais apparaissent moins fréquemment dans le langage quotidien.
Cela peut également expliquer l’utilisation excessive de termes techniques dans des discussions plus simples. En effet, l’IA se base sur un ensemble de données vastes et parfois trop spécialisées, ce qui influence son choix de vocabulaire et de tournures de phrases.
Le rôle du feedback humain dans l’évolution du langage
L’une des raisons pour lesquelles ChatGPT surutilise certains mots et phrases réside dans son processus de renforcement par feedback humain. Cette étape, connue sous le nom de RLHF (Renforcement par Feedback Humain), consiste à faire tester et évaluer les réponses générées par l’IA par des humains, afin de perfectionner ses performances. Les travailleurs qui interviennent à cette étape offrent des exemples d’entrées et de sorties, ce qui permet à l’IA de mieux comprendre les nuances du langage humain.
Cette intervention humaine est primordiale pour affiner la qualité du langage généré. Mais il est intéressant de noter que ces tests sont souvent réalisés par des travailleurs basés dans certaines régions du monde, dont les habitudes linguistiques peuvent influencer le langage de ChatGPT. Par exemple, le mot « delve » (creuser, ou fouiller en profondeur) est particulièrement utilisé dans certains pays anglophones d’Afrique, mais moins fréquent aux États-Unis.
Vers un langage plus naturel
Alors que ChatGPT continue d’évoluer et de s’améliorer, l’enjeu réside dans l’équilibre entre un langage structuré et un discours plus naturel. Le défi pour les chercheurs et les ingénieurs est de réduire la rigidité du chatbot tout en maintenant sa capacité à fournir des réponses précises et informées. L’utilisation excessive de certains termes et phrases formelles peut encore être améliorée pour rendre le langage de l’IA plus fluide et adapté aux conversations humaines.
Les mots, phrases et expressions fréquemment utilisés par ChatGPT révèlent un modèle qui se construit à partir de vastes données et répond selon des prédictions statistiques. Bien que son langage puisse parfois sembler rigide, cette surutilisation de certains termes démontre l’immense potentiel de l’IA pour s’adapter à des contextes variés. En avançant, l’objectif est de rendre cette évolution de l’IA plus humaine et intuitive.
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