Le chiffre ne fait pas la une, mais il est implacable : ChatGPT a été formé sur des milliards de mots, issus d’innombrables sources dont la liste complète demeure, à ce jour, introuvable. OpenAI, fidèle à sa discrétion, n’a jamais publié l’inventaire exhaustif des textes ayant servi à entraîner son modèle. Ce que l’on sait : les données proviennent d’un maillage dense d’Internet, incluant sites web, livres numérisés, articles scientifiques et forums publics. Certains contenus sous droit d’auteur s’invitent également dans le processus, mais dans des proportions difficiles à cerner.
Des sources sont d’emblée exclues pour des raisons d’éthique ou de légalité, mais des exceptions subsistent, surtout pour les textes largement diffusés ou d’intérêt public. Cette sélection alimente des interrogations récurrentes : qui décide, sur quels critères, et comment s’assurer que la diversité des points de vue et la qualité de l’information sont respectées ?
ChatGPT : une intelligence artificielle bâtie sur des volumes de textes colossaux
Dans les rouages de ChatGPT, l’intelligence artificielle se nourrit d’une quantité de textes qu’il est presque impossible d’imaginer. Le modèle de langage conçu par OpenAI, GPT (Generative Pre-Trained Transformer), puise son apprentissage dans une mosaïque mondiale : phrases, paragraphes, conversations, tous produits par d’innombrables auteurs à travers le monde. Cette immense diversité humaine façonne l’outil.
Pour saisir l’étendue de ce corpus, il suffit de considérer la nature variée des documents utilisés lors de l’entraînement :
- articles de presse, ouvrages numérisés, portails d’information générale ou spécialisée, forums de discussions, plateformes de partage de code, encyclopédies collaboratives accessibles à tous.
Chaque catégorie contribue à la polyvalence du modèle et enrichit sa capacité stylistique comme sa palette de vocabulaire.
Le secret technique réside dans l’architecture du fameux transformeur génératif préentraîné. Les ingénieurs d’OpenAI orchestrent l’apprentissage sur des serveurs capables d’avaler plusieurs milliards de mots d’un seul trait. Le but : affiner la pertinence des réponses dans un festival de langues et de registres. À travers le traitement automatisé du langage (NLP), qui mêle statistiques et apprentissage profond, chaque interaction avec ChatGPT affine ses prédictions. Peu à peu, la machine comprend mieux les demandes, s’adapte à chaque nouvelle nuance, jusqu’à générer un texte d’une fluidité qui surprend, parfois même dérange.
D’où viennent concrètement les informations utilisées pour entraîner ChatGPT ?
Derrière les performances de ChatGPT, un réservoir inépuisable de données publiques. La majorité des connaissances du modèle vient de textes mis à disposition sur le web. Parmi les plus vastes ressources, Wikipedia joue un rôle proéminent, grâce à ses millions d’articles révisés en continu. Les forums de discussions publics, véritables laboratoires du langage réel, amplifient encore la diversité des expressions et des points de vue.
Cette moisson va bien au-delà : titres de presse, guides pratiques, livres anciens passés dans le domaine public, publications scientifiques en libre accès s’ajoutent au mélange. OpenAI a recours à tout ce que les moteurs de recherche permettent de trouver. Cependant, l’entreprise réaffirme ne pas utiliser de données personnelles protégées ni s’infiltrer dans des bases fermées sans permission explicite. Les procédés mobilisent scripts et robots pour scanner systématiquement l’information publique, un peu à la manière des grandes bibliothèques numériques du XXIe siècle.
L’entraînement demande une puissance de calcul gigantesque, fournie par des infrastructures de pointe. Un point souvent méconnu : les échanges publics effectués par les utilisateurs de ChatGPT servent aussi, indirectement, à perfectionner le modèle. Cela se fait sans accès aux données privées ou confidentielles, seul le texte ouvertement accessible est exploité pour l’apprentissage.
Ce brassage de sources explique la richesse du modèle, tout en entretenant quelques zones d’ombre : la transparence sur la qualité et la provenance précise de certains contenus suscite encore bien des questions.
Entre diversité et sélection : comment OpenAI choisit et filtre les sources
Monter un corpus d’entraînement ne relève pas d’un simple hasard. OpenAI suit des critères précis lors de la sélection des textes. Les équipes ciblent des contenus actuels, pertinents et issus de secteurs qui ont fait leurs preuves. L’enjeu principal : éviter l’uniformité ou la partialité, garantir la diversité linguistique et culturelle, assembler une base suffisamment vaste pour explorer toutes les thématiques.
Pour donner un aperçu concret des méthodes employées, voici les critères pris en compte :
- Pertinence contextuelle : seuls les textes qui permettent de formuler des réponses justes et adaptées sont retenus ;
- Mise à jour régulière : l’intégration de documents récents assure que le modèle reste en phase avec les évolutions du savoir ;
- Fiabilité et réputation des sources, jugées entre autres par la visibilité et la reconnaissance dont elles bénéficient en ligne ;
- Absence d’écart avec les principes E-E-A-T : expertise, expérience, autorité et fiabilité.
La notion de découvrabilité technique a toute sa place dans le processus : les sites judicieusement référencés, notamment dans les agrégateurs d’actualités, sont régulièrement sollicités pour la solidité de leur contenu. Une fois récupérés, les textes passent par une batterie de filtres automatisés : suppression des contenus dupliqués, mise à l’écart des textes problématiques (toxiques, illégaux), analyse de la qualité éditoriale.
Dernier élément, la boucle de feedback : les utilisateurs eux-mêmes influencent, via leurs signalements, suggestions et habitudes, l’évolution du corpus. Ce va-et-vient régulier permet à la base de textes d’évoluer et de coller au plus près des besoins réels.
Questions éthiques et enjeux de transparence autour de la collecte des données
L’analyse de ChatGPT ne peut faire l’économie d’une considération centrale : traitement et collecte des données riment avec enjeux de confiance. Derrière chaque phrase générée, il y a une masse de textes, mais aussi une vigilance constante sur la confidentialité, le respect du droit, le contrôle des usages. L’Union européenne a posé un cadre légal strict, via la CNIL et le RGPD, qui encadre la collecte et la durée de conservation.
Les internautes se montrent attentifs : que deviennent vraiment leurs échanges, leurs profils, l’empreinte laissée sur la plateforme ? OpenAI assure anonymiser et protéger les flux, mais certains événements récents, fuites de données, détournement d’informations, entretiennent une part de doute.
Face à ces exigences, les plateformes ont la responsabilité d’exposer leurs pratiques : modalités de stockage, procédures d’effacement, conditions de transfert. À côté de la question du respect de la vie privée, d’autres défis montent en puissance : la gestion des biais, la lutte contre la désinformation, la survenue de réponses infondées. Leur résolution nécessite un engagement partagé, car l’innovation technologique se confronte de plus en plus directement aux exigences des citoyens et des sociétés démocratiques.
ChatGPT, reflet immense du web, amène à interroger le pacte de confiance qui lie citoyens et technologies. Le prochain chapitre s’écrira tôt ou tard : transparence décuplée ou nouvelle vague de concurrence, le jeu reste ouvert.
