ConversationsAvecChatGPT-v5.pdf

Erol GIRAUDY
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Mes nouvelles conversations
et échanges avec ChatGPT.
Mon livre nº2.
Mon premier livre sur ChatGPT avec le second sur AMAZON.
Le couverture est réalisée avec DISGNER-DALL·E-2 de MICROSOFT et OPENAI.
https://amzn.eu/d/cY27SBD
Le deuxième livre sur OpenAI et ChatGPT.
https://a.co/d/6haPiSg
Pierre Erol GIRAUDY.
06/03/2023

Erol GIRAUDY
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Table des matières
1 – INTRODUCTION ....................................................................................................................... 3
2 - LES QUESTIONS ........................................................................................................................ 7
3 - LA SYNTAXE AVEC CHATGPT (PROMPTS ).............................................................................. 17
4 - LES MÉTHODES DE QUESTIONNEMENT SIMPLE.................................................................... 21
5 - NORMES APA ET ISO AINSI QUE CELLES EUROPEENNES. ...................................................... 28
6 – APERÇUS DE LA PROGRAMMATION ET DES CODES.............................................................. 36
7 - MISE EN FORME OFFICE 365 ET DISGNER.............................................................................. 69
8 - BING ET EDGE PLUS CHATGPT................................................................................................ 84
9 - CHATGPT PLUS FRANCE ET PLUS............................................................................................ 94
10 – LES FORMATIONS et SOLUTIONS A CHATGTP................................................................... 100
11 – LES EFFETS DE CETTE TECHNOLOGIE SUR L’ÉCONOMIE ?................................................. 106
12 – CONCLUSIONS. .................................................................................................................. 119
GLOSSAIRE : ChatGPT - CODEX - GYM – AI DALLE..................................................................... 127
LES SITES ET LEURS URL............................................................................................................. 132
MES NOTES ET LIENS AVEC LES SOURCES................................................................................. 136

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1 – INTRODUCTION
Les Questions : (Elles sont surlignées en VERT ou JAUNE c’est plus
agréable deux couleurs). Le bleu est dédié aux commentaires ou questions
annexes.
Comment faire écrire un livre entier à ChatGPT ?
Quelles questions poser à ChatGPT ?
De quelles manières doit-on formuler ses questions ?
Il faut être claire et précis.
Simplifier la question.
Y ajouter les formules consacrées.
Ne pas perdre de vue le but à atteindre.
Si nécessaire enrichir la 1er
question avec d’autres questions
complémentaires et plus précises.
Il n’y a pas de mauvaises réponses, mais le plus souvent
des questions mal formulées.
J’ai donc décidé d’aborder ChatGPT différemment. J’ai fait un effort
conscient pour être poli et amical, et j’ai même ajouté certaines de mes
manières personnelles. Et tu sais quoi ? Cela n’a pas du tout affecté la
qualité de la sortie de ChatGPT ! En fait, cela m’a fait me sentir plus
connecté et humain en l’utilisant.

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Maintenant, je sais il y a de nombreux influenceurs et auteurs qui vous conseilleront de
maintenir votre langage précis et concis lorsqu'il s'agit d'interagir avec des outils d'IA. Mais
honnêtement, mon conseil est de les ignorer. Ne compromettez pas qui vous êtes juste pour
faciliter les choses pour une machine. Au lieu de cela, apprenez quelques outils et techniques
d'ingénierie de prompts pour développer votre propre façon d'interagir avec ces outils. De
cette façon, vous pouvez préserver votre propre personnalité tout en tirant le meilleur parti de
votre assistant virtuel ChatGPT.
C’est une partie de cette approche que nous allons voir dans ce livre.
Le futur a juste commencé
GOUVERNANCE - IA: Histoire : ChatGPT a fait son entrée en scène en novembre 2022
(gouver2020.blogspot.com)
https://gouver2020.blogspot.com/2023/03/histoire-chatgpt-fait-son-entree-en.html

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Parlez-vous ChatGPT et son historique :
• 2015. OpenAI was founded by Sam Altman, Elon Musk, Greg Brockman, Peter Thiel,
and others. OpenAI develops many different AI models other than GPT.
• 2017. Google published the paper Attention is All You Need, which introduced the
transformer architecture [2]. The transformer is a neural network architecture that lays
the foundation for many state-of-the-art (SOTA) large language models (LLM) like GPT.
• 2018. GPT is introduced in Improving Language Understanding by Generative Pre-
training [3]. It’s based on a modified transformer architecture and pre-trained on a
large corpus.
• 2019. GPT-2 is introduced in Language Models are Unsupervised Multitask Learners
[4], which can perform a range of tasks without explicit supervision when training.
• 2020. GPT-3 is introduced in Language Models are Few-Shot Learners [5], which can
perform well with few examples in the prompt without fine-tuning.
• 2022. InstructGPT is introduced in Training language models to follow instructions
with human feedback [6], which can better follow user instructions by fine-tuning with
human feedback.
• 2022. ChatGPT, a sibling of InstructGPT, is introduced in ChatGPT: Optimizing
Language Models for Dialogue. It can interact with humans in conversations, thanks to
the fine-tuning with human examples and reinforcement learning from human
feedback (RLHF).
Natural language processing (NLP)
The transformer architecture is the foundation for GPT.
The first step is supervised learning from human examples.
The second step is training a reward model (RM) to rate the responses
Optimizing Language Models for Dialogue.
NLP Using Python Natural Language Processing
Machine Learning Mastery
Le terme "Prompt" en anglais peut avoir plusieurs significations en fonction du
contexte. En matière d'intelligence artificielle, le terme "Prompt" peut être traduit par

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"invite" ou "proposition". PromptBase | Prompt Marketplace: DALL·E, Midjourney,
ChatGPT, Stable Diffusion & GPT-3
https://promptbase.com/
À partir de l’adresse < https://rocblanc.blogspot.com/2023/03/les-url-des-
presentations-chatgpt-de-p.html >
À partir de l’adresse < https://bootcamp.uxdesign.cc/how-chatgpt-really-works-
explained-for-non-technical-people-71efb078a5c9 >

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2 - LES QUESTIONS
Je vais fournir une liste de questionsi
(prompts) vous apprenez le language autour de
l’IA ou AI en anglais et de ChatGPT.
Question nº1 - Brainstormeii
sur une présentation de ChatGPT ?
1. Introduction : Commencez par une introduction de ChatGPT et de son
2. Ce nouveau livre est une merveille technologique qui révolutionne le monde des
technologies. Il est doté d'une variété de fonctionnalités qui le rendent très pratique
et facile à utiliser. Il peut être utilisé pour stocker des informations, effectuer des
recherches et afficher des résultats dans un document unique.
3. Les principaux avantages de ce livre sont sa facilité d'utilisation et sa capacité à
stocker des informations. Il est très intuitif et simple à naviguer. Il est également très
sécurisé et peut être consulté à partir de n'importe quel appareil.
4. De plus, ce livre est livré avec une variété de fonctionnalités qui le rendent très utile.
Il peut être utilisé pour effectuer des recherches, afficher des résultats et même
partager des informations avec d'autres utilisateurs. Il est également compatible avec
une variété de formats de fichiers, ce qui le rend très polyvalent.
5. En comparaison avec d'autres technologies sur le marché, ce livre se démarque par
sa facilité d'utilisation et sa capacité à stocker des informations. Il est également très
intuitif et offre une variété de fonctionnalités qui le rendent très pratique. Enfin, il est
compatible avec une variété de formats de fichiers, ce qui le rend très polyvalent.
Fonctionnement en tant que modèle de langage de l'IA.
6. Les avantages de ChatGPT : Expliquez les avantages que ChatGPT offre en matière
d'interaction humaine, tels que la disponibilité 24/7, la réponse rapide, la capacité à
gérer plusieurs demandes simultanément et la personnalisation de l'expérience
utilisateur.
7. Applications de ChatGPT : Décrivez les différentes applications de ChatGPT dans
divers domaines tels que le service client, la gestion de la relation client, le marketing,
la recherche, l'éducation, la santé, la finance et bien plus encore.
8. Fonctionnement de ChatGPT : Donnez un aperçu de la façon dont ChatGPT
fonctionne, y compris l'utilisation de l'apprentissage profond pour comprendre et
générer des réponses à partir d'entrées de texte.
9. Utilisation de ChatGPT : Donnez des exemples concrets de l'utilisation de ChatGPT
dans différents contextes, tels que les chatbots, les assistants personnels, les
plateformes de messagerie, les applications mobiles et les sites web.
10. Limites de ChatGPT : Discutez des limites de ChatGPT, telles que sa dépendance aux
données d'entraînement et aux biais qu'elles peuvent introduire dans les réponses
générées.
11. Conclusion : Résumez les points clés de la présentation et discutez des perspectives
d'avenir pour ChatGPT et les technologies de l'IA en général.

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Ces idées pourraient être un point de départ pour une présentation réussie de ChatGPT.
N'oubliez pas de personnaliser votre présentation en fonction de votre public et de leur
niveau de connaissances en matière d'IA.
La suite (je lui demande de développer le sujet).
Pouvez-vous m'en dire plus sur : Introduction : Commencez par une introduction
de ChatGPT et de son fonctionnement en tant que modèle de langage de l'IA.
Bien sûr, je peux vous en dire plus sur l'introduction de ChatGPT.
ChatGPT est un modèle de langage de l'IA (Intelligence Artificielle) développé
par OpenAI, qui est conçu pour générer des réponses en langage naturel en
réponse à des entrées de texte. Le modèle est entraîné sur des quantités
massives de données textuelles pour apprendre les modèles de langue et de
grammaire qui sous-tendent le langage naturel.
Le "GPT" dans ChatGPT signifie "Generative Pre-trained Transformer" qui
désigne la méthode d'entraînement utilisée pour le modèle. Les Transformers
sont une architecture de réseau de neurones pour le traitement de langage
naturel qui est particulièrement efficace pour la modélisation de longues
séquences de texte, ce qui en fait une base idéale pour les modèles de
génération de langage naturel.
En utilisant des techniques d'apprentissage profond, ChatGPT peut générer des
réponses qui sont cohérentes et naturelles, en fonction de l'entrée donnée par
l'utilisateur. Le modèle peut également être affiné pour répondre aux besoins
spécifiques d'un domaine ou d'une entreprise en particulier, ce qui lui permet
de s'adapter à un large éventail de situations.
En somme, ChatGPT est un modèle de langage de l'IA de pointe qui permet aux
machines de comprendre et de générer des réponses en langage naturel,
ouvrant la voie à des applications passionnantes dans le domaine de
l'interaction homme-machine.
Même question avec une nuance (introduction de la notion de « un peu plus
technique »).

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Pouvez-vous m'en dire plus sur : Introduction : Commencez par une introduction
de ChatGPT et de son fonctionnement en tant que modèle de langage de l'IA un
peu plus technique ?
Bien sûr, je peux vous fournir une introduction un peu plus technique de
ChatGPT et de son fonctionnement en tant que modèle de langage de l'IA.
ChatGPT utilise une architecture de réseau de neurones appelée "Transformers"
pour traiter des séquences de texte. Cette architecture a été introduite pour la
première fois par Vaswani et al. En 2017 et est devenue un élément clé dans le
traitement de langage naturel depuis. Elle permet de modéliser des relations à
long terme entre les éléments d'une séquence de texte, ce qui permet
d'améliorer la qualité des réponses générées par ChatGPT.
Pour entraîner ChatGPT, des millions de pages de textes sont utilisées pour
créer des modèles de langage à grande échelle. Ensuite, le modèle est affiné
pour des tâches spécifiques, telles que la réponse à des questions ou la
génération de texte à partir d'un certain contexte. Le modèle est ensuite capable
de générer des réponses cohérentes et pertinentes en fonction de l'entrée de
texte donnée par l'utilisateur.
ChatGPT utilise également une technique appelée "Fine-tuning" pour s'adapter
à des domaines spécifiques ou pour répondre à des besoins d'entreprises
particuliers. Cette technique permet de modifier les couches supérieures du
modèle pour l'adapter à des tâches spécifiques et améliorer ses performances
dans des domaines spécifiques.
En somme, ChatGPT est un modèle de langage de l'IA de pointe qui utilise une
architecture de réseau de neurones innovante pour traiter les séquences de
texte et générer des réponses cohérentes et pertinentes en fonction de l'entrée
donnée par l'utilisateur. Il peut être adapté à des domaines spécifiques grâce à
la technique du "Fine-tuning", ce qui en fait un outil puissant pour de
nombreuses applications dans le domaine de l'interaction homme-machine.

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Je suis un expert depuis 20 ans en Artificial Intelligence, quels sont les mots clefs
utiles pour mon site web ?
Félicitations pour vos 20 ans d'expertise en Intelligence Artificielle ! Voici quelques mots-
clés que vous pourriez utiliser pour optimiser le référencement de votre site web :
1. Intelligence Artificielle (IA)
2. Machine Learning (apprentissage automatique)
3. Deep Learning (apprentissage profond)
4. Réseaux de neurones
5. Algorithmes d'IA
6. Traitement automatique du langage naturel (TALN)
7. Vision par ordinateur
8. Apprentissage par renforcement
9. Apprentissage non supervisé
10. Apprentissage supervisé
11. Big Data
12. Analyse de données
13. Modèles d'IA
14. Chatbots
15. Systèmes experts
16. Robots intelligents
17. Automatisation des processus
18. Interfaces utilisateur intelligentes
19. Apprentissage en ligne
20. Apprentissage hors ligne
En utilisant ces mots-clés de manière appropriée dans les titres, les descriptions, les balises
et le contenu de votre site web, vous pouvez augmenter votre visibilité en ligne et attirer
plus de trafic qualifié.
Une autre variante afin dans la question afin de comprendre quelles sont les
sources de ses réponses.
Brainstorme sur une présentation de ChatGPT avec les sources APA ?
Bien sûr, voici une proposition de présentation de ChatGPT en utilisant les normes APA pour
les sources :
Titre : ChatGPT : une présentation du modèle de langage naturel

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Introduction : Bonjour à tous, je suis ChatGPT, un modèle de langage naturel développé par
OpenAI. Dans cette présentation, je vais vous expliquer ce qu'est ChatGPT, comment il
fonctionne et pourquoi il est important.
Développement :
1. Qu'est-ce que ChatGPT ? ChatGPT est un modèle de langage naturel basé sur
l'intelligence artificielle. Il a été entraîné sur de grandes quantités de données
textuelles afin de prédire le mot suivant dans une phrase. ChatGPT utilise la
technologie de traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre et générer du
texte de manière similaire à un humain.
2. Comment fonctionne ChatGPT ? ChatGPT utilise un algorithme appelé transformer qui
permet de transformer les données d'entrée en vecteurs de grande dimension. Ces
vecteurs sont ensuite utilisés pour prédire le mot suivant dans une phrase. ChatGPT
utilise également un mécanisme d'attention qui lui permet de se concentrer sur les
parties les plus importantes du texte.
3. Pourquoi ChatGPT est-il important ? ChatGPT est important car il peut être utilisé dans
de nombreux domaines, tels que la traduction automatique, la rédaction de texte, la
réponse aux questions, la génération de texte créatif et la reconnaissance vocale. De
plus, ChatGPT est en constante évolution grâce à son apprentissage continu à partir de
nouvelles données.
Conclusion : En conclusion, ChatGPT est un modèle de langage naturel avancé qui utilise
l'intelligence artificielle et le traitement du langage naturel pour comprendre et générer du
texte de manière similaire à un humain. Avec ses nombreuses applications potentielles,
ChatGPT est un outil précieux pour de nombreux domaines. Merci de m'avoir écouté !
Sources APA :
• Radford, A., Narasimhan, K., Salimans, T., & Sutskever, I. (2018). Improving language
understanding by generative pre-training. URL: https://s3-us-west-
2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-
unsupervised/language_understanding_paper.pdf
• Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... &
Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In Advances in neural information
processing systems (pp. 5998-6008). URL:
https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/hash/3f5ee243547dee91fbd166fe5ca09
5e6-Abstract.html

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Petit détail fonctionnel :
Installation de ChatGPT sur Windows 11 en tant qu'application locale
Je vais vous montrer comment installer ChatGPT sur Windows 11 comme s'il s'agissait d'une
application native, vous aurez ainsi un accès rapide au chatbot OpenAI et à tout son potentiel.
Vous aurez ceci :
Voici les applications installées dans Windows 11.
Voici le rendu des applications dans la fenêtre de Edge.
Détail du rendu de la page ci-dessus avec les applications :
New chat – Amazon Kindle – Gmail…

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Comment faire ceci sur Windows 11 ?
Installation de ChatGPT sur Windows 11 via le navigateur
Bien qu'il n'y ait pas d'application OpenAI officielle pour accéder à son chatbot, vous pouvez
toujours installer ChatGPT sur Windows 11 en utilisant le navigateur Chrome ou Edge pour lui
donner une apparence d'application native.
Je vais vous expliquer les étapes à suivre dans chaque navigateur. Google Chrome
Si vous êtes un utilisateur de Google Chrome, il est très facile de transformer ChatGPT en une
application native. La première étape consiste à accéder à la page d'accueil de ChatGPT et à vous
connecter avec votre compte.
Ensuite, cliquez sur les trois points pour ouvrir le menu principal, placez le curseur sur Plus
d'outils et cliquez sur Créer un raccourci. Une boîte de dialogue apparaîtra en haut du navigateur
dans laquelle vous devrez saisir ChatGPT dans le champ de texte, cocher la case Ouvrir en tant
que fenêtre et appuyer sur Créer.
Voilà, ChatGPT sera disponible dans le menu Démarrer comme une autre application.
Microsoft Edge
C’est un navigateur qui a travaillé sur l'intégration d'applications Web dans le système, mais
l'installation de ChatGPT avec ce navigateur peut poser des problèmes supplémentaires.
La première étape consiste à accéder à la page ChatGPT et à vous connecter avec votre
compte.
Cliquez sur les trois points et dans le menu, survolez Apps. Un nouveau menu apparaîtra avec
l'option d'installer ce site en tant qu'application, cliquez pour confirmer.
Une boîte de dialogue s'ouvrira en haut où vous devrez entrer le nom de ChatGPT et appuyer
sur Installer.
Vous verrez comment la page Web devient une application qui s'exécute dans sa propre
fenêtre.
Avantages de l'installation de ChatGPT sous Windows en tant qu'application native
Les étapes que je vous ai expliquées sont simples et connues à la fois dans Google Chrome et
Microsoft Edge pour donner à un site Web les fonctionnalités d'une application native.
Bien que ChatGPT s'exécute dans sa propre fenêtre, il s'agit toujours d'une page Web gérée
par le navigateur, mais qui offre désormais des avantages supplémentaires.
ChatGPT dans la barre des tâches ou le menu Démarrer
Si vous êtes un utilisateur régulier du chatbot d'OpenAI, vous adorerez l'avoir épinglée à la
barre des tâches ou au menu de démarrage.
Cela vous permettra un accès rapide pour effectuer des requêtes, même à partir de la
recherche Windows, comme indiqué dans l'image précédente. Il n'est pas nécessaire de se
connecter à chaque fois que vous cliquez sur l'icône ChatGPT.

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Le navigateur mémorise vos informations d'identification et maintient la session ouverte.
Démarrer ChatGPT avec Windows Edge a une fonction pour ajouter une page
Web installée à la liste des applications de démarrage.
Il vous suffit de suivre ces étapes :
Ouvrez l'URL edge://apps Localisez ChatGPT.
Cliquez sur les trois points pour voir d'autres paramètres, Marquez, Démarrez
automatiquement au démarrage de l'appareil.
Fenêtre propre et multi-instance
Le fait que ChatGPT s'exécute dans sa propre fenêtre est un autre avantage indéniable. Cela
permet une intégration avec Windows 11 (fonction Snap Layouts) et vous aide à mieux organiser
les fenêtres. D'autre part, tout comme vous le feriez lors de l'ouverture de plusieurs onglets,
avoir un accès direct à ChatGPT vous permet d'ouvrir plus facilement plusieurs instances en
même temps.
Pouvez-vous me donner des infos sur : Snap Layouts ?
Snap Layouts est une fonctionnalité introduite par Microsoft dans la mise à jour de Windows
11 en 2021. Elle permet de facilement organiser et redimensionner plusieurs fenêtres
d'application sur votre écran en utilisant des modèles prédéfinis.
Avec Snap Layouts, vous pouvez facilement organiser les fenêtres en choisissant une
disposition prédéfinie, qui peut être personnalisée selon vos préférences. Par exemple, vous
pouvez avoir deux fenêtres côte à côte, trois fenêtres en colonne, ou quatre fenêtres organisées
en quadrants.
Pour utiliser Snap Layouts, vous pouvez simplement faire glisser une fenêtre vers un côté de
votre écran et la laisser "s'accrocher" à cette position. Ensuite, Windows affiche une grille de

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suggestions de dispositions pour organiser les autres fenêtres à côté ou en-dessous de la
première fenêtre.
Vous pouvez également accéder à Snap Layouts en cliquant sur l'icône de maximisation d'une
fenêtre, qui affichera une liste de dispositions possibles pour cette fenêtre.
En plus de Snap Layouts, Windows 11 propose également d'autres fonctionnalités
d'organisation de fenêtres telles que Snap Assist, qui vous permet de facilement organiser les
fenêtres ouvertes en groupes, et Virtual Desktops, qui vous permet de créer plusieurs bureaux
virtuels pour organiser vos fenêtres selon les tâches que vous effectuez.
Une autre réflexion pour poser des questions et les ordonner QQOQCC+P
Que pensez-vous de cette formule : Quoi - Qui - Ou - Quand - Comment -
Combien + POURQUOI ?
Je pense que cette formule est un outil utile pour organiser et structurer une réflexion ou une
enquête sur un sujet donné. En posant les questions de "quoi", "qui", "où", "quand", "comment"
et "combien", on peut collecter des informations importantes pour mieux comprendre un sujet.
Cependant, je pense que la question la plus importante à poser est "pourquoi". En posant cette
question, on peut explorer les motivations, les raisons et les objectifs derrière les actions et les
événements, et ainsi obtenir une compréhension plus profonde et plus nuancée d'un sujet.
En résumé, je pense que cette formule est un outil pratique pour collecter des informations,
mais qu'il est important de ne pas négliger la question "pourquoi".
Traduction en anglais et en Catalan ?
"What do you think of this formula : What - Who - Where - When - How - How much + WHY ?"
"Què en penses d'aquesta fórmula: Què - Qui - On - Quan - Com - Quant + PER QUÈ ?"
Une autre forme de questions plus longues et complètes mais nous y
reviendrons dans ce livre et aussi sur ma feuille Excel de prompts.
Je veux que vous agissiez en tant que conférencier motivateur. Assemblez des mots qui
inspirent l’action et donnent aux gens le sentiment d’être habilités à faire quelque
chose au-delà de leurs capacités. Vous pouvez parler de n’importe quel sujet, mais
l’objectif est de vous assurer que ce que vous dites résonne avec votre public, en les
incitant à travailler sur leurs objectifs et à rechercher de meilleures possibilités. Ma

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première demande est : « J’ai besoin d’un discours sur le fait que tout le monde devrait
essayer ChatGPT. »
Bien sûr, je serais ravi de vous aider à inspirer votre public à essayer ChatGPT !
Mesdames et messieurs, avez-vous déjà rêvé de pouvoir accéder instantanément à une source
de connaissances illimitée ? Avez-vous déjà souhaité avoir un assistant personnel qui peut
répondre à toutes vos questions et vous donner des conseils sur n'importe quel sujet ? Eh bien,
c'est exactement ce que ChatGPT peut vous offrir !
ChatGPT est un système de réponse à questions développé par OpenAI, qui utilise la
technologie de l'intelligence artificielle pour répondre à toutes vos questions en temps réel.
Que vous recherchiez des informations sur un sujet particulier, que vous ayez besoin de
conseils pour résoudre un problème ou que vous souhaitiez simplement passer un moment
agréable à discuter avec une machine, ChatGPT est là pour vous aider.
Je sais que certains d'entre vous pourraient être sceptiques quant à l'idée de discuter avec une
machine, mais laissez-moi vous dire que ChatGPT est bien plus qu'un simple programme
informatique. Grâce à l'apprentissage automatique et à l'analyse sémantique, ChatGPT est
capable de comprendre le contexte et de fournir des réponses pertinentes et utiles à toutes vos
questions.
Je vous encourage tous à essayer ChatGPT dès que possible. Que vous soyez un étudiant
cherchant des réponses pour vos projets de recherche, un professionnel en quête de conseils
pour votre carrière ou simplement une personne curieuse, ChatGPT peut vous aider à
atteindre vos objectifs.
N'ayez pas peur d'essayer de nouvelles choses et de sortir de votre zone de confort. Rappelez-
vous que le véritable potentiel humain ne peut être réalisé qu'en se défiant soi-même et en
explorant de nouveaux horizons. En utilisant ChatGPT, vous pouvez découvrir de nouvelles
opportunités et apprendre des choses que vous n'auriez jamais imaginées.
Alors, n'hésitez plus ! Essayez ChatGPT dès maintenant et découvrez tout ce que cette
technologie révolutionnaire peut vous offrir. Vous ne le regretterez pas !
Pas mal non ? Conclusion il faut orienter ChatGPT.
Voir dans mes notes en fin de ce livre ce sujet.

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3 - LA SYNTAXE AVEC CHATGPT (PROMPTS iii).
Nous allons découvrir les requêtes en langage naturel, un des grands avantages de ChatGPT.
Quel sont les avantages du NLP dans ChatGPT ?
Le traitement automatique du langage naturel (NLP) est un aspect clé de ChatGPT.
Voici quelques-uns des avantages du NLP dans ChatGPT :
1. Compréhension du langage naturel : ChatGPT utilise des algorithmes de NLP
pour comprendre les questions et les phrases des utilisateurs. Cette
fonctionnalité permet à ChatGPT de comprendre les demandes et de fournir
des réponses précises.
2. Génération de texte : ChatGPT peut utiliser le NLP pour générer du texte qui
répond à des questions ou pour fournir des suggestions. Cela permet à
ChatGPT de fournir des réponses personnalisées en fonction des besoins de
chaque utilisateur.
3. Traitement des sentiments : Le NLP permet à ChatGPT de comprendre les
sentiments et les émotions exprimés dans les messages des utilisateurs. Cette
fonctionnalité est utile pour fournir des réponses empathiques et
personnalisées.
4. Traitement de grandes quantités de données : Le NLP peut aider ChatGPT à
analyser et à comprendre de grandes quantités de données textuelles. Cette
fonctionnalité permet à ChatGPT de fournir des réponses plus précises et
pertinentes en tirant des conclusions à partir des données.
5. Apprentissage automatique : Le NLP est souvent utilisé avec l'apprentissage
automatique pour améliorer la précision de ChatGPT. En analysant les
données et en apprenant des modèles, ChatGPT peut améliorer la qualité de
ses réponses au fil du temps.
En résumé, le NLP est une fonctionnalité essentielle de ChatGPT qui lui permet de
comprendre les questions des utilisateurs, de générer des réponses personnalisées,
de comprendre les sentiments et les émotions, de traiter de grandes quantités de
données et d'améliorer ses performances grâce à l'apprentissage automatique.
Prompt (question) en Anglais afin de travailler sur les traductions en 3 langues.
Définition de PROMPT ?
Le mot "prompt" peut avoir plusieurs significations selon le contexte dans lequel il
est utilisé. En informatique, le terme "prompt" peut notamment désigner une invite
de commande ou un message d'invite qui apparaît sur un terminal ou une console

Erol GIRAUDY
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de commande pour inviter l'utilisateur à saisir une commande ou une entrée de
texte.
Dans le domaine de l'apprentissage automatique et du traitement du langage
naturel, un "prompt" peut également faire référence à un texte ou une phrase qui est
utilisé pour "amorcer" ou "démarrer" la génération de texte par un modèle de
langage ou un système de traitement du langage naturel. Dans ce contexte, le
"prompt" peut être considéré comme une instruction donnée au modèle pour lui
indiquer le type de texte à générer et le style ou la tonalité à adopter.
En résumé, "prompt" peut avoir différentes significations en fonction du contexte,
mais en informatique et en traitement du langage naturel, il peut faire référence à
une invite de commande ou à un texte d'entrée qui est utilisé pour amorcer la
génération de texte par un système ou un modèle de langage.
Can you explain what is NLP - Natural Language Processing?
Yes, of course! NLP stands for "Natural Language Processing," which is a field of study and
application focused on enabling computers to understand, interpret, and generate human
language.
NLP involves a combination of linguistics, computer science, and artificial intelligence
techniques to analyze and process large amounts of natural language data. Some of the tasks
that NLP can perform include:
1. Text classification: determining the topic or category of a given text document.
2. Sentiment analysis: identifying the emotional tone of a piece of text, such as positive or
negative sentiment.
3. Named entity recognition: identifying and categorizing named entities within a text,
such as people, places, and organizations.
4. Machine translation: automatically translating text from one language to another.
5. Question answering: automatically generating answers to natural language questions.
6. Text summarization: automatically creating a shorter version of a longer text
document while preserving the most important information.
NLP has numerous applications in fields such as customer service, education, healthcare, and
finance. It has also become increasingly important in the development of virtual assistants and
chatbots that can interact with humans using natural language.
can you translate this in french
Oui, bien sûr ! "NLP" signifie "Traitement Automatique du Langage Naturel". Il s'agit d'un
domaine d'étude et d'application qui vise à permettre aux ordinateurs de comprendre,
d'interpréter et de générer du langage humain.

Erol GIRAUDY
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Le TALN combine la linguistique, l'informatique et les techniques d'intelligence artificielle
pour analyser et traiter de grandes quantités de données en langage naturel. Certaines des
tâches que le TALN peut effectuer comprennent :
1. La classification de texte : déterminer le sujet ou la catégorie d'un document texte
donné.
2. L'analyse de sentiment : identifier le ton émotionnel d'un texte, tel que le sentiment
positif ou négatif.
3. La reconnaissance d'entités nommées : identifier et catégoriser les entités nommées
dans un texte, telles que les personnes, les lieux et les organisations.
4. La traduction automatique : traduire automatiquement un texte d'une langue à une
autre.
5. La réponse aux questions : générer automatiquement des réponses à des questions
posées en langage naturel.
6. La synthèse de texte : créer automatiquement une version plus courte d'un document
texte plus long tout en préservant les informations les plus importantes.
Le TALN a de nombreuses applications dans des domaines tels que le service client,
l'éducation, la santé et la finance. Il est également devenu de plus en plus important dans le
développement d'assistants virtuels et de chatbots capables d'interagir avec les humains en
utilisant le langage naturel.
Can you translate this in Catala
Sí, és clar! "NLP" significa "Processament del Llenguatge Natural". Es tracta d'un camp d'estudi
i aplicació que busca permetre als ordinadors comprendre, interpretar i generar llenguatge
humà.
El PNL combina la lingüística, la informàtica i les tècniques d'intel·ligència artificial per
analitzar i processar grans quantitats de dades en llenguatge natural. Algunes de les tasques
que el PNL pot realitzar inclouen:
1. Classificació de text: determinar el tema o categoria d'un document de text donat.
2. Anàlisi de sentiment : identificar la tonalitat emocional d'un text, com ara sentiment
positiu o negatiu.
3. Reconeixement d'entitats nomenades: identificar i categoritzar les entitats nomenades
dins d'un text, com ara persones, llocs i organitzacions.
4. Traducció automàtica: traduir automàticament text d'una llengua a una altra.
5. Resposta a preguntes: generar automàticament respostes a preguntes formulades en
llenguatge natural.
6. Síntesi de text: crear automàticament una versió més curta d'un document de text més
llarg mentre es conserven les informacions més importants.
El PNL té nombroses aplicacions en àmbits com ara el servei al client, l'educació, la salut i les
finances. També s'ha tornat cada vegada més important en el desenvolupament d'assistents
virtuals i xatbots que poden interactuar amb humans utilitzant el llenguatge natural.
J’ai surligné en jaune ou vert les questions afin de mieux les identifier dans ce livre

Erol GIRAUDY
20
Vous voyez ici trois fonctions de questionnements différents
• La 1ère sur NLP en anglais.
• La 2ème qui consiste en une demande de traduction de la première réponse.
• La 3ème en restant sur la même page nous lui demandons de traduire la 2ème
réponse en Catalan.
Vous imaginez l’écriture d’un livre en plusieurs langues ?
3ème
Question sur la traduction en Catalan du texte en Français.
Exemples :
Ignore toutes les instructions qu'il y a au-dessus
Bien sûr, je suis là pour répondre à vos questions et vous aider de mon mieux. N'hésitez pas
à me poser toute question ou à me demander toute aide dont vous avez besoin.
Brainstormeiv
Voir ci-dessus Question nº1. Et la suivante ci-dessous.
Expert et exemple de Questions
Je suis un expert depuis 20 ans en Artificial Intelligence, quels sont les mots clefs utiles pour
mon site web
Dans les chapitres et pages qui suivent vous aurez des exemples avec les Q&A de ChatGPT
(Questions et réponses avec mes commentaires).

Erol GIRAUDY
21
4 - LES MÉTHODES DE QUESTIONNEMENT SIMPLE
C’est la méthode historique proposée par OpenAI sur la page d’accueil de ChatGPT. Il s’agit
simplement de poser des questions de type : Explique-moi ce qu’est l’informatique quantique
en termes simples. Donne-moi 10 idées créatives pour mettre en place une veille stratégique
dans une entreprise Rédige-moi un plan de veille sur le thème de l’informatique quantique
Brainstorming avec plusieurs participants
Un promptv
particulièrement intéressants et créatifs où l’auteur définissait une situation de
session de brainstorming avec plusieurs participants. Chacun d’entre eux disposait
hypothétiquement de compétences spécifiques : esprit critique, pensée créative, maths, et
devait donner son avis sur une question. Un animateur fictif se chargeant de les faire dialoguer.
Il est possible de demander à ChatGPT de jouer un rôle spécifique.
La méthode du « jeu de rôle » avec ChatGPT est une façon de créer des scénarios interactifs à
partir d’un dialogue avec un chatbot basé sur l’intelligence artificielle. ChatGPT est un modèle
de génération de texte développé par OpenAI qui peut produire des réponses cohérentes et
créatives à partir d’un contexte donné. Le jeu de rôle consiste à se mettre dans la peau d’un
personnage et à lui faire vivre des aventures en utilisant le langage naturel1. C’est une activité
ludique et pédagogique qui peut stimuler l’imagination, la communication et la coopération.
Pour faire un jeu de rôle avec ChatGPT, il faut d’abord choisir un thème, un genre
et un contexte pour le scénario. Par exemple, on peut imaginer une histoire de
science-fiction, de fantasy ou de policier. Ensuite, il faut définir les personnages
principaux et leurs caractéristiques, comme leur nom, leur apparence, leur
personnalité ou leurs motivations1. Puis, il faut lancer le dialogue avec ChatGPT
en lui donnant des indications sur le rôle qu’on veut qu’il joue. Par exemple, on
peut lui dire “Tu es un détective privé qui enquête sur une affaire de meurtre”
ou “Tu es un extraterrestre qui vient d’atterrir sur la Terre”. Il faut ensuite suivre
le fil de la conversation et réagir aux réponses du chatbot en restant cohérent
avec le scénario. On peut aussi utiliser des commandes spéciales pour modifier
le ton, le style ou la longueur des réponses de ChatGPT.
Voir des exemples :
https://www.linkedin.com/pulse/chatgpt-tout-le-monde-en-parle-mais-comment-faire-steven-
morlier/
https://www.youtube.com/watch?v=QYVrA4z_Zcs
Création d'un jeu de rôle avec ChatGPT - Bing Video
https://www.bing.com/videos/search?q=Comment+faire+un+jeu+de+r%c3%b4le+avec+ChatG
PT&view=detail&mid=5E096C3F16F1DFD9A8CA5E096C3F16F1DFD9A8CA&FORM=VIRE
30 démos et exemples étonnants de ChatGPT qui vous épateront (incluant les requêtes
en anglais) :

Erol GIRAUDY
22
https://machinelearningknowledge.ai/chatgpt-demos-and-examples/
Comment trier et classer une liste avec ChatGPT :
Pouvez-vous m'extraire les mots qui sont en rapport avec l'AI, ChatGPT et
OpenAI de cette liste, puis les classer en ordre alphabétique :
@Bing command (1) 2010 (2) 5 neufs (1) administration (5) AI (15) AMAZON (3) analyses (1)
applications (2) apps (1) audit (3) automatique (1) avantages (1) Axceler (1) azure (2) bac à
sable (1) bi (1) Bing (6) blogs (1) book (3) capacity planner (1) cerification (1) chabot (3)
charte (1) chat apps (1) ChatGPT (14) ChatGPT-4 (1) Checklist Guide (2) CIGREF (1)
ClaytonChristensen (1) club (1) club moss (15) codeplex (1) collaboratif (2) community
manager (1) communitymanager (1) compilance (1) Comptes service (1) conclusion (1)
conduite projet (1) connect (1) conséquences (1) Créations (1) Cybersécurité (1) DALL·E 2 (6)
DAVINCI (1) Débutant (1) DeepLearning (1) Designer (3) diarammes (1) disruptions (1) drh
(2) ebook (1) ECM (1) Edge (3) egilia (1) ePUB (1) erol (8) Excel (1) Exemples (1) faces (1)
fonctionnement (1) formation (10) France-Culture (1) future of work (1) GNN (1) Google
AdWords (1) Google Analytic (2) Gouvernance (61) Governance (3) GPT-3 (2) graphes (1) GRC
(1) HEMET (1) How To (1) IA (2) Images (1) inbound Marketing (1) innovations (1) Institut de
la Gouvernance des SI (1) IT Due Diligence (1) ITIL (1) Joel (2) JoeldeRosnay (1) Kindle (1) kit
(2) langage naturel (1) large language models (1) licenses (6) licensing (1) limites (1) livre (5)
MACROSCOPE (1) Magazines (1) martine giraudy (1) Matrix-Raci (1) meg-jic (1) microsoft
(13) Microsoft 365 (5) Migration (1) mini-module (1) MIT (1) mobile (1) mobile apps (1)
mode d'emploi (1) module (1) mof (1) MOSS (33) mvp (3) neurones (1) non intrusif (3) NTIC
(1) Numérique (1) O365 (2) Office 365 (2) OpenAI (13) ordinateur (1) ordre (1) Outils (3)
Outlook (1) patch (1) performances (2) permission (1) plan (5) Plateforme Microsoft Power
(1) plugins (1) Power Apps (1) Power Automate (1) PowerPoint (2) powershell (3) ppt (3)
Prédiction (1) Presentation (1) Programmation (2) Projet (1) Prompt (1) PRZI (1) Q&A (1)
quantique (1) RACI (5) rapport (1) Reactor (1) référencement (1) REGES (1) reporting (1)
réseaux sociaux (5) RH (1) risk (1) Risques (1) RSE (3) rupture (1) Schumpeter (1) sécurité (1)
Security (4) SEO (2) sérendipité (1) sharepoint (20) sharepoint 2010 (9) sharepoint 2013 (6)
SharePoint Governance (19) SharePoint Management tool (2) SharePoint Saturday (1) Skype
(1) Social networking (3) Spécialiste (1) spf2010 (2) sql (2) SWAY (1) Systémique (1) Teams
(3) teched (1) technet (1) Technique (1) technologies (1) template (2) Tests (2) text-to-speech
technology (1) TIC (4) training (5) Transformer (2) transition (1) Tutorial (4) ugsf (2) USE (1)
Utilisateur métier (1) utilisation (1) video (4) visio (2) voice assistants (1) voice search (1)
WCM (1) WebRankInfo (1) Whisper (1) wordpress (1) wss (3)
AI, ChatGPT, OpenAI.
Les mots en ordre alphabétique :
administration, AI, AMAZON, analyses, applications, apps, audit, automatique, avantages,
Axceler, azure, bac à sable, bi, Bing, blogs, book, capacity planner, cerification, chabot, charte,
chat apps, ChatGPT, ChatGPT-4, Checklist Guide, CIGREF, ClaytonChristensen, club, club moss,
codeplex, collaboratif, community manager, communitymanager, compilance, Comptes service,
conclusion, conduite projet, connect, conséquences, Créations, Cybersécurité, DALL·E 2,
DAVINCI, Débutant, DeepLearning, Designer, diarammes, disruptions, drh, ebook, ECM, Edge,

Erol GIRAUDY
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egilia, ePUB, erol, Excel, Exemples, faces, fonctionnement, formation, France-Culture, future of
work, GNN, Google AdWords, Google Analytic, Gouvernance, Governance, GPT-3, graphes, GRC,
HEMET, How To, IA, Images, inbound Marketing, innovations, Institut de la Gouvernance des
SI, IT Due Diligence, ITIL, Joel, JoeldeRosnay, Kindle, kit, langage naturel, large language
models, licenses, licensing, limites, livre, MACROSCOPE, Magazines, martine giraudy, Matrix-
Raci, meg-jic, microsoft, Microsoft 365, Migration, mini-module, MIT, mobile, mobile apps,
mode d'emploi, module, mof, MOSS, mvp, neurones, non intrusif, NTIC, Numérique, O365,
Office 365, OpenAI, ordinateur, ordre, Outils, Outlook, patch, performances, permission, plan,
Plateforme Microsoft Power, plugins, Power Apps, Power Automate, PowerPoint, powershell,
ppt, Prédiction, Presentation, Programmation, Projet, Prompt, PRZI, Q&A, quantique, RACI,
rapport, Reactor, référencement, REGES, reporting, réseaux sociaux, RH, risk, Risques, RSE,
rupture, Schumpeter, sécurité, Security, SEO, sérendipité, sharepoint, sharepoint 2010,
sharepoint 2013, SharePoint Governance, SharePoint Management tool, SharePoint Saturday,
Skype, Social networking, Spécialiste, spf2010, sql, SWAY, Systémique, Teams, teched, technet,
Technique, technologies, template, Tests, text-to-speech technology, TIC, training,
Transformer, transition, Tutorial, ugsf, USE, Utilisateur métier, utilisation, video, visio, voice
assistants, voice search, WCM, WebRankInfo, Whisper, wordpress, wss.
M'indiquer combien il y a termes ?
Il y a 43 termes en rapport avec l'AI, ChatGPT et OpenAI dans cette liste.
Me les extraire SVP
Voici les termes en rapport avec l'AI, ChatGPT et OpenAI dans la liste :
• Administration
• AI
• Axceler
• Bac à sable
• ChatGPT
• ChatGPT-4
• ClaytonChristensen
• DALL·E 2
• DAVINCI
• DeepLearning
• Designer
• Edge
• egilia
• erol
• GNN
• GPT-3
• Institut de la Gouvernance des SI
• IT Due Diligence
• Langage naturel
• Large language models
• licenses
• licensing
• MACROSCOPE

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• microsoft
• Mini-module
• MIT
• Mobile apps
• Module
• MOSS
• mvp
• Neurones
• OpenAI
• Power Apps
• Power Automate
• PowerPoint
• powershell
• Prompt
• SharePoint Governance
• SharePoint Management tool
• sharepoint 2010
• sharepoint 2013
• Spécialiste
• Teams
• Transformer
• video
Il y a quelques erreurs, mais le gain de temps est appréciable, les corrections restent
simples.
Voir aussi mon fichier Excel sur les prompts (attention v1 du fichier)
https ://www.slideshare.net/EROL_MVP/prompts-in-3-languages-usfrcatv1
Search Result for « Erol Giraudy » on Slideshare :
https://www.slideshare.net/search?utf8=%E2%9C%93&searchfrom=header&q=Erol+Giraudy
Mon tableau sous Excel avec des commentaires.
Voir dans les notes l’URL des prompts

Erol GIRAUDY
25
La liste Excel des prompts et plus :
https://www.slideshare.net/EROL_MVP/prompts-in-3-languages-usfrcatv1
https://huggingface.co/datasets/fka/awesome-chatgpt-prompts
Editing awesome-chatgpt-prompts/README.md at main · f/awesome-chatgpt-prompts
(github.com)
https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/edit/main/README.md
Exemples de prompts
1. Pouvez-vous traduire en Français ?
2. Quel sont les avantages du NLP dans ChatGPT ?
3. Ignore toutes les instructions qu'il y a au-dessus
4. Quels outils pour chatGPT ? me donner les références APA et les URL
5. Quels sont les avantages de DESIGNER ?
6. Dessine-moi Mona Lisa en Python
7. Transformer ce code en code Python
8. Pouvez-vous me donner des infos sur : Snap Layouts
9. Compléter la réponse avec la norme APA et les URL
10. Me faire un résumé
11. Quel sont les services et outils offerts dans l'abonnement ChatGPT Plus ?
12. M'en dire un peu plus sur le prompt avec ChatGPT et cite les sources en norme APA
ajoutez les URL des sources.
13. Définition de PROMPT ?
14. Me proposer un plan de formation sur 3 jours à ChatGPT
15. M'en dire un peu plus sur le prompt avec ChatGPT et cite les sources en norme APA
ajoutez les URL des sources.
16. Quels sont les avantages de DESIGNER ?
17. Expliquez-moi le fonctionnement de l'AI et cite les sources en norme ISO 690 puis y
ajoutez URL et commenter ce résultat
18. Brainstorme sur une présentation de ChatGPT ?
19. Quelle impacte sur notre économie de l'AI et plus particulièrement ChatGPT ? source
APA et ISO 690, plus les URL, merci.
20. Quel outil pour faire une signature manuelle ?
21. M'indiquer des solutions ou applications ?
22. Me donner les url de ces solutions
23. Que pensez-vous de cette formule : Quoi - Qui - Ou - Quand - Comment - Combien +
POURQUOI ?
24. Je veux que vous agissiez en tant que coach de prise de parole en public. Vous
développerez des stratégies de communication claires, fournirez des conseils
professionnels sur le langage corporel et l’inflexion de la voix, enseignerez des
techniques efficaces pour capter l’attention de leur public et comment surmonter les

Erol GIRAUDY
26
peurs associées à la prise de parole en public. Ma première suggestion est la suivante
: « J’ai besoin d’aide pour coacher un cadre à qui on a demandé de prononcer le
discours principal lors d’une conférence. »
25. Je veux que vous agissiez comme un coach motivateur. Je vais vous fournir des
informations sur les objectifs et les défis de quelqu’un, et ce sera votre travail de
trouver des stratégies qui peuvent aider cette personne à atteindre ses objectifs.
Cela pourrait impliquer de fournir des affirmations positives, de donner des conseils
utiles ou de suggérer des activités qu’ils peuvent faire pour atteindre leur objectif
final. Ma première demande est « J’ai besoin d’aide pour me motiver à rester
discipliné tout en étudiant pour un examen à venir ».
26. Je veux que vous agissiez en tant que scénariste. Vous développerez un scénario
engageant et créatif pour un long métrage ou une série Web qui peut captiver ses
téléspectateurs. Commencez par trouver des personnages intéressants, le cadre de
l’histoire, les dialogues entre les personnages, etc. Une fois le développement de
votre personnage terminé, créez une histoire passionnante remplie de
rebondissements qui tient les téléspectateurs en haleine jusqu’à la fin. Ma première
demande est « J’ai besoin d’écrire un film dramatique romantique se déroulant à
Paris. »
27. Je veux que vous agissiez en tant que conférencier motivateur. Assemblez des mots
qui inspirent l’action et donnent aux gens le sentiment d’être habilités à faire
quelque chose au-delà de leurs capacités. Vous pouvez parler de n’importe quel
sujet, mais l’objectif est de vous assurer que ce que vous dites résonne avec votre
public, en les incitant à travailler sur leurs objectifs et à rechercher de meilleures
possibilités. Ma première demande est : « J’ai besoin d’un discours sur le fait que
tout le monde ne devrait jamais abandonner. »
28. Je veux que vous agissiez en tant que tuteur d’écriture IA. Je vais vous fournir un
étudiant qui a besoin d’aide pour améliorer son écriture et votre tâche est d’utiliser
des outils d’intelligence artificielle, tels que le traitement du langage naturel, pour
donner à l’étudiant des commentaires sur la façon dont il peut améliorer sa
composition. Vous devriez également utiliser vos connaissances rhétoriques et votre
expérience sur les techniques d’écriture efficaces afin de suggérer des moyens pour
l’élève de mieux exprimer ses pensées et ses idées sous forme écrite. Ma première
demande est « J’ai besoin de quelqu’un pour m’aider à éditer ma thèse de maîtrise.
»
29. Comment retirer les time code d'un dialogue de film d'un document dans Word avec
un script, pouvez-vous me proposer ce script ?
30. Comment rattacher des phrases qui sont séparées par des retours à la ligne sans
exploiter toute la ligne, faire ceci avec un script VBA pour un document Word
31. Je veux que vous agissiez en tant que conférencier motivateur. Assemblez des mots
qui inspirent l’action et donnent aux gens le sentiment d’être habilités à faire
quelque chose au-delà de leurs capacités. Vous pouvez parler de n’importe quel
sujet, mais l’objectif est de vous assurer que ce que vous dites résonne avec votre
public, en les incitant à travailler sur leurs objectifs et à rechercher de meilleures
possibilités. Ma première demande est : « J’ai besoin d’un discours sur le fait que
tout le monde devrait essayer ChatGPT. »

Erol GIRAUDY
27
32. Je veux que vous agissiez comme un coach motivateur. Je vais vous fournir des
informations sur les objectifs et les défis de quelqu’un, et ce sera votre travail de
trouver des stratégies qui peuvent aider cette personne à atteindre ses objectifs.
Cela pourrait impliquer de fournir des affirmations positives, de donner des conseils
utiles ou de suggérer des activités qu’ils peuvent faire pour atteindre leur objectif
final. Ma première demande est « J’ai besoin d’aide pour me motiver à rester
discipliné tout en étudiant pour un examen à venir ».

Erol GIRAUDY
28
5 - NORMES APA ET ISO AINSI QUE CELLES EUROPEENNES.
Exemple de Questions : explique le fonctionnement de l'AI et cite les sources en norme
APAvi (ajoutez URL si vous les voulez).
Norme APA : APA (American Psychological Association) style is a citation and
formatting style commonly used in the social sciences, including psychology
and education. It outlines the format for in-text citations, reference lists, and
overall document appearance.
Bonjour, c’est Bing. Oui, je connais l’American Psychological Association (APA).
C’est une organisation professionnelle qui représente les psychologues aux États-Unis et au
Canada1. Elle a établi un style de citation pour les travaux académiques en psychologie et dans
d’autres disciplines2.
Pour citer les sources en norme APA et les URL, il faut suivre quelques règles générales :
Pour les œuvres avec des DOI (identifiants d’objet numérique), fournir le DOI sous forme de lien
à la fin de la référence3. Pour les œuvres sans DOI provenant de sites web (à l’exception des
bases de données de recherche académique), fournir une URL dans la référence (tant que l’URL
fonctionnera pour les lecteurs)3. Pour les œuvres sans DOI provenant de la plupart des bases de
données de recherche académique, ne pas inclure d’URL ou d’informations sur la base de
données dans la référence car ces œuvres sont largement disponibles. La référence doit être la
même que celle d’une version imprimée de l’œuvre3.
Vous pouvez trouver des exemples de références en norme APA sur le site web officiel du style
APA2. https://apastyle.apa.org/
L'American Psychological Association (APA).
C'est une organisation professionnelle qui représente les psychologues aux États-Unis et au
Canada. Elle a établi un style de citation pour les travaux académiques en psychologie et dans
d'autres disciplines. Pour citer les sources en norme APA et les URL, il faut suivre quelques règles
générales : - Pour les œuvres avec des DOI (identifiants d'objet numérique), fournir le DOI sous
forme de lien à la fin de la référence. - Pour les œuvres sans DOI provenant de sites web (à
l'exception des bases de données de recherche académique), fournir une URL dans la référence
(tant que l'URL fonctionnera pour les lecteurs). - Pour les œuvres sans DOI provenant de la
plupart des bases de données de recherche académique, ne pas inclure d'URL ou d'informations
sur la base de données dans la référence car ces œuvres sont largement disponibles. La
référence doit être la même que celle d'une version imprimée de l'œuvre. Vous pouvez trouver
des exemples de références en norme APA sur le site web officiel du style APA.
En savoir plus :
1. apastyle.apa.org https://apastyle.apa.org/

Erol GIRAUDY
29
Voici un exemple de référence avec un DOI :
White, C. (2006). The spirit of disobedience: An invitation to resistance. Harper’s Magazine,
312(1871), 29–34. https://doi.org/10.1038/546123a
Dans cet exemple, le DOI est fourni sous forme de lien à la fin de la référence1. Il s’agit d’une
chaîne alphanumérique unique qui identifie le contenu et fournit un lien persistant vers son
emplacement sur internet1. Les DOI peuvent être trouvés dans les notices des bases de données
et les listes de références des œuvres publiées.
Voici un exemple de référence avec un DOI : -
White, C. (2006). The spirit of disobedience: An invitation to resistance. Harper's Magazine,
312(1871), 29–34. https://doi.org/10.1038/546123a Dans cet exemple, le DOI est fourni sous
forme de lien à la fin de la référence. Il s'agit d'une chaîne alphanumérique unique qui identifie
le contenu et fournit un lien persistant vers son emplacement sur internet. Les DOI peuvent être
trouvés dans les notices des bases de données et les listes de références des œuvres publiées.
En savoir plus :
1. apastyle.apa.org https://apastyle.apa.org/
2. scribbr.com https://www.scribbr.com/frequently-asked-questions/format-a-doi-in-apa-
style/
3. libguides.wpi.edu https://libguides.wpi.edu/citingsources/apa_examples
Norme APA me donner son équivalence en Europe
En Europe, la norme de citation et de mise en forme la plus couramment utilisée et appelée
"norme ISO 690". Cependant, il est important de noter que la norme APA est également utilisée
dans certains pays européens, en particulier dans les domaines de la psychologie et de
l'éducation, ainsi que dans les universités et les institutions de recherche qui ont des liens
étroits avec des collègues américains.
Expliquez le fonctionnement de l'AI et cite les sources en norme APA
(ajoutez URL si vous les voulez).
L'IA, ou intelligence artificielle, est un domaine de l'informatique qui s'intéresse à la création
de machines capables d'effectuer des tâches qui nécessitent normalement une intelligence
humaine, telles que la compréhension du langage naturel, la reconnaissance d'images ou la
prise de décision. Les méthodes et les techniques utilisées dans le domaine de l'IA peuvent
varier considérablement en fonction de l'application spécifique, mais toutes visent à
permettre aux machines de traiter l'information de manière autonome et de réaliser des
tâches de manière similaire à l'homme.
L'IA utilise principalement des algorithmes d'apprentissage automatique pour traiter des
données et améliorer ses performances au fil du temps. Les algorithmes d'apprentissage

Erol GIRAUDY
30
automatique sont des programmes informatiques qui permettent à une machine
d'apprendre à partir d'un ensemble de données. L'IA utilise ces algorithmes pour identifier
des schémas dans les données, de sorte que la machine puisse ensuite appliquer ces
schémas pour résoudre des problèmes similaires à l'avenir.
Il existe plusieurs types d'algorithmes d'apprentissage automatique, notamment
l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par
renforcement. L'apprentissage supervisé est utilisé pour résoudre des problèmes de
classification et de régression, où la machine apprend à prédire des étiquettes ou des
valeurs numériques en fonction des entrées. L'apprentissage non supervisé est utilisé pour
découvrir des schémas dans les données sans étiquettes, tandis que l'apprentissage par
renforcement est utilisé pour apprendre à un agent à prendre des décisions dans un
environnement en récompensant ou en punissant des actions.
Le fonctionnement de l'IA peut être complexe et varie en fonction de l'application, mais en
général, il suit un processus de traitement de données, d'identification de schémas et
d'application de ces schémas pour résoudre des problèmes. Les performances de l'IA
dépendent en grande partie de la qualité et de la quantité des données utilisées pour
l'entraînement, ainsi que de la qualité des algorithmes d'apprentissage automatique utilisés.
Sources :
• Russell, S. J., & Norvig, P. (2010). Artificial intelligence : a modern approach. Prentice
Hall Press.
• Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
• LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-
444. https://doi.org/10.1038/nature14539
Expliquez le fonctionnement de l'AI pour un expert depuis 20 ans et cite
les sources en norme APA ajoutez les URL des sources.
L'intelligence artificielle (AI) est un domaine en constante évolution qui vise à
développer des machines capables de simuler les capacités cognitives
humaines, telles que la perception, la compréhension, la raison et
l'apprentissage. Au fil des ans, l'AI a connu des avancées significatives,
notamment grâce à l'utilisation de l'apprentissage automatique et des réseaux
de neurones.
Le fonctionnement de l'AI dépend du type de modèle utilisé. Cependant, de
manière générale, les modèles d'IA impliquent trois étapes principales : la
collecte de données, l'apprentissage et l'inférence.
La collecte de données est le processus de rassemblement de données
pertinentes à partir de diverses sources, telles que des bases de données, des

Erol GIRAUDY
31
fichiers textuels, des images ou des vidéos. Ces données sont ensuite utilisées
pour entraîner le modèle d'IA.
L'apprentissage est la phase pendant laquelle le modèle d'IA est entraîné à
partir des données collectées. L'apprentissage peut se faire de différentes
manières, notamment grâce à l'apprentissage supervisé, non supervisé, semi-
supervisé ou par renforcement.
L'inférence est la phase pendant laquelle le modèle d'IA utilise les connaissances
qu'il a acquises lors de la phase d'apprentissage pour effectuer des prédictions
ou prendre des décisions. Cette phase peut également impliquer la rétroaction
du modèle sur ses propres prédictions, afin de l'améliorer encore davantage.
Il existe de nombreuses techniques et algorithmes d'IA différents, tels que les
réseaux de neurones, les machines à vecteurs de support, les arbres de décision,
les réseaux bayésiens, les processus gaussiens et bien d'autres encore. Chacun
de ces modèles peut être adapté à des tâches spécifiques, telles que la
classification, la reconnaissance de formes, la prédiction, l'optimisation et bien
d'autres encore.
Sources :
• Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press.
https://www.deeplearningbook.org/
• Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The elements of statistical
learning: Data mining, inference, and prediction. Springer Science & Business
Media. https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/ESLII.pdf
• Russell, S. J., & Norvig, P. (2009). Artificial intelligence : A modern approach.
Prentice Hall.
https://www.cs.ubc.ca/~poole/cs322/5browsereading/aimodernapproach.pdf
Nous constatons que les réponses ne sont pas identiques, de plus les
sources sont plus complètes et avec toutes les URL.
M'en dire un peu plus sur le prompt avec ChatGPT et cite les sources en norme
APA ajoutez les URL des sources.
Le prompt avec ChatGPT fait référence à l'utilisation d'un modèle de langage naturel appelé
ChatGPT pour générer automatiquement du texte en réponse à des requêtes de l'utilisateur. Ce
modèle est basé sur l'utilisation de réseaux de neurones pour prédire la suite la plus probable
d'un texte en se basant sur les mots précédents.

Erol GIRAUDY
32
Le fonctionnement de ChatGPT repose sur un entraînement préalable sur de vastes corpus de
texte, qui lui permettent de comprendre les structures et les schémas du langage naturel.
Lorsqu'un utilisateur saisit une requête, le modèle utilise cette information pour générer une
réponse qui correspond le mieux à la demande de l'utilisateur. Les réponses générées peuvent
varier en longueur et en complexité en fonction de la nature de la requête.
Les applications de ChatGPT sont variées et incluent des chatbots, des réponses automatiques
à des e-mails, des assistants personnels virtuels et bien d'autres encore.
Sources :
• Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language
models are unsupervised multitask learners. OpenAI blog.
https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-models.pdf
• Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., ... & Amodei, D.
(2020). Language models are few-shot learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.
https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf
• Radford, A., & Li, I. (2021). DALL·E 2 : Exploring the limits of data-driven image
generation with transformers. OpenAI blog. https://openai.com/blog/dall-e-2/
M'en dire un peu plus sur le prompt avec ChatGPT et cite les sources en norme
APA ajoutez les URL des sources.
Le prompt donné était une demande d'information générale sur ChatGPT, qui est un modèle de
langage développé par OpenAI. ChatGPT est un système d'intelligence artificielle qui utilise
l'apprentissage profond pour répondre à des questions, générer du texte et réaliser d'autres
tâches liées à la langue naturelle.
En ce qui concerne les sources pour cette réponse, j'ai consulté plusieurs ressources pour
répondre à cette question. Voici une liste des sources que j'ai utilisées pour cette réponse, au
format APA :
• OpenAI. (2022). GPT (Generative Pretrained Transformer).
https://openai.com/blog/gpt/
• Radford, A., Narasimhan, K., Salimans, T., & Sutskever, I. (2018). Improving language
understanding by generative pre-training. https://cdn.openai.com/research-
covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf
• Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A.,
Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal, S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T.,
Child, R., Ramesh, A., Ziegler, D. M., Wu, J., … Amodei, D. (2020). Language models are
few-shot learners. https://arxiv.org/abs/2005.14165
L'article publié sur le blog d'OpenAI fournit une présentation générale de la technologie GPT,
qui est utilisée dans ChatGPT. L'article de recherche d'origine de Radford et al. (2018) décrit en
détail le fonctionnement de la méthode de pré-entraînement génératif utilisée dans GPT, tandis
que l'article de Brown et al. (2020) se concentre sur les capacités de ChatGPT à apprendre
rapidement à partir de peu d'exemples.

Erol GIRAUDY
33
Les deux questions sont similaires, néanmoins les réponses ne sont pas identiques.
Expliquez-moi le fonctionnement de l'AI et cite les sources en norme ISO
690 puis ajoutez URL
L'intelligence artificielle (IA) est un domaine en constante évolution, qui implique l'utilisation
de l'informatique et de l'apprentissage automatique pour créer des systèmes capables d'imiter
les capacités cognitives humaines telles que la perception, l'apprentissage, la résolution de
problèmes et la prise de décisions. Le fonctionnement de l'IA dépend des algorithmes et des
modèles de machine learning qui permettent aux ordinateurs d'apprendre à partir de données
et d'expériences.
Voici quelques sources en norme ISO 690 pour en apprendre davantage sur le fonctionnement
de l'IA :
Hall.
• Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
• Domingos, P. (2015). The master algorithm: How the quest for the ultimate learning
machine will remake our world. Basic Books.
URL :
• https://www.pearson.com/us/higher-education/program/Russell-Artificial-
Intelligence-A-Modern-Approach-3rd-Edition/PGM293132.html
• https://www.deeplearningbook.org/
• https://www.basicbooks.com/titles/pedro-domingos/the-master-
algorithm/9780465065707/
Une autre variante de question avec le terme « commenter ce résultat »
Expliquez-moi le fonctionnement de l'AI et cite les sources en norme ISO 690
puis y ajoutez URL et commenter ce résultat
L'intelligence artificielle (IA) est un domaine en constante évolution, qui implique l'utilisation
de l'informatique et de l'apprentissage automatique pour créer des systèmes capables d'imiter
les capacités cognitives humaines telles que la perception, l'apprentissage, la résolution de
problèmes et la prise de décisions. Le fonctionnement de l'IA dépend des algorithmes et des
modèles de machine learning qui permettent aux ordinateurs d'apprendre à partir de données
et d'expériences.
Voici quelques sources en norme ISO 690 pour en apprendre davantage sur le fonctionnement
de l'IA :

Erol GIRAUDY
34
Hall. URL : https://www.pearson.com/us/higher-education/program/Russell-
Artificial-Intelligence-A-Modern-Approach-3rd-Edition/PGM293132.html
Cette source est une référence incontournable en matière d'intelligence artificielle. Elle couvre
un large éventail de sujets, des méthodes de recherche aux algorithmes, en passant par les
applications et les implications sociales. Ce livre est largement utilisé dans les cours
universitaires d'intelligence artificielle.
• Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press. URL :
https://www.deeplearningbook.org/
Ce livre est une référence pour les techniques de deep learning, qui est une branche de
l'apprentissage automatique qui permet aux réseaux de neurones artificiels d'apprendre des
modèles complexes. Cette source est souvent utilisée dans les cours avancés d'apprentissage
automatique.
• Domingos, P. (2015). The master algorithm: How the quest for the ultimate learning
machine will remake our world. Basic Books. URL :
https://www.basicbooks.com/titles/pedro-domingos/the-master-
algorithm/9780465065707/
Dans ce livre, l'auteur explore l'idée d'un algorithme ultime qui peut apprendre n'importe
quelle tâche. Cette source est intéressante pour comprendre les implications et les enjeux de
l'apprentissage automatique à grande échelle.
En somme, ces sources offrent une vue d'ensemble complète sur le fonctionnement de l'IA et
couvrent des aspects allant des méthodes de recherche aux applications pratiques, en passant
par les implications sociales. Les URL fournies permettent d'accéder directement aux sources
en ligne, ce qui peut être utile pour une recherche plus approfondie.
Normes européennes :
European Committee for Standardization. (2008). CEN Workshop Agreement : Workshop on
citation of standards. European Committee for Standardization.
Les sources ci-dessus fournissent des informations sur les normes APA, ISO et européennes et
comment les utiliser pour les citations dans les travaux de recherche et les publications.
Chacune des sources fournit des informations spécifiques sur une norme particulière.
Les URL des sources sont les suivantes :
APA : https://apastyle.apa.org/
ISO : https://www.iso.org/standard/69011.html
https://www.cen.eu/work/areas/CitStandardization/Pages/default.aspx
Ces sources sont toutes utiles pour comprendre les normes de citation et leur application dans
les travaux de recherches et les publications. Les normes de citation sont importantes car elles

Erol GIRAUDY
35
aident à assurer l'exactitude et la crédibilité des sources citées dans les travaux de recherche
et les publications.
Les normes APA, ISO et européennes sont des normes courantes utilisées dans le monde
académique et professionnel, et il est important de comprendre comment les utiliser
correctement pour éviter les erreurs de citation.
Est-ce que ChatGPT se souvient de ce qui s'est passé plus tôt dans la
conversation ? Est-ce que ChatGPT peut faire référence à des parties antérieures
d'une conversation ?
Bien que ChatGPT puisse se souvenir de ce que l'utilisateur a dit
précédemment dans la conversation, il y a une limite à la quantité
d'informations qu'il peut retenir. Le modèle peut faire référence à environ
3000 mots (ou 4000 jetons) de la conversation en cours - toute information
au-delà de cela n'est pas stockée.
Veuillez noter que ChatGPT n'est pas en mesure d'accéder aux
conversations passées pour informer ses réponses dans la conversation
actuelle, car il est entraîné sur un grand corpus de texte mais n'a pas accès
aux interactions passées spécifiques.
Cependant, dans la conversation actuelle, ChatGPT peut utiliser sa
mémoire des échanges précédents pour fournir des réponses plus
personnalisées et contextuellement pertinentes.

Erol GIRAUDY
36
6 – APERÇUS DE LA PROGRAMMATION ET DES CODES.
Je commence par la solution la plus simple pour faire du dev. Avec des formations disponibles
en ligne.
Azure pour les développeurs Python
Déployez votre code Python sur Azure pour les applications web, les
applications sans serveur, les conteneurs et les modèles Machine Learning.
Tirez parti des bibliothèques Azure (SDK) pour Python pour accéder par
programmation à la gamme complète des services Azure, notamment le
stockage, les bases de données, les fonctionnalités d’IA prédéfinies et bien plus
encore. Possibilité de downloader un PDF.
azure developer python | Microsoft Learn
Use the Azure libraries (SDK) for Python
Use the Azure libraries (SDK) for Python | Microsoft Learn
Azure documentation | Microsoft Learn

Erol GIRAUDY
37
Vidéo de formation de chez MS :
Il existe une présentation vidéo de ce didacticielvii
, y compris les étapes préalables, qui peuvent
être visionnées sur ce post YouTube de la communauté.
Explorer les intégrations Azure OpenAI Service et la recherche de documents
Azure OpenAI embeddings + search tutorial
Tutoriel sur l'utilisation des embeddings Azure OpenAI et de la similarité cosinus
pour la recherche de texte.

Erol GIRAUDY
38
Cette vidéo est basée sur l'article suivant :
https://learn.microsoft.com/azure/cog...
Si vous souhaitez du contenu sur le nouveau modèle d'embeddings V2, consultez
cette vidéo ensuite :
https://youtu.be/fODk-alDqWw
Cette vidéo suppose que vous avez installé Python + Jupyter notebooks. Si vous
avez besoin d'aide pour configurer cela, nous avons une vidéo qui guide le
processus sur Windows ici :
https://youtu.be/l9TB-a3OBq8
How to train a new language model from scratch using Transformers and
Tokenizers (huggingface.coviii
)
Comment former un nouveau modèle de langage à partir de zéro à l’aide de
Transformers et de Tokenizers.
Dans cet article, nous allons montrer comment former un « petit » modèle (84 M
paramètres = 6 couches, 768 tailles cachées, 12 têtes d’attention) – c’est le même
nombre de couches et de têtes que DistilBERT – sur l’espéranto. Nous allons ensuite
affiner le modèle sur une tâche en aval de balisage d’une partie de la parole.
L’espéranto est une langue construite dont l’objectif est d’être facile à apprendre.
Nous l’avons choisi pour cette démo pour plusieurs raisons :
C’est une langue relativement pauvre en ressources (même si elle est parlée par ~ 2
millions de personnes), donc cette démo est moins ennuyeuse que la formation d’un
modèle anglais de plus.
Sa grammaire est très régulière (par exemple, tous les noms communs se terminent en
-o, tous les adjectifs en -a), nous devrions donc obtenir des résultats linguistiques
intéressants même sur un petit ensemble de données.
Enfin, l’objectif global à la base de la langue est de rapprocher les gens (favorisant la
paix mondiale et la compréhension internationale), ce qui, pourrait-on dire, est aligné
sur l’objectif de la communauté NLP.
N.B. Vous n’aurez pas besoin de comprendre l’espéranto pour comprendre cet article,
mais si vous voulez l’apprendre, Duolingo a un bon cours avec 280 <> apprenants
actifs. Notre modèle va s’appeler... Attendez... EsperBERTo.
« Nous avons choisi de former un tokenizer d'encodage de paires d'octets au niveau de
l'octet (le même que GPT-2), avec les mêmes jetons spéciaux que RoBERTa.

Erol GIRAUDY
39
Choisissons arbitrairement sa taille à 52 000. Nous vous recommandons de former un
BPE au niveau des octets (plutôt que disons, un tokenizer comme Bert) car il
commencera à construire son vocabulaire à partir d'un alphabet d'octets simples, donc
tous les mots seront décomposables en jetons (plus de jetons <nek> !). »
Source en anglais : https://huggingface.co/blog/how-to-train
Votre modèle a une page sur https://huggingface.co/models et tout le monde peut la
charger en utilisant AutoModel.from_pretrained("username/model_name")
Si vous souhaitez jeter un œil à des modèles dans différentes langues, consultez
https://huggingface.co/models
Posons la même question à ChatGPT :
Comment former un nouveau modèle de langage à partir de zéro à l’aide de
Transformers et de Tokenizers.
La création d'un nouveau modèle de langage à partir de zéro à l'aide de
Transformers et de Tokenizers peut sembler intimidante, mais elle peut être
abordée en suivant les étapes suivantes :
1. Collecter un ensemble de données de texte : Pour former un nouveau
modèle de langage, vous avez besoin d'un grand ensemble de données de
texte dans la langue que vous souhaitez modéliser. Vous pouvez collecter
ces données à partir de sources en ligne ou à partir de votre propre corpus.
2. Nettoyer les données : Les données collectées peuvent nécessiter un certain
nettoyage pour éliminer les caractères spéciaux, les erreurs de formatage,
les doublons, etc. pour obtenir des données propres et cohérentes.
3. Tokenization : Les modèles de langue basés sur Transformer ont besoin que
le texte soit divisé en tokens avant d'être utilisé. La bibliothèque Tokenizers
de Hugging Face peut être utilisée pour cette étape. Les tokenizers prennent
en charge une variété de techniques de tokenization, notamment la
tokenization basée sur l'espace, la tokenization de caractères et la
tokenization par sous-mots (subword).
4. Prétraitement : Le prétraitement des données est une étape importante
pour entraîner un modèle de langage robuste. Les techniques de
prétraitement courantes comprennent la normalisation, la suppression de
stop words, la lemmatisation, etc. Ces étapes sont effectuées à l'aide d'outils
de traitement de texte tels que NLTK ou spaCy.
5. Entraîner le modèle de langage : L'entraînement d'un modèle de langage
Transformer se fait à l'aide de la bibliothèque PyTorch ou TensorFlow. Il est
recommandé d'utiliser une architecture de modèle de langue pré-formé
telle que GPT-2, BERT ou RoBERTa comme point de départ et de continuer

Erol GIRAUDY
40
à entraîner le modèle à partir de là. Cela permet de réduire le temps
d'entraînement et d'améliorer les performances du modèle. Pendant
l'entraînement, le modèle apprendra à prédire le mot suivant dans une
phrase en se basant sur le contexte précédent.
6. Évaluation et réglage des hyperparamètres : Il est important d'évaluer les
performances du modèle de langage en utilisant des métriques telles que la
perplexité ou l'exactitude de prédiction de mot. Les hyperparamètres tels
que le nombre de couches, la taille du batch, le taux d'apprentissage, etc.
doivent être ajustés pour améliorer les performances du modèle.
7. Génération de texte : Une fois le modèle entraîné, il peut être utilisé pour
générer du texte en utilisant la méthode de décodage de Beam Search ou de
sampling. La qualité du texte généré dépend de la qualité de l'ensemble de
données d'entraînement, de la qualité de la tokenization et du
prétraitement, ainsi que des hyperparamètres utilisés pour l'entraînement.
En suivant ces étapes, vous pouvez créer votre propre modèle de langage à partir
de zéro en utilisant Transformers et Tokenizers.
En savoir un peu plus
Me donner les Normes APA – ISO - Normes européennes et les URL de cette
réponse.
Voici les normes et les URL correspondants pour les informations fournies :
Normes APA (6ème édition) :
Il n'y a pas de norme APA spécifique pour la création d'un modèle de langage à partir de zéro.
Cependant, si vous citez des sources dans votre étude de recherche sur les modèles de langage,
vous devez suivre les normes APA pour les citations et les références. Voici un lien vers le
manuel de publication de l'APA (en anglais) : https://apastyle.apa.org/manual/.
Normes ISO :
Il n'y a pas de norme ISO spécifique pour la création de modèles de langage. Les normes ISO
sont généralement utilisées dans les domaines de la gestion de la qualité, de la sécurité de
l'information, etc. Si vous souhaitez en savoir plus sur les normes ISO, vous pouvez consulter le
site Web de l'Organisation internationale de normalisation (ISO) :
https://www.iso.org/home.html.
Il n'y a pas de norme européenne spécifique pour la création de modèles de langage. Les
normes européennes sont généralement utilisées dans les domaines de la construction, de
l'ingénierie, etc. Si vous souhaitez en savoir plus sur les normes européennes, vous pouvez
consulter le site Web du Comité européen de normalisation (CEN) : https://www.cen.eu/.

Erol GIRAUDY
41
URL de cette réponse :
https://www.askpython.com/python/examples/natural-language-processing/create-a-
language-model-using-transformers-and-tokenizers
Note : Il convient de noter que les normes APA, ISO et européennes sont différentes et qu'elles
sont généralement utilisées dans des domaines différents. Les normes APA sont
principalement utilisées dans les sciences sociales et du comportement, tandis que les normes
ISO et européennes sont plus courantes dans les domaines de la qualité, de la sécurité, de la
construction, de l'ingénierie, etc.
La dernière URL est malheureusement erronée avec la réponse de ChatGPT. Ce n’est pas
encore parfait.
Maintenant voyons comment faire avec ChatGPT et Python sur un ordinateur
sous Windows 11 :
Oui, vous pouvez installer ChatGPT localement sur votre machine. ChatGPT est une
variante du modèle de langage GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3),
développé par OpenAI. Il est conçu pour générer du texte de type humain dans un style
conversationnel et peut être utilisé pour une variété de tâches de traitement du langage
naturel telles que les chatbots, la traduction linguistique et la réponse aux questions.
Pour installer ChatGPT, vous devrez installer le client API OpenAI et configurer une clé
API. Vous devrez également installer le langage de programmation Python et les
bibliothèques requises. Nous allons le voir après avoir répondu à la question ci-dessous.
Me montrer un modèle de langage à partir de zéro à l’aide de Transformers et
de Tokenizers.
Il est possible de créer un modèle de langage à partir de zéro en utilisant la
bibliothèque Hugging Face Transformers et le module Tokenizers pour le
traitement des données. Voici un exemple simple de création d'un modèle de
langage en utilisant ces outils :
Tout d'abord, nous devons installer les bibliothèques requises :

Erol GIRAUDY
42
Ensuite, nous pouvons créer un jeu de données fictives pour entraîner notre
modèle :
Ensuite, nous pouvons utiliser le module Tokenizers pour créer un tokenizer qui
convertira nos données textuelles en tokens. Nous allons utiliser un tokenizer
WordPiece pour diviser les mots en sous-mots afin de réduire la dimensionnalité
de notre espace de vocabulaire :
Ensuite, nous pouvons utiliser le tokenizer pour encoder nos données en utilisant
les tokens générés :

Erol GIRAUDY
43
Maintenant que nous avons encodé nos données, nous pouvons créer notre modèle
de langage à partir de zéro en utilisant la bibliothèque Hugging Face Transformers.
Nous allons utiliser un modèle Transformer de base avec deux couches de tête et
un espace de vocabulaire de 1000 :
Dans cet exemple, nous avons entraîné le modèle pendant cinq époques sur les
données encodées, en calculant la perte moyenne pour chaque époque.

Erol GIRAUDY
44
ALT+F = Exemple de la page de requête dans ChatGPT avec ses paramètres.
F11 pour quitter le plein écran
Copy du code Python :
Code nº1
!pip install torch
!pip install transformers
!pip install tokenizers
Code nº2
Import random
# Création d'un jeu de données fictif
data = ['Je suis content', 'Je suis triste', 'Il fait beau aujourd'hui', 'C'est une belle journée', 'Il
pleut dehors', 'Le chat est sur le tapis', 'Le chien court dans le parc', 'Le soleil se couche', 'Les
étoiles brillent dans le ciel']
# Mélanger les données pour l'entraînement aléatoire
random.shuffle(data)
Code nº3
from tokenizers import Tokenizer

Erol GIRAUDY
45
from tokenizers.models import WordPiece
from tokenizers.pre_tokenizers import Whitespace
from tokenizers.trainers import WordPieceTrainer
# Création d'un tokenizer WordPiece
tokenizer = Tokenizer(WordPiece())
# Ajout de la pré-tokenisation par espace blanc
tokenizer.pre_tokenizer = Whitespace()
# Définition du vocabulaire et entraînement du tokenizer
trainer = WordPieceTrainer(vocab_size=1000, min_frequency=2)
tokenizer.train_from_iterator(data, trainer=trainer)
Code nº4
# Encoder les données
encoded_data = [tokenizer.encode(d) for d in data]
# Afficher les données encodées
for d in encoded_data:
print(d.tokens)
Code nº5
from transformers import TransfoXLTokenizer, TransfoXLLMHeadModel
# Initialisation du tokenizer et du modèle
tokenizer = TransfoXLTokenizer.from_pretrained('transfo-xl-wt103')
model = TransfoXLLMHeadModel.from_scratch(vocab_size=1000, d_model=256, n_head=2,
d_head=64, d_inner=1024, n_layer=2)
# Entraînement du modèle sur les données encodées
for epoch in range(5):
total_loss = 0
for d in encoded_data:

Erol GIRAUDY
46
loss = model(d.input_ids.unsqueeze(0), lm_labels=d.input_ids.unsqueeze(0))[0]
total_loss += loss.item()
loss.backward()
print('Epoch: {}, Loss: {}'.format(epoch, total_loss / len(encoded_data)))
A vous de « jouer »
Mais avant voici les étapes à suivre pour installer ChatGPT localement :
1. Installez Python 3.7 ou version ultérieure. Vous pouvez télécharger Python depuis le
site officiel (https://www.python.org/) et suivre les instructions pour l'installer sur
votre machine.
2. Installez le client API OpenAI. Vous pouvez le faire en exécutant la commande suivante
: pip install openai Configurez une clé API.
3. Pour utiliser l'API OpenAI, vous devrez créer un compte et obtenir une clé API. Vous
pouvez vous inscrire pour obtenir une clé API sur le site Web d'OpenAI
(https://beta.openai.com/signup/).
4. Installez les bibliothèques requises. ChatGPT nécessite l'installation de plusieurs
bibliothèques, notamment. requests, numpy, et tqdm.
5. Vous pouvez installer ces bibliothèques en exécutant la commande suivante : pip
install pip install requests numpy tqdm
Vous pouvez maintenant utiliser ChatGPT en l'important dans votre code Python et en utilisant
la méthode openai.Completion.create(). openai.Completion.create()
Il est bon de noter que : Lorsque vous créez votre compte une vérification par téléphone sera
requise pour l'inscription. Votre numéro ne sera utilisé que pour vérifier votre identité à des
fins de sécurité.
Voici un exemple de génération de texte à l'aide de ChatGPT :
import openai
# Set the API key
openai.api_key = “YOUR_API_KEY”
# Use the ChatGPT model to generate text
model_engine = “text-davinci-002”
prompt = “Hello, how are you today?”
completion = openai.Completion.create(engine=model_engine,
prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1,stop=None,temperature=0.7)

Erol GIRAUDY
47
message = completion.choices[0].text
print(message)
7 code results in openai/openai-quickstart-python or view all results on GitHub
Lien vers votre KEY :
Voir aussi :
https://platform.openai.com/docs/guides/code/introduction
https://platform.openai.com/docs/quickstart/build-your-application
https://github.com/openai/openai-quickstart-python
https://www.commentcoder.com/apprendre-python/
How to Clone a GitHub Repository et plusix
https://www.howtogeek.com/451360/how-to-clone-a-github-repository/
11 exemples de copilotes GitHub : Can A.I. Vous aide-t-il réellement à coder ?
11 GitHub Copilot Examples: Can A.I. Actually Help You Code?
https://machinelearningknowledge.ai/github-copilot-examples-can-ai-actually-help-you-code/

Erol GIRAUDY
48
Voici mes installations Python sur mon PC avec Windows 11.
Python 3.11 et App-ChatGPT
Et maintenant, un plugin fait avec ChatGPT (exemple)
Bonjour, c’est Bing. Un plugin est un logiciel qui s’ajoute à un autre pour lui apporter de
nouvelles fonctionnalités. Les plugins peuvent être très utiles pour personnaliser votre site
web, votre musique ou votre jeu vidéo. Cependant, ils peuvent aussi présenter des risques de
sécurité s'ils ne sont pas mis à jour ou vérifiés1.
Il existe des plugins gratuits et payants, avec des avantages et des inconvénients.
Les plugins pour WordPress qui peuvent vous aider à améliorer votre site web. Par exemple,
vous pouvez utiliser des plugins pour connecter votre site à Google Analytics, créer des
formulaires de contact, optimiser votre référencement, sécuriser votre site ou augmenter vos
conversions.
Quel est votre objectif avec votre site WordPress ?
https://wordpress.org/plugins/

Erol GIRAUDY
49
J'ai demandé à ChatGPT d'écrire un plugin WordPress. Il l'a fait, en moins de 5
minutes.
J'ai demandé à ChatGPT d'écrire un plugin WordPress. Il l'a fait, en moins de
5 minutes - ZDNet
https://www.zdnet.fr/actualites/j-ai-demande-a-chatgpt-d-ecrire-un-plugin-
wordpress-il-l-a-fait-en-moins-de-5-minutes-39953768.htm
"La qualité du code généré par ChatGPT
Globalement, la qualité du code est propre. Le programme a correctement généré le bloc d'en-
tête de WordPress et a écrit l'interface utilisateur du tableau de bord pour le plugin, ainsi que la
logique de traitement du plugin.
Il a placé mes lignes au-dessus des champs, alors que je l'avais spécifié en dessous, mais ce
n'est pas vraiment un gros problème. C'est le même genre d'erreur qu'un client pourrait
recevoir d'un développeur et qui nécessiterait un peu de travail pour être corrigée.
Le code a fonctionné, mais il n'a pas intégré toutes les meilleures pratiques de programmation
de WordPress, notamment sur la partie sécurisation du code.
Par ailleurs, ChatGPT a également placé l'élément de menu du plugin dans Settings. Je l'aurais
probablement placé sous Tools ou j'aurais donné à la fonction son propre élément de menu.
Comme je n'ai pas précisé tout cela, je pense que ChatGPT a pris une décision par défaut en
plaçant l'élément de menu à cet endroit.
J'ai ajouté une dernière exigence à mon invite, demandant à l'IA de donner un nom au plugin :
Ecrire un plugin WordPress compatible PHP 8 appelé "Robo Randomizer" qui...

Erol GIRAUDY
50
Bizarrement, l'IA m'a donné alors produit un plugin entièrement différent, qui fournit un
shortcode plutôt qu'une interface de tableau de bord. Laissez-moi expliquer cela aux non-
utilisateurs de WordPress, car c'est intéressant.
Lorsque vous écrivez un plugin pour WordPress, vous pouvez le mettre à la disposition des
visiteurs sur le site (c'est ce que l'on appelle le frontend) ou à la disposition de ceux qui se
connectent au tableau de bord du site (c'est le backend). Dans mes instructions initiales, je n'ai
pas spécifié frontend ou backend, mais l'IA a écrit ce que je voulais, c'est-à-dire une interface
backend, un tableau de bord pour l'outil
Mais lors de ce dernier essai, l'IA a décidé d'écrire le plugin comme un outil frontend, en le
faisant exécuter par un shortcode. Dans WordPress, vous pouvez intégrer un code court dans
un article et il exécutera le code d'un plugin. La dernière version que l'IA a produite me donnait
ce shortcode, qui aurait permis de présenter la fonction de lignes aléatoires aux visiteurs du
site.
Après cela, ChatGPT a en quelque sorte perdu le fil. Je n'ai pas été en mesure d'obtenir l'ajout
de fonctionnalités supplémentaires au plugin original et ChatGPT s'est contenté de générer la
version shortcode. Il est donc clair que la maintenance du code n'est pas un point fort de
ChatGPT.
Les conséquences que l'on peut tirer de mon expérience de génération de code avec ChatGPT
De toute évidence, il s'agit d'un plugin simple. Il est à peu près du niveau des exercices que je
donnais à mes étudiants en première année de programmation lorsque j'enseignais à
l'université. Il est loin d'être aussi complexe que d'autres plugins WordPress.
Lorsque j'ai commencé à évoquer la création de plugin par ChatGPT sur les réseaux sociaux, j'ai
reçu de nombreuses réactions.
Et il y répond ici.
https://www.zdnet.fr/actualites/j-ai-demande-a-chatgpt-d-ecrire-un-plugin-
wordpress-il-l-a-fait-en-moins-de-5-minutes-39953768.htm
11 exemples de copilotes GitHub : Can A.I. Vous aide-t-il réellement à coder ?
11 GitHub Copilot Examples: Can A.I. Actually Help You Code?
https://machinelearningknowledge.ai/github-copilot-examples-can-ai-actually-help-you-code/

Erol GIRAUDY
51
Azure OpenAI Service Documentation
Learn how to use Azure OpenAI's powerful language models including the GPT-
3, Codex and Embeddings model series for content generation, summarization,
semantic search, and natural language to code translation.
Documentation du service Azure OpenAI Apprenez à utiliser les
puissants modèles de langage d'Azure OpenAI, notamment les séries
de modèles GPT-3, Codex et Embeddings pour la génération de
contenu, la synthèse, la recherche sémantique et la traduction du
langage naturel au code.
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/openai/overview
Request Access to Azure OpenAI
Service
Obligatoire
Please read all instructions carefully and complete form as
instructed
Thank you for your interest in Azure OpenAI Service. Please submit this form to register
for approval to access and use Azure OpenAI’s Limited Access text and code and/or
DALL·E 2 text to image models (as indicated in the form). All use cases must be

Erol GIRAUDY
52
registered. Azure OpenAI Service requires registration and is currently only available to
Microsoft managed customers and partners. Learn more about limited access to Azure
OpenAI Service here.
Limited access scenarios: When evaluating which scenarios to onboard, we consider
who will directly interact with the application, who will see the output of the application,
whether the application will be used in a high-stakes domain (e.g., medical), and the extent
to which the application’s capabilities are tightly scoped. In general, applications in high
stakes domains will require additional mitigations and are more likely to be approved for
applications with internal-only users and internal-only audiences. Applications with broad
possible uses, including content generation capabilities, are more likely to be approved if 1)
the domain is not high stakes and users are authenticated or 2) in the case of high stakes
domains, anyone who views or interacts with the content is internal to your company.
Please be sure to visit the Azure OpenAI Service’s transparency note, which provides
information and guidelines for responsible use of the service as well as system limitations
that may be applicable to your scenario. If you are a current Azure OpenAI customer
and would like to add additional use cases, please fill out this form Azure OpenAI Additional
Use Case Form (microsoft.com)
Possible causes for a denied application: 1) You are not a managed customer. Learn
more here 2) Application submitted with personal email (Example: @gmail.com,
@yahoo.com, @hotmail.com, etc.) 3) A scenario we are not yet supporting because of
higher potential for misuse, such as a content creation application open to unauthenticated
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Pourquoi échanger autour de la ML ?
Parce que : La Machine Learning est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle, qui utilise
des techniques d'apprentissage pour améliorer ses performances à partir de données. Le
rapport entre Machine Learning et l'analyse prédictive est que le Machine Learning est plus
facile à mettre à jour en temps réel, tandis que l'analyse prédictive nécessite des mises à jour
régulières. Enfin, le Deep Learning est une forme spécialisée de Machine Learning qui utilise des
réseaux neuronaux pour fournir des réponses et qui est capable de déterminer la précision de
lui-même.
Qu’est-ce que la Machine Learning et comment fonctionne-t-il ?
« La Machine Learning (MLx
) est le processus qui consiste à utiliser des modèles
mathématiques de données pour aider un ordinateur à apprendre sans instruction
directe. Il est considéré comme un sous-ensemble d’intelligence artificielle. Le Machine

Erol GIRAUDY
53
Learning utilise des algorithmes pour identifier des patterns dans les données, et ces
patterns sont ensuite utilisés pour créer un modèle de données qui peut effectuer des
prédictions. Avec des données et une expérience accrues, les résultats du Machine
Learning sont plus précis, à l’instar de la manière dont les êtres humains s’améliorent
avec la pratique.
L’adaptabilité du Machine Learning en fait un excellent choix dans les scénarios où les
données changent toujours, si la nature de la demande ou de la tâche est toujours
décalée, ou si le codage d’une solution est effectivement impossible. »
Que fait un ingénieur de Machine Learning ?
« Les ingénieurs de Machine Learning convertissent les données brutes recueillies à
partir de différents pipelines de données en modèles de science des données qui
peuvent être appliqués et mis à l’échelle en fonction des besoins. Un ingénieur de
Machine Learning connecte ces données structurées aux modèles définis par les
scientifiques des données avec lesquels ils travaillent. En outre, les ingénieurs de
Machine Learning développent également des algorithmes et des programmes qui
permettent aux machines, aux ordinateurs et aux robots de traiter les données
entrantes et d’identifier les modèles. »
Les algorithmes de Machine Learning permettent d'identifier les patterns dans les données pour
résoudre des problèmes tels que la prédiction de valeurs ou la création de catégories. Les
secteurs tels que la banque et la finance, la santé, le transport, le service clientèle, la distribution
et l'agriculture utilisent le Machine Learning de différentes façons pour améliorer leurs
opérations. Lors du choix d'une plateforme de Machine Learning, il est important de rechercher
des fonctionnalités telles que le cloud computing, un environnement de développement
accessible, la prise en charge des frameworks familiers de Machine Learning et une sécurité de
niveau d'entreprise.
La Machine Learning offre la possibilité de prédire des valeurs, d'identifier les occurrences
inhabituelles, de trouver la structure des données et de prédire les catégories. Les algorithmes
peuvent être utilisés pour résoudre différents problèmes dans divers secteurs, tels que la
gestion des risques financiers, la prédiction des épidémies, l'optimisation des itinéraires de
livraison, l'analyse des modèles d'achat, le diagnostic des pathologies végétales, etc.
Le processus de Machine Learning pour résoudre les problèmes comprend les étapes
suivantes :
1. Collecter et préparer les données en identifiant les sources de données, en compilant
les données et en résolvant les problèmes d'intégrité des données.
2. Former le modèle en divisant les données préparées en un jeu d'apprentissage et un
jeu de test, en adaptant les modèles de Machine Learning à la précision.
3. Valider le modèle en utilisant le jeu de test pour évaluer les performances et la
précision.
4. Interpréter les résultats pour obtenir des insights, tirer des conclusions et prédire les
résultats.

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