Que faire de ChatGPT dans son travail quotidien quand on est archiviste – et en particulier archiviste des données de la recherche enregistrées sur le terrain ? La lecture de plusieurs billets de blog, d’articles – comme The Conversation en français et en anglais – ou encore de threads sur twitter m’a donné envie d’y aller voir de plus près : est-ce qu’une intelligence artificielle peut nous aider dans la rédaction de nos instruments de recherche ou l’analyse de nos données ? Pour y réfléchir, j’ai posé trois questions sur les archives sonores à ChatGPT. J’ajoute qu’un détenteur de la version Premium a accepté de lui poser les mêmes questions à titre de comparaison. Voilà le résultat et mon avis… encore en train de se faire.
Première question posée à Chat GPT : “Peux-tu définir ce que sont les archives sonores ?”1, voilà la réponse :
Les archives sonores sont des collections de documents audio qui ont été enregistrés et conservés pour une utilisation future. Ces archives peuvent inclure une grande variété de matériel audio, tels que des enregistrements de musique, des émissions de radio, des entretiens, des discours, des événements sportifs, des enregistrements de terrain, des sons de la nature, des enregistrements historiques, et bien plus encore2.
Les archives sonores sont souvent utilisées pour préserver la mémoire collective, documenter des événements historiques, culturels, scientifiques et artistiques, et servir de sources pour des recherches futures. Elles sont également importantes pour la préservation des langues en danger, des cultures et des traditions orales, car elles peuvent fournir un enregistrement sonore de ces éléments qui peuvent être perdus autrement3.
Les archives sonores sont généralement conservées dans des bibliothèques, des musées, des archives gouvernementales ou des institutions académiques. Avec les technologies numériques, les archives sonores sont de plus en plus accessibles en ligne, permettant un accès facile pour la recherche et l’écoute4.
>> Une réponse bien structurées avec un plan en trois parties : définition et catégorisation, contenu et enjeux, lieux de conservation et accès. Une réponse bien rédigée5 qui pourrait être écrite par n’importe qui ayant lu quelques articles sur la question. Ce qui frappe le plus c’est la généricité de la présentation et l’absence de sources ou même d’exemples.
Puisque ChapGPT fonctionne comme une sorte d’entonnoir – plus on précise la question, plus on obtient de résultats explicites -, j’ai imaginé obtenir un texte plus précis en ajoutant une question sur ce que sont les archives enregistrées sur le terrain :
Une archive sonore enregistrée sur le terrain est une collection d’enregistrements sonores effectués dans un environnement spécifique en utilisant des équipements d’enregistrement audio portables. Les enregistrements peuvent être réalisés pour capturer des événements sonores tels que des conversations, des sons d’animaux, des bruits de la nature, des bruits urbains, des chants et musiques, des sons de machines, etc.
Ces archives sonores sont souvent utilisées pour la recherche scientifique, la documentation culturelle, la conservation de la biodiversité, l’étude de la linguistique, l’analyse des habitats sonores, la création de compositions artistiques et bien d’autres utilisations. Les enregistrements peuvent être conservés sous forme numérique ou analogique et peuvent être consultés et analysés pour comprendre les aspects culturels, sociaux, écologiques et artistiques de l’environnement sonore enregistré.
>> Le résultat est toujours très générique, et l’histoire orale est la grande absente. J’ai supposé que resserrer sur la question des disciplines aurait pu me donner d’autres réponse, mais je me suis orientée vers l’archivage et la documentation : comment se documentent les archives sonores ? La réponse produite est là très bien organisée mais très générique6 et n’indique aucun standard ni norme précisant ce qui est avancé, il faudrait, pour en obtenir, lui poser de nouvelles questions. Je pense alors aux questions juridiques qui pourraient orienter vers des exemples de textes de loi mais là encore, j’obtiens une sorte de gloubi-boulga qui semble appétissant mais qui reste sans goût :
Les questions de droits d’auteur sont un élément crucial à prendre en compte lors de la documentation et de l’utilisation des archives sonores. Les droits d’auteur peuvent être détenus par les personnes qui ont créé l’enregistrement ou par les personnes représentées dans l’enregistrement, comme les interprètes ou les producteurs. Les enregistrements peuvent également être soumis à des droits de propriété intellectuelle ou de droits voisins.
Il est important de vérifier les droits d’auteur avant de reproduire, distribuer ou utiliser l’enregistrement, afin de s’assurer que l’utilisation est légale. Les archives sonores peuvent être soumises à des restrictions d’utilisation ou de reproduction, qui peuvent varier en fonction du type d’enregistrement, de la date de création, de la durée de protection des droits d’auteur, etc.
Il est donc essentiel de documenter les informations sur les droits d’auteur et les restrictions d’utilisation associées à chaque enregistrement, afin de faciliter leur gestion et leur utilisation future. Dans certains cas, il peut être nécessaire d’obtenir une autorisation écrite ou une licence pour utiliser ou reproduire l’enregistrement, en particulier si celui-ci est destiné à être utilisé à des fins commerciales.
Assez perdu de temps – j’ai l’impression que je pourrais interroger ChatGPT à l’infini comme pour apprendre à connaître un nouvel ami7, – il faut conclure. Je n’ai pas ma réponse : comment intégrer ou accompagner l’usage de l’IA dans les services d’archives ? Pour ce qui concerne la rédaction, peut-être que les textes générés, bien que très génériques et sans exemples démonstratifs, peuvent servir d’inspiration ou d’appui pour une rédaction ou l’amélioration d’un document inachevé ? Il me semble à ces lectures, qu’il s’agit d’une sorte de banalisation des contenus, une intégration de tous les points de vue sans que rien de dépasse… Il me semble, en tous cas, impossible de l’utiliser pour obtenir une synthèse cohérente à partir d’un fichier son ou d’une transcription ; car non seulement une relecture s’imposerait mais il faudrait aussi écouter l’enregistrement pour le vérifier : la perte de temps pour valider l’information me semble extrêmement coûteuse. Et surtout, si j’intègre une transcription sur les serveurs de l’IA, que va-t-elle devenir ? Est-ce qu’il faut “nourrir la machine” en ajoutant des données originales ? Tant que rien n’est sourcé, que les algorithmes ne sont pas partagées je ne le crois pas.
Un récent article du Guardian8 fait froid dans le dos. Il y est question de la mésaventure d’une artiste de San Francisco, nommée Lapine. En septembre 2022, elle interroge l’outil Have I been Trained, créé par les artistes Mat Dryhurst et Holly Herndon qui offre une base de donnée dans l’objectif d’explorer les façons dont les oeuvres d’artistes ont pu être récupérées par l’IA. Une déclaration s’affiche sur le site : “78 millions d’images ont choisi de ne pas participer à la formation à l’IA, et ça continue”. Lorsque Lapine fait sa recherche, elle a la surprise de trouver une photographie d’elle-même, prise par un médecin qui l’a soignée pour une maladie génétique rare. Cette photographie faisait partie des archives d’une clinique et elle avait signé un formulaire précisant que la photographie ne serait pas utilisée hors d’un usage médical. Le médecin était décédé en 2018, et sans que l’on puisse savoir ni comment ni à quel moment, ces images médicales privées se sont retrouvées en ligne, puis dans les archives de Common Crawl9 et dans le projet LAION10 pour être ingérées en bout de course dans les réseaux de neurones apprenants qui créaient de nouvelles images… Voilà qui fait réfléchir. Nous savons que les enquêtes orales doivent être écoutées en lien avec leur contexte de production, en prenant en compte les biais sociaux, culturels, économiques etc. du témoin et ses représentation. Comment ces transcriptions d’entretiens seront interprétées au milieu des données brassées par ChatGPT ? Outre la question des données personnelles, comment vont être réutilisées par l’IA les allusions, les silences, les rires, les approximations de l’oral ?
Il y a encore trop de questions sans réponses. Ce billet a peut-être simplement l’intérêt de marquer la date d’un usage. Les réponses de ChatGPT évoluent à toute allure11, il donnera une idée de la façon dont l’IA travaillait à une date donnée, comment une débutante dans le domaine l’interrogeait. Car tout va très vite. Ainsi, Microsoft qui a d’ores et déjà intégré dans le moteur Bing ChatGPT, va aussi l’intégrer dans la suite office, pour que l’utilisateur·trice puisse très simplement créer du texte à partir de quelques mots-clés, ou des tableurs à partir de quelques chiffres. Le 14 mars, la nouvelle version ChatGPT4 a été présentée publiquement (avec deux jours d’avance). D’après OpenAI ce modèle « affiche des performances de niveau humain sur divers critères professionnels et académiques »12. Il est urgent désormais de regarder de plus près ce que l’IA va apporter à nos métiers car ils sont déjà observés sous cet angle. Il faut aussi suivre la façon dont l’IA sera mise en oeuvre : “Nous nous sommes trompés” a affirmé Ilya Sutskever, directeur scientifique et co-fondateurs de ChatGPT, lors de ce nouveau lancement à propos de l’usage des données ouvertes dans l’IA. Il y a du changement dans l’air dans ce “We were wrong”. D’après Ilya Sutskever, c’est par ce qu’il est éthiquement déraisonnable de laisser en libre accès, dans les mains dont on ne sait qui, un outil aussi performant. Au-delà, l’article de James Vincent dans The Verge du 15 mars 2023, laisse entendre que tout se bouscule actuellement chez ChatGPT, les questions de droit sont sans doute au coeur de ces changements mais d’autres les traversent. Au bout du compte, nous nous trouvons face aux mêmes questions qui se posent quand nous effectuons une recherche dans Google : de quoi est constitué le corpus que nous interrogeons ? Est-ce que l’amélioration du résultat ou sa précision est simplement une question d’ajustement technique, “fine-tuning will fix it all” comme il se dit ? Je ne le crois pas.
La photographie “à la une” a été produite par Dall-e-213 le 18 mars 2023.
Mise à jour le 21 mars,
Un billet qui me semble pertinent dans la dynamique de ce texte : Fred Cavazza, “Intelligence artificielle : Nous n’avons pas besoin de plus de contenus, mais de meilleures analyses”, Fredcavazza.net, 20 mars 2023, [En ligne] https://fredcavazza.net/2023/03/20/intelligence-artificielle-nous-navons-pas-besoin-de-plus-de-contenus-mais-de-meilleures-analyses
Et un billet, qui boucle la boucle : Maggie Harrison, “Researchers Reveal That Paper About Academic Cheating Was Generated Using ChatGPT The worst part? It passed peer review”, The Byte, 21 mars 2023, [En ligne] https://futurism.com/the-byte/paper-passed-peer-review-generated-chatgpt
- Oui c’est comme ça, sur Chat GPT on se tutoie, et on se parle comme de vieux amis. [↩]
- La version donnée ici est Premium, la version “de base” est un peu moins précise, mais assez proche : Les archives sonores font référence à des enregistrements audio qui ont été conservés et archivés pour une utilisation future. Ces enregistrements peuvent inclure des enregistrements de voix, de musique, de sons d’ambiance et de toute autre source audio enregistrée. Les archives sonores peuvent être stockées sous forme de disques, de bandes magnétiques, de fichiers numériques ou d’autres supports.“ [↩]
- Dans la version “de base” : Les archives sonores sont importantes pour la préservation de la culture et de l’histoire. Elles peuvent être utilisées pour documenter les traditions orales, les événements historiques, les performances artistiques et bien plus encore. Les archives sonores peuvent également être utilisées à des fins éducatives, de recherche et de divertissement. [↩]
- Version “de base” : La numérisation des archives sonores a permis de faciliter leur conservation et leur accès. De nombreux musées, bibliothèques et institutions culturelles ont créé des archives sonores en ligne pour rendre ces enregistrements accessibles au public. [↩]
- Certes il y a quelques fautes de français ou maladresses, on pourrait reprocher l’absence de “sont” devant conservés ou l’expression “matériel audio” n’est pas courante. [↩]
- Là, ChatGPT organise sa réponse dans un plan numéroté, après une brève introduction. “La documentation d’une archive sonore est essentielle pour garantir sa conservation à long terme et pour faciliter son accès et son utilisation future. Voici quelques éléments clés à prendre en compte lors de la documentation d’une archive sonore. 1. Titre : donner un titre descriptif à l’enregistrement, en indiquant si possible la date et le lieu de l’enregistrement. 2 Description : fournir une description détaillée de l’enregistrement, y compris son contenu, ses caractéristiques techniques (format, durée, qualité sonore, etc.), les noms des personnes impliquées, le contexte de l’enregistrement, etc. 3. Droits d’auteur : indiquer les informations sur les droits d’auteur, y compris les personnes ou les organisations qui détiennent les droits sur l’enregistrement, les restrictions d’utilisation ou de reproduction, etc. 4. Métadonnées : ajouter des métadonnées à l’enregistrement, y compris des informations sur les personnes, les lieux, les événements et les sujets abordés dans l’enregistrement. 5. Stockage : enregistrer l’emplacement physique de l’enregistrement dans l’archive, ainsi que toute information pertinente sur son stockage, comme les conditions de conservation nécessaires. 6. Numérisation : si l’enregistrement n’est pas déjà numérique, documenter le processus de numérisation, y compris les paramètres de numérisation, la qualité du fichier numérique obtenu, etc. 7. Indexation : indexer l’enregistrement pour faciliter sa recherche et son accès futurs, en ajoutant des mots-clés, des descriptions, des transcriptions, des résumés, etc. — En résumé, la documentation d’une archive sonore doit être complète, précise et organisée de manière cohérente pour garantir la préservation à long terme de l’enregistrement et pour faciliter son utilisation et sa recherche.” [↩]
- C’est un peu le sujet de cet article de Laurie Clarke dans The Guardian du 19 mars, “‘I learn to love the bot’: meet the chatbots that want to be your best friend”. [↩]
- James Bridle, “The stupidity of AI”, The Guardian, 16 mars 2023, {En ligne] https://www.theguardian.com/technology/2023/mar/16/the-stupidity-of-ai-artificial-intelligence-dall-e-chatgpt. [↩]
- Le projet de Common Crawl vise à fournir un accès facile et gratuit à une masse de données sur le web. Il indique sur son site 7 ans de collecte de données, soit plusieurs billions de pages en plus de 40 langues. [↩]
- LAION est une entreprise allemande qui propose des solutions d’apprentissage automatique personnalisées pour le développement de l’intelligence artificielle. [↩]
- D’après l’article d’Alex Hern et Johanna Bhuiyan dans The Guardian du 14 mars 2023, OpenAI says new model GPT-4 is more creative and less likely to invent facts. [↩]
- D’après Numerama d’où la citation est extraite, dans un billet de Julien Lausson du 17 mars 2023, même si dans de nombreux scénarios du monde réel, GPT-4 reste « moins performant » que les humains. Pour un examen simulé du barreau, GPT-3.5 se situait dans les 10 % des candidats inférieurs, là où GPT-4 était dans la tranche des 10 % supérieur. [↩]
- J’ai dû réduire mes ambitions pour sa création, et limité ma phrase “an old voice on a sound archive”. J’aurais pu comparer le résultat avec Mid Journey mais il fallait que je ré-installe discord sur mon ordinateur. [↩]
OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
Véronique Ginouvès (18 mars 2023). Que faire de ChatGPT dans nos métiers (ici l’archiviste du son) ? Archives de la recherche & Phonothèque. Consulté le 19 septembre 2024 à l’adresse https://phonotheque.hypotheses.org/39715