Si c'est ça que tu veux dire, je le pense aussi, en tout cas actuellement, c'est le cas. La meilleure preuve est que je lui ai demandé le programme de Trump et le Programme de Harris, et en fait, il répond exactement, comme un humain de gauche, en fait comme ceux qui l'ont programmé, avec une très nette tendance à assombrir le programme de Trump, et à éclaircir le programme de Harris.

Ce qui est tout sauf intelligent.

Par exemple, dans les points cités pour Trump, il a mentionné que Trump voulait construire un mur à la frontière, c'est une info dont il n'a absolument pas parlé dans cette campagne, mais bien dans la précédente, alors que même dans la précédente, il s'agissait non pas créer un mur mais de continuer le projet initié par Obama.

Pour Harris, il oublie de dire "qu'elle" veut légaliser 150.000 illégaux alors qu'il y a une ville de 50.000 habitants qui en a déjà reçu 20.000 et que cela se passe évidemment très mal, Cygnes, canards, animaux domestiques, ont complètement disparu parce que les gens les mangent.

Donc je pense que c'est très bien, pour tout ce qui est mathématique, mais pour le reste, mieux vaut faire ces propres recherches.

En revanche, la performance au niveau compréhension du langage et du contexte est je trouve assez impressionnante.

Il faut se souvenir des premiers GPS à commande vocale. On en est très loin...

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Ça ne va pas traîner car j'ai entendu des démos assez impressionnante, maintenant ça répond vocalement et avec des tons appropriés. Tu peux par exemple demander, refais moi la même réponse avec un accent canadien, liégeois, ou dans une autre langue, avec humour, franchement c'est vraiment bluffant.

On parle de LLM => Large Langage Models, cela inclus compréhension du langage naturel (NLU) et le traitement automatique du langage naturel (TAL).

A ce point de vue, les progrès sont énormes et rapides.