ChatGPT n’est pas (exactement) une intelligence artificielle

Je vois souvent beaucoup de confusion autour d’un sujet pourtant fondamental : la différence entre un modèle de langage et un agent conversationnel. C’est un peu technique, certes. Mais c’est justement ça, parler IA : comprendre ce qu’il y a derrière les mots qu’on utilise tous les jours sans forcément savoir ce qu’ils recouvrent.

Prenons l’exemple le plus célèbre : ChatGPT.
On parle de lui comme d’une IA, d’un assistant, d’un ami numérique, d’un moteur de recherche… mais en réalité, ChatGPT n’est qu’une interface — une “bouche” et des “oreilles” si vous voulez — qui permettent de dialoguer avec GPT, le vrai modèle de langage.

Autrement dit :
GPT, c’est le cerveau.
ChatGPT, c’est la bouche et les oreilles qui permettent de parler à ce cerveau.

Un modèle de langage, c’est quoi au juste ?

Pour comprendre GPT, imaginez un logiciel d’autocomplétion, comme celui de votre téléphone.
Quand vous tapez “Il était une fois”, il propose automatiquement “une petite princesse qui s’appelait Victoria et vivait dans un château…”
Voilà. Un modèle de langage fait exactement ça, mais à une échelle infiniment plus grande.

Ces modèles ont été entraînés sur des montagnes de textes — Wikipédia, journaux, livres, forums, œuvres littéraires… — pour apprendre à prédire le mot suivant dans une phrase.
Et ça, ça coûte une petite fortune : des milliers de cartes graphiques, des semaines de calcul, et des millions d’euros d’électricité. Bref, entraînez un modèle de langage, c’est un sport de milliardaire.

C’est pour ça qu’il n’y a que quelques grands acteurs capables de le faire : OpenAI (ChatGPT), mais aussi Mistral, Anthropic (Claude), Perplexity, Google (Gemma), DeepSeek, et d’autres.

GPT-3, GPT-4, GPT-5… même famille, différentes personnalités

Quand vous ouvrez ChatGPT, vous parlez à un des modèles GPT.
GPT-3, GPT-4, GPT-5… chaque version a été entraînée différemment, avec des données plus récentes, mais aussi avec des règles éthiques et de sécurité spécifiques.

Si parfois vous trouvez ChatGPT super direct et pertinent, et d’autres fois un peu trop “sage” ou évasif… ce n’est pas (seulement) une impression.
C’est souvent parce que vous êtes en train de parler à un modèle différent, sans même le savoir.
D’ailleurs, OpenAI a longtemps joué avec cette option : un coup on peut choisir le modèle, un coup non, un coup il revient… bref, c’est mouvant.

Pour la plupart des gens, ça ne change pas grand-chose au quotidien.
Mais comprendre cette différence, c’est déjà parler IA : savoir à qui vous parlez vraiment.

GPT sans ChatGPT : oui, c’est possible

ChatGPT n’est qu’une porte d’entrée parmi d’autres vers GPT.
Vous pouvez interagir avec GPT depuis Microsoft Copilot (intégré à Windows), depuis d’autres produits comme Notion, Canva, ou Gamma.app, ou même directement via l’API d’OpenAI si vous aimez bricoler.

L’API, c’est un peu comme une ligne téléphonique directe avec GPT.
Vous pouvez l’utiliser pour créer votre propre chatbot, votre assistant personnalisé, ou même un produit commercial basé sur GPT.
C’est d’ailleurs ce que font de nombreuses startups aujourd’hui.

Et si vous avez envie de tester des modèles open source, essayez LM Studio : un logiciel gratuit que vous installez sur votre PC.
Vous pouvez y télécharger des modèles depuis Hugging Face — la grande bibliothèque communautaire de l’IA — et discuter avec eux, sans connexion internet.
C’est 100 % local, donc totalement confidentiel.

Seule contrainte : il faut un bon ordinateur, un peu de mémoire et, idéalement, une carte graphique solide.
Ah, et n’espérez pas demander “qui a gagné le match hier ?” : le modèle ne saura pas, car il n’a pas accès au web.

Mais pour tout le reste, c’est une superbe manière de comprendre ce qu’est vraiment un modèle de langage, sans passer par les géants du cloud.

Pourquoi tout cela est important

Certains diront : “ok, mais concrètement, ça change quoi ?”
Eh bien, ça change votre regard sur l’IA.

Quand vous comprenez la différence entre ChatGPT (l’interface) et GPT (le modèle), vous commencez à distinguer :

• les outils qui utilisent des modèles de langage,
• des modèles eux-mêmes qui génèrent ces capacités.

Et là, vous devenez acteur.
Vous savez choisir, comparer, comprendre les limites, imaginer vos propres usages.
C’est exactement ça, parler IA : savoir naviguer dans la jungle de la technologie sans se faire balader par le marketing.

Et après ?

Je consacrerai un autre article à un sujet passionnant : la recherche sur internet avec les agents conversationnels.
Parce qu’entre “je discute avec un modèle de langage” et “je cherche une information en ligne via une IA”, il y a encore un monde à explorer.

En attendant, je vous invite à tester compar:IA, un outil gratuit développé par le gouvernement français.
Il vous permet de poser la même question à deux modèles de langage différents, et de comparer leurs réponses.
Un excellent moyen de se rendre compte, par soi-même, que derrière le mot “IA”, il y a une diversité de “cerveaux”… et d’attitudes.

Comprendre tout ça, ce n’est pas du jargon technique.
C’est parler IA, et c’est indispensable pour naviguer dans la révolution actuelle de l’intelligence artificielle.

Pour aller plus loin :

• Notre prochain atelier Découverte des Agents IA.
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Nous sommes un cabinet de conseil et formations en Intelligence Artificielle basé à Paris.

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