Les réponses de ChatGPT ne sont pas automatiquement associées à un utilisateur précis, sauf si une intervention humaine ou des outils d’analyse entrent en jeu. OpenAI indique que certaines données issues des interactions peuvent servir à perfectionner ses modèles, tout en respectant ses engagements en matière de confidentialité.
Dans la réalité, la plupart des usages concrets de l’IA générative s’appuient sur l’intégration de systèmes comme ChatGPT à des plateformes tierces. Excel, par exemple, devient un terrain d’expérimentation fertile : automatisation de tâches, génération de rapports, traitement de données en masse. Cette synergie entre intelligence artificielle et outils métiers replace la question de la circulation, du stockage et de la protection des informations traitées au premier plan.
Comprendre l’IA générative : promesses et fonctionnement
L’intelligence artificielle générative bouleverse la manière dont nous envisageons la création et la manipulation du texte. ChatGPT, s’appuyant sur un modèle de langage perfectionné, s’imprègne des subtilités de milliards de phrases. Le système n’imite pas un texte lu : il façonne de nouvelles réponses, ajuste son propos à la situation, interprète, synthétise.
Les modèles de langage à grande échelle (LLM) comme GPT sont issus de longues années d’avancées dans le traitement automatique du langage. Avec l’apprentissage automatique et la disponibilité de volumes massifs de big data, ces modèles élaborent des réponses dont la finesse et la précision n’ont plus grand-chose à voir avec les générateurs de texte d’hier. Leur big bang technologique s’appuie sur le principe du generative pre-trained, autorisant toutes les nuances possibles, de la synthèse à l’invention d’informations, jusqu’au détail le plus pointu.
Ce que ces technologies apportent concrètement
Quelques situations illustrent la diversité d’utilité de cette nouvelle génération d’IA :
- Automatiser la rédaction, l’analyse de documents ou la création de synthèses
- Approfondir la compréhension du langage, que ce soit pour le secteur juridique, la santé ou la veille scientifique
- Implémenter des assistants virtuels, intégrés dans diverses applications du quotidien, qu’elles soient développées en Europe ou ailleurs
L’Europe ne reste pas en retrait. Yann LeCun fait partie de ceux qui cherchent à propulser une vision européenne de l’intelligence artificielle. De Google Gemini à Mistral AI, les projets rivalisent pour imposer leurs modèles, chacun cherchant à maîtriser les codes et les exigences du traitement du langage.
Où vont les données générées par ChatGPT ? Enjeux et réalités
Chaque échange avec ChatGPT laisse une trace bien réelle. Ces données générées ne sont pas englouties dans le vide numérique : elles circulent, s’agrègent, parfois elles atterrissent dans des centres de stockage qui ne se trouvent pas nécessairement sur le territoire français ou européen. Leur usage répond d’abord à des besoins de maintenance ou d’amélioration du modèle, au calibrage des algorithmes, à la détection de biais potentiels. Ce flux de réponses générées nourrit l’apprentissage continu de l’intelligence artificielle.
La réglementation européenne, incarnée par le RGPD ou l’AI Act, tente de définir un cadre et des barrières nettes. La CNIL et d’autres organismes se donnent pour mission de surveiller et protéger les informations utilisateur. Consentement, transparence, accès à l’effacement ou à la modification s’imposent aux acteurs européens. Pourtant, certains parcours de données échappent à une traçabilité complète, davantage encore avec la montée d’architectures comme le retrieval augmented generation (RAG), conçues pour enrichir une réponse à partir d’informations extérieures.
Pour les entreprises, ces analyses deviennent un levier pour piloter des décisions, anticiper des besoins, optimiser des stratégies. L’analyse de données s’inscrit dans la transformation numérique, soulevant au passage de nouveaux défis autour de la souveraineté et de la vie privée. Face à l’expansion continue du Big data et de l’intelligence artificielle, la question du contrôle réel sur la destination des données gagne en acuité, autant à Paris qu’à Bruxelles.
ChatGPT au quotidien : exemples d’usages et prompts pratiques, notamment avec Excel
Progressivement, ChatGPT trouve sa place dans tous les environnements, de l’entreprise à l’université en passant par la recherche. La génération de contenu devient plus fluide et mieux adaptée aux attentes immédiates. Rédaction d’emails, résumés, notes intelligentes : l’assistant conversationnel simplifie l’organisation et le traitement de l’information. On y a recours pour corriger un texte, redéfinir une formulation, ajuster le registre ou clarifier un point complexe, profitant à plein de la puissance du traitement du langage naturel.
Connecté à Excel, ChatGPT ouvre la voie à une autre dimension. Il assiste dans la création de formules complexes, l’exploration de bases de données, la production de tableaux de bord avancés. Parmi les requêtes courantes pour ce type de tâches, on retrouve :
- « Donne-moi une formule pour calculer l’écart-type d’une colonne »
- « Rédige un script Python pour nettoyer un fichier CSV avant importation dans Excel »
- « Crée un tableau croisé dynamique à partir de ces données »
L’automatisation ne cesse alors de s’étendre. Les professionnels s’en servent pour repérer des tendances, mettre à jour des rapports, ou concevoir rapidement des visuels adaptés à Power BI ou Tableau. Explorer en profondeur des ensembles de données devient accessible à tous, grâce à l’interface naturelle du langage. Même la gestion de la présence sur les réseaux sociaux est simplifiée : rédaction de publications, analyse de réactions, planification de contenus, tout y passe.
La qualité du prompt conditionne la pertinence de la réponse, à tel point que de nombreux spécialistes peaufinent leurs formulations, multiplient les essais, jusqu’à faire du dialogue avec l’IA une nouvelle méthode d’analyse décisionnelle pour l’entreprise.
L’intelligence artificielle générative : quelles évolutions à anticiper ?
Le domaine de l’intelligence artificielle générative ne connaît aucun répit. ChatGPT, Gemini ou encore Claude repoussent les limites du traitement du langage naturel, chamboulent les habitudes de recherche, revoient la façon de penser la production et la diffusion d’information. Petites entreprises et géants du numérique cherchent à exploiter cette dynamique pour automatiser à grande échelle, ajuster leur visibilité ou transformer leur approche de l’analyse de données.
Désormais, l’optimisation des contenus occupe le devant de la scène. SEO, LLMO, structuration grâce aux formats JSON-LD ou schema markup : tout évolue. Les moteurs de recherche embarquent des réponses générées enrichies, misent sur des bases structurées, et s’alignent sur des standards d’évaluation comme l’EEAT (expertise, expérience, autorité et fiabilité) pour distinguer qualité humaine et performance algorithmique.
Sur le terrain, les usages se multiplient : automatisation de la rédaction, création de FAQ, descriptions produits, enrichissement de profils d’entreprises, synthèse de rapports. Dans les EHPAD, des dispositifs d’IA expérimentent le soutien à l’accompagnement des personnes, de la détection précoce de la maladie d’Alzheimer à l’échange avec les familles via des agents conversationnels.
L’augmentation de la puissance des modèles engage la recherche scientifique dans une réflexion sur la transparence et la fiabilité. De nouveaux acteurs, Perplexity AI, Meta, Mistral AI, accélèrent la compétition, innovent, mais soulèvent aussi d’autres questions : sur la propriété, la maîtrise des biais, la sécurité, la gouvernance. Le terrain évoluera sans cesse : chaque avancée accentuera l’exigence d’adaptation et poussera chaque acteur à revoir ses méthodes, dans un jeu dont les règles se réécrivent en permanence.
