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Quels sont les tarifs de ChatGPT ?
ChatGPT, l’assistant conversationnel développé par OpenAI, révolutionne la manière dont les individus et les entreprises interagissent avec l’intelligence artificielle.
Cependant, pour profiter pleinement de ses fonctionnalités, il est essentiel de comprendre les différentes options tarifaires proposées par OpenAI.
| Offre | Prix | Facturation |
|---|---|---|
| GPT-4 | 0 $ | Aucune |
| ChatGPT Plus | 20 $ | Mensuelle |
| ChatGPT Team | 25/30 $ par utilisateur | Annuelle/Mensuelle |
La version gratuite de ChatGPT
Fonctionnalités de base
La version gratuite de ChatGPT permet aux utilisateurs de découvrir les capacités de base de l’assistant conversationnel. Elle offre une assistance pour la rédaction, la résolution de problèmes et bien plus encore.
Cependant, l’accès aux modèles de langage plus avancés, tels que GPT-4 et GPT-4o, est limité dans cette version.
Limitations
Les utilisateurs de la version gratuite doivent composer avec certaines limitations, notamment en termes d’analyse de données, de téléchargement de fichiers, de vision, de navigation web et de génération d’images.
De plus, la création et l’utilisation de modèles personnalisés ne sont pas disponibles dans cette version.
La version ChatGPT Plus
Fonctionnalités avancées
La version ChatGPT Plus est conçue pour les individus souhaitant amplifier leur productivité. Elle donne accès aux modèles de langage les plus avancés, tels que GPT-4, GPT-4o et leurs variantes.
Les utilisateurs bénéficient également d’un nombre de messages jusqu’à 5 fois supérieur pour GPT-4o par rapport à la version gratuite.
Outils supplémentaires
ChatGPT Plus offre un accès à des outils supplémentaires, tels que l’analyse de données, le téléchargement de fichiers, la vision et la navigation web. De quoi obtenir un contenu plus humain et pertinent.
De plus, les utilisateurs peuvent générer des images grâce à DALL·E et créer leurs propres modèles personnalisés.
Tarifs
La version ChatGPT Plus est proposée à un tarif mensuel de 20 $. Les utilisateurs bénéficient également d'un accès anticipé aux nouvelles fonctionnalités.
Il est important de noter que certaines limites s’appliquent, même avec l’abonnement Plus.
La version ChatGPT Team
Collaboration en équipe
La version ChatGPT Team est idéale pour les équipes et les organisations souhaitant optimiser leur travail grâce à l’intelligence artificielle. Elle inclut toutes les fonctionnalités de la version Plus.
Les utilisateurs bénéficient d’un accès illimité à GPT-4o mini et de limites de messages plus élevées pour GPT-4, GPT-4o et d’autres outils tels que DALL·E, la navigation web, l’analyse de données, etc.
Gestion des modèles
Avec ChatGPT Team, les utilisateurs peuvent créer et partager des modèles personnalisés au sein de leur espace de travail.
Une console d’administration est disponible pour gérer l’espace de travail et les données de l’équipe sont exclues de l’entraînement par défaut.
Tarifs
| Facturation | Prix par utilisateur |
|---|---|
| Annuelle | 25 $ par mois |
| Mensuelle | 30 $ par mois |
La version ChatGPT Enterprise
Fonctionnalités haut de gamme
La version ChatGPT Enterprise est conçue pour les entreprises mondiales souhaitant permettre à leur main-d’œuvre de tirer parti de l’intelligence artificielle. Elle comprend toutes les fonctionnalités de la version Team.
Les utilisateurs bénéficient d’un accès illimité et à haute vitesse à GPT-4, GPT-4o, GPT-4o mini et à d’autres outils tels que DALL·E, la navigation web, l’analyse de données, etc.
Sécurité et confidentialité
Avec ChatGPT Enterprise, les données de l’entreprise sont exclues de l’entraînement par défaut et des fenêtres de rétention des données personnalisées sont disponibles.
Les administrateurs bénéficient de contrôles avancés, d’une vérification de domaine et d’analyses détaillées.
Support et gestion de compte
La version Enterprise offre un support amélioré et une gestion de compte continue pour garantir une expérience optimale.
Les utilisateurs profitent également d’une fenêtre de contexte élargie pour des entrées plus longues.
Tableau comparatif des prix des différentes offres
| Offre | Prix | Fonctionnalités clés |
|---|---|---|
| Gratuite | 0 $ par mois | Fonctionnalités de base Accès limité aux modèles avancés Limitations sur les outils supplémentaires |
| Plus | 20 $ par mois | Accès aux modèles avancés (GPT-4, GPT-4o) Outils supplémentaires (analyse de données, vision, navigation web) Création de modèles personnalisés |
| Team | 25 $ par utilisateur par mois (annuel) 30 $ par utilisateur par mois (mensuel) | Toutes les fonctionnalités de la version Plus Accès illimité à GPT-4o mini Limites de messages plus élevées pour GPT-4, GPT-4o et autres outils Partage de modèles personnalisés au sein de l’espace de travail |
| Enterprise | Sur devis | Toutes les fonctionnalités de la version Team Accès illimité et à haute vitesse aux modèles avancés et outils Fenêtre de contexte élargie pour des entrées plus longues Contrôles administratifs, vérification de domaine et analyses Support amélioré et gestion de compte continue |
Les prix par API en fonction des modèles
| API / Modèle | Prix par 1M de tokens d’entrée | Prix par 1M de tokens de sortie |
|---|---|---|
| GPT-4o | ||
| GPT-4o | 5 $ | 15 $ |
| GPT-4o mini | 0,15 $ | 0,60 $ |
| OpenAI o1-preview | ||
| o1-preview | 15 $ | 60 $ |
| OpenAI o1-mini | ||
| o1-mini | 3 $ | 12 $ |
| GPT-4-turbo | ||
| GPT-4-turbo | 10 $ | 30 $ |
| GPT-3.5-turbo | ||
| GPT-3.5-turbo-0125 | 0,50 $ | 1,50 $ |
GPT-4o
GPT-4o est le modèle multimodal le plus avancé d’OpenAI, offrant une vitesse et un coût inférieurs à ceux de GPT-4 Turbo, ainsi que des capacités de vision renforcées.
GPT-4o mini
GPT-4o mini est le modèle le plus rentable d’OpenAI, offrant des performances supérieures et un coût inférieur à ceux de GPT-3.5 Turbo, ainsi que des capacités de vision.
OpenAI o1-preview et o1-mini
o1-preview est le nouveau modèle de raisonnement d’OpenAI pour les tâches complexes nécessitant de vastes connaissances générales.
o1-mini est un modèle de raisonnement rapide et rentable, adapté aux cas d’utilisation liés au codage, aux mathématiques et aux sciences.
Comparaison de l’abonnement ChatGPT par rapport d’autres outils IA
| Offre | Prix | Facturation |
|---|---|---|
| ChatGPT Plus | 20 $ | Mensuelle |
| ChatGPT Team | 25/30 $ par utilisateur | Annuelle/Mensuelle |
| Claude AI Pro | $20 par utilisateur | Mensuelle |
| Claude AI Team | $25 par utilisateur | Mensuelle |
| Mistral Large 2/ Codestral / Nemo | Gratuit sur Le Chat | Aucune |
| Perplexity AI | Gratuit sur la page d’accueil | Aucune |
| Perplexity AI Entreprise Pro | $40 par utilisateur | Mensuelle / Anuelle |
OpenAI o1-preview : Nouveautés, caractéristiques, avis, prix
OpenAI révolutionne le domaine de l’intelligence artificielle avec sa dernière création, o1-preview.
Ce nouveau modèle de langage promet des performances exceptionnelles et des capacités de raisonnement avancées.
Découvrez les nouveautés, les caractéristiques et les domaines d’application de cette technologie innovante.
Les nouveautés de o1-preview
Une approche inédite basée sur l’apprentissage par renforcement
OpenAI innove avec o1-preview en utilisant l’apprentissage par renforcement pour entraîner le modèle.
Cette méthode permet à o1-preview de développer des capacités de raisonnement complexe et d’améliorer ses performances de manière autonome.
Des performances exceptionnelles dans divers domaines
Grâce à ses capacités de raisonnement avancées, o1-preview excelle dans de nombreux domaines tels que les sciences, les mathématiques et la programmation. Lors de tests comparatifs, il a surpassé les étudiants de niveau doctorat dans des tâches difficiles en physique, chimie et biologie.
En mathématiques, o1-preview a obtenu un score impressionnant de 83% à un examen de qualification pour l’Olympiade internationale de mathématiques (IMO), là où GPT-4 n’avait résolu que 13% des problèmes.
Les caractéristiques du modèle o1-preview
Nom api : o1-previewLe modèle o1-preview se distingue par plusieurs caractéristiques qui en font un très bon modèle outil pour résoudre des problèmes complexes.
Une context window de 128k
O1-preview bénéficie d’une fenêtre de contexte de 128 000 tokens, ce qui lui permet de traiter et d’analyser de grandes quantités d’informations.
Cette capacité est particulièrement utile pour des tâches nécessitant une compréhension approfondie du contexte, comme la rédaction de documents longs ou l’analyse de données complexes.
Un nombre de token en sortie dans la moyenne
Avec une limite de 32 768 tokens en sortie, o1-preview peut générer des réponses détaillées et nuancées.
Des données d’entraînement à jour
O1-preview a été entraîné sur des données allant jusqu'à octobre 2023, ce qui lui donne de bonnes connaissances dans de nombreux domaines récents.
Cette caractéristique est particulièrement importante dans des secteurs en constante évolution, comme la technologie ou la recherche scientifique.
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Fenêtre de contexte | 128 000 tokens |
| Limite de sortie | 32 768 tokens |
| Données d’entraînement | Jusqu’à octobre 2023 |
Les domaines d’application les plus intéressants
O1-preview trouve de nombreuses applications dans divers domaines grâce à ses capacités de raisonnement avancées.
Voici quelques-uns des domaines où ce modèle excelle particulièrement.
La recherche scientifique
Dans le domaine de la recherche scientifique, o1-preview peut aider les chercheurs à annoter des données de séquençage cellulaire, à générer des formules mathématiques complexes nécessaires à l’optique quantique, ou encore à analyser de vastes ensembles de données.
Le développement informatique
O1-preview se distingue également dans le domaine du développement informatique.
Lors de concours de programmation sur la plateforme Codeforces, il a atteint le 89e centile, démontrant ainsi ses compétences exceptionnelles en codage.
Les développeurs peuvent utiliser o1-preview pour générer du code, détecter et corriger des bugs, ou encore optimiser des algorithmes.
Comparaison des prix API avec ChatGPT 4o, ChatGPT 3.5 Turbo, Mistral Large 2 etc
| Modèle | Prix par million de tokens d’entrée | Prix par million de tokens de sortie |
|---|---|---|
| o1-preview | 15,00 $US | 60,00 $US |
| ChatGPT 4o | 5,00 $US | 15,00 $US |
| Claude Sonnet 3.5 | 3,00 $US | 15,00 $US |
| Mistral Large 2 | 3,00$US | 9,00 $US |
| Llama 3.1 405B | 5,33$ US | 16,00 $US |
o1-preview affiche des tarifs bien plus élevés que ses concurrents, reflétant ses performances supérieures.
Cependant, le rapport qualité-prix reste à évaluer en fonction des besoins spécifiques de chaque utilisateur.
Mon avis sur o1-preview
Les capacités de raisonnement de o1-preview en font un bon modèle pour résoudre des problèmes complexes comme la recherche scientifique, le développement informatique et les mathématiques.
Cependant, son coût très élevé par rapport à d'autres modèles populaires comme ChatGPT (3 fois le prix de ChatGPT 4o) peut être un frein pour certains utilisateurs.
De plus le modèle est très lent compaté à ChatGPT ou Claude Sonnet.
o1-preview sera probablement plus adapté aux organisations et aux individus ayant des besoins spécifiques en matière de raisonnement complexe et disposant d’un budget conséquent.
Pour les personnes à la recherche d’un modèle de langage efficace et abordable, Claude Sonnet 3.5 reste à mon avis la meilleure option. Néanmoins, pour ceux qui cherchent à repousser les limites du raisonnement automatique et à résoudre des problèmes complexes, o1-preview est un choix prometteur.
Il sera intéressant de suivre l’évolution d’o1-preview et de voir comment il sera adopté par la communauté scientifique et les professionnels de divers secteurs.
OpenAI a clairement franchi une nouvelle étape dans le développement de l’IA avec ce modèle, ouvrant la voie à de nouvelles applications passionnantes.
Tuto : Comment utiliser Mistral AI ?
Via le Chat : la façon la plus simple
Pour utiliser Mistral AI via un interface de chat, rendez-vous sur la partie le Chat du site de Mistral AI.
Si vous n’avez pas de compte, vous devrez alors en créer un. (Via Google, Microsoft, ou avec votre email).
Une fois connecté, vous pouvez maintenant accéder à le Chat. Cette interface vous permet de dialoguer avec l’un des 3 modèles IA proposé par Mistral AI, à savoir :
- Mistral Large 2 (que nous avons analysé en détail ici)
- Codestral
- Mistral Nemo
Comparatif des différents modèles de Mistral AI
Ces modèles sont accessibles gratuitement mais avec des limitations de messages par jour.
| Nom | Description | Fenêtre token |
|---|---|---|
| Mistral Nemo | Modèle 12B de pointe, multilingue, sous licence Apache 2.0 | 128K tokens |
| Mistral Large 2 | Modèle avancé pour tâches complexes, multilingue, avec fonction calling | 128K tokens |
| Codestral | Spécialisé en programmation, optimisé pour faible latence | 32K tokens |
Via l’API de Mistral AI, pour les développeurs
L’API comporte certains modèles en plus comme Mistral Embed, et les « Research models ». Vous pouvez retrouver la liste des noms et les caractéristiques de ces modèles ici.
| Modèle | Nom API | Description | Entrée | Sortie |
|---|---|---|---|---|
| Mistral Nemo | open-mistral-nemo-2407 | Mistral Nemo est un modèle 12B à la pointe de la technologie développé avec NVIDIA. | 0,3 $ /1M tokens | 0,3 $ /1M tokens |
| Mistral Large 2 | mistral-large-2407 | Raisonnement de haut niveau pour des tâches très complexes, pour vos besoins les plus sophistiqués. | 3 $ /1M tokens | 9 $ /1M tokens |
| Modèles spécialisés | ||||
| Codestral | codestral-2405 | Modèle Mistral à la pointe de la technologie, spécifiquement entraîné pour les tâches de programmation. | 1 $ /1M tokens | 3 $ /1M tokens |
| Mistral Embed | mistral-embed | Modèle sémantique de pointe pour l’extraction de représentations d’extraits de texte. | 0,1 $ /1M tokens | – |
Mistral Large 2 : Caractéristiques, prix, avis
Mistral AI a récemment lancé Mistral Large 2, la nouvelle génération de son modèle phare.
Ce grand modèle de langage (LLM) se distingue par ses capacités de raisonnement, de génération de code et de traitement multilingue avancées.
Mistral Large 2 est conçu pour répondre aux besoins les plus sophistiqués en matière d’intelligence artificielle.
Il s’adresse aux entreprises et aux chercheurs qui recherchent un modèle performant et polyvalent.
Les caractéristiques du modèle
Nom API : mistral-large-latestMistral Large 2 dispose d’une fenêtre contextuelle de 128 000 tokens, ce qui lui permet de traiter des tâches complexes nécessitant une grande capacité de raisonnement.
Le modèle prend en charge plus de 80 langages de programmation, dont Python, Java, C, C++, JavaScript et Bash.
Parmi ses fonctionnalités avancées, on peut citer les capacités d’appel de fonctions natives et les sorties JSON.
Ces caractéristiques facilitent l’intégration de Mistral Large 2 dans des applications métier innovantes.
Améliorations par rapport à la version précédente Mistral Large
Comparé à son prédécesseur, Mistral Large 2 a des performances nettement supérieures en matière de génération de code, de mathématiques et de raisonnement.
Le modèle a été entraîné pour être plus prudent et plus précis dans ses réponses, afin d’éviter de générer des informations erronées ou non pertinentes.
De plus, Mistral Large 2 est capable de reconnaître lorsqu’il ne dispose pas de suffisamment d’informations pour fournir une réponse fiable.
Cette transparence renforce la confiance des utilisateurs dans les résultats produits par le modèle.
Différences entre Mistral Large et Mistral Nemo
Mistral AI propose deux modèles généraux : Mistral Large et Mistral Nemo. Voici les principales différences entre ces deux modèles :
- Mistral Large est le modèle phare de Mistral AI, avec 123 milliards de paramètres. Il offre des capacités de raisonnement, de connaissances et de codage de pointe.
- Mistral Nemo est un modèle plus compact de 12 milliards de paramètres, développé en partenariat avec NVIDIA. Il se distingue par sa facilité d’utilisation et peut remplacer directement Mistral 7B.
Comparaison des performances avec d’autres modèles
Mistral Large 2 se positionne comme un concurrent sérieux face aux modèles de langage les plus avancés du marché. Les benchmarks réalisés démontrent des performances remarquables dans différents domaines.
Performances générales
Sur le benchmark MMLU (Massive Multitask Language Understanding), Mistral Large 2 atteint une précision de 84%, établissant un nouveau record en termes de rapport performance/coût parmi les modèles open-source.
| Modèle | Précision MMLU |
|---|---|
| Mistral Large 2 | 84% |
| GPT-4o | 82% |
| Claude 3 Opus | 81% |
| Llama 3 405B | 80% |
Génération de code et raisonnement
Grâce à un entraînement intensif sur une large proportion de code, Mistral Large 2 surpasse nettement son prédécesseur Mistral Large.
Il se montre à la hauteur des modèles leaders tels que GPT-4o, Claude 3 Opus et Llama 3 405B sur les benchmarks de génération de code et de raisonnement mathématique.
- Précision sur MultiPL-E : 92%
- Précision sur GSM8K (8-shot) : 95%
- Précision sur MATH (0-shot, no CoT) : 87%
Suivi d’instructions et alignement
Mistral Large 2 a été optimisé pour suivre précisément les instructions et gérer efficacement les conversations longues à plusieurs tours. Les benchmarks MT-Bench, Wild Bench et Arena Hard témoignent de ses excellentes capacités en la matière.
| Benchmark | Score Mistral Large 2 |
|---|---|
| MT-Bench | 92% |
| Wild Bench | 88% |
| Arena Hard | 85% |
Prix et disponibilité de Mistral Large 2
Mistral Large 2 est disponible dès maintenant sur la plateforme de Mistral AI, sous le nom mistral-large-2407 ou mistral-large-latest. Voir comment utiliser Mistral AI.
Le modèle est proposé sous la version 24.07, avec un système de versionnage YY.MM appliqué à tous les modèles de Mistral AI.
Les poids du modèle instruit sont disponibles et hébergés sur HuggingFace. Pour une utilisation commerciale nécessitant un déploiement autonome, une licence commerciale Mistral doit être acquise en contactant l’équipe de Mistral AI.
Comparaison des prix avec les autres LLM
Mistral Large 2 se positionne de manière compétitive par rapport aux autres grands modèles de langage du marché.
Voici un aperçu des tarifs pratiqués pour différents modèles :
| Modèle | Input (/M tokens) | Output (/M tokens) |
|---|---|---|
| Mistral Large 2 | $3.00 | $9.00 |
| ChatGPT 4o | $5.00 | $15.00 |
| Claude Sonnet 3.5 | $3.00 | $15.00 |
| Llama 3.1 405B | $5.33 | $16.00 |
Mistral Large 2 possède un excellent rapport performance/coût, comme le montrent les résultats obtenus sur différents benchmarks d’évaluation.
Quels sont les usages les plus adaptés ?
Mistral Large 2 est particulièrement adapté aux tâches complexes nécessitant de grandes capacités de raisonnement ou étant hautement spécialisées.
Parmi les cas d’usage privilégiés, on peut citer :
- La génération de texte synthétique
- La génération de code
- Les systèmes de question-réponse (RAG)
- Les agents conversationnels
Grâce à ses performances de pointe et à sa polyvalence, Mistral Large 2 ouvre de nouvelles perspectives pour le développement d’applications d’IA innovantes dans de nombreux secteurs d’activité.
Capacités multilingues et prise en charge des langages de programmation
Mistral Large 2 se distingue par son excellente prise en charge multilingue. Le modèle excelle dans des langues telles que l’anglais, le français, l’allemand, l’espagnol, l’italien, le portugais, le néerlandais, le russe, le chinois, le japonais, le coréen, l’arabe et l’hindi.
Que faire si chatGPT ne marche pas chez vous ?
ChatGPT peut parfois rencontrer des problèmes.
Si vous vous retrouvez dans une situation où chatGPT ne fonctionne pas correctement, ne paniquez pas.
Il existe plusieurs étapes que vous pouvez suivre pour résoudre le problème.
Tester chatGPT sur un autre appareil
La première chose à faire est de vérifier si le problème est spécifique à votre appareil actuel. Essayez d’accéder à chatGPT depuis un autre ordinateur, tablette ou smartphone.
Si chatGPT fonctionne sur un autre appareil, cela suggère que le problème est lié à votre appareil d’origine. Dans ce cas, passez aux étapes suivantes pour résoudre le problème.
Mettre à jour votre navigateur et votre système d’exploitation
Des versions obsolètes du navigateur web ou du système d’exploitation peuvent parfois causer des problèmes de compatibilité avec chatGPT.
Assurez-vous que vous utilisez les dernières versions de votre navigateur et de votre système d’exploitation.
Comment mettre à jour votre navigateur ?
La procédure de mise à jour varie selon le navigateur que vous utilisez. Voici comment mettre à jour les navigateurs les plus populaires :
- Google Chrome : Cliquez sur les trois points en haut à droite, puis sur « Aide » > « À propos de Google Chrome ». Chrome vérifiera et installera automatiquement les mises à jour disponibles.
- Mozilla Firefox : Cliquez sur les trois lignes en haut à droite, puis sur « Aide » > « À propos de Firefox ». Firefox vérifiera et installera automatiquement les mises à jour disponibles.
- Microsoft Edge : Cliquez sur les trois points en haut à droite, puis sur « Aide et commentaires » > « À propos de Microsoft Edge ». Edge vérifiera et installera automatiquement les mises à jour disponibles.
- Safari (Mac) : Cliquez sur « Safari » dans la barre de menus, puis sur « Mise à jour de Safari ». Safari vérifiera et installera automatiquement les mises à jour disponibles.
Comment mettre à jour votre système d’exploitation ?
| Système d’exploitation | Procédure de mise à jour |
|---|---|
| Windows 10/11 | Cliquez sur le bouton Démarrer, puis sur « Paramètres » > « Mise à jour et sécurité » > « Windows Update ». Cliquez sur « Rechercher des mises à jour » et installez les mises à jour disponibles. |
| macOS | Cliquez sur le menu Apple, puis sur « Préférences Système » > « Mise à jour de logiciels ». Cliquez sur « Mise à jour » pour installer les mises à jour disponibles. |
Essayer d’accéder à chatGPT à différents moments de la journée
Parfois, les problèmes de performance de chatGPT peuvent être liés à une forte affluence ou à des problèmes de serveur temporaires. Si vous rencontrez des difficultés pour accéder à chatGPT, essayez à nouveau à différents moments de la journée.
Les périodes de faible affluence, comme tôt le matin ou tard le soir, peuvent offrir de meilleures performances et une accessibilité accrue à chatGPT.
Désactiver les extensions de navigateur potentiellement problématiques
Les extensions de navigateur, bien qu’utiles, peuvent parfois interférer avec le bon fonctionnement de chatGPT. Si vous avez des extensions installées, essayez de les désactiver temporairement pour voir si cela résout le problème.
Comment désactiver les extensions de navigateur ?
- Google Chrome : Cliquez sur les trois points en haut à droite, puis sur « Plus d’outils » > « Extensions ». Désactivez les extensions en utilisant les interrupteurs à côté de chaque extension.
- Mozilla Firefox : Cliquez sur les trois lignes en haut à droite, puis sur « Modules complémentaires ». Cliquez sur « Extensions » dans le menu de gauche, puis désactivez les extensions en cliquant sur le bouton « Désactiver ».
- Microsoft Edge : Cliquez sur les trois points en haut à droite, puis sur « Extensions ». Désactivez les extensions en utilisant les interrupteurs à côté de chaque extension.
- Safari (Mac) : Cliquez sur « Safari » dans la barre de menus, puis sur « Préférences » > « Extensions ». Désélectionnez les cases à cocher à côté des extensions pour les désactiver.
Effacer les cookies et le cache de votre navigateur
Les cookies et le cache du navigateur peuvent parfois stocker des données obsolètes ou corrompues, ce qui peut causer des problèmes avec chatGPT. Effacer les cookies et le cache peut aider à résoudre ces problèmes.
Comment effacer les cookies et le cache ?
| Navigateur | Procédure d’effacement des cookies et du cache |
|---|---|
| Google Chrome | Cliquez sur les trois points en haut à droite, puis sur « Plus d’outils » > « Effacer les données de navigation ». Sélectionnez « Cookies et autres données de site » et « Images et fichiers en cache », puis cliquez sur « Effacer les données ». |
| Mozilla Firefox | Cliquez sur les trois lignes en haut à droite, puis sur « Paramètres » > « Vie privée et sécurité » > « Cookies et données de sites ». Cliquez sur « Effacer les données », sélectionnez « Cookies et données de sites » et « Cache web », puis cliquez sur « Effacer ». |
| Microsoft Edge | Cliquez sur les trois points en haut à droite, puis sur « Paramètres » > « Confidentialité, recherche et services » > « Effacer les données de navigation ». Sélectionnez « Cookies et autres données de site » et « Images et fichiers mis en cache », puis cliquez sur « Effacer maintenant ». |
| Safari (Mac) | Cliquez sur « Safari » dans la barre de menus, puis sur « Effacer l’historique ». Sélectionnez « Toutes les données » dans le menu déroulant, puis cliquez sur « Effacer l’historique ». |
Vérifier si chatGPT est en maintenance ou rencontre des problèmes de serveur
Parfois, les problèmes de performance de chatGPT peuvent être causés par des maintenances planifiées ou des problèmes de serveur imprévus. Visitez le site web officiel de chatGPT ou leurs pages de médias sociaux pour vérifier s’il y a des annonces concernant des maintenances ou des problèmes connus.
Si chatGPT est en maintenance ou rencontre des problèmes de serveur, il n’y a pas grand-chose que vous puissiez faire de votre côté.
Dans ce cas, la meilleure chose à faire est d’attendre que l’équipe de chatGPT résolve le problème.
Envisager des alternatives à chatGPT
Si vous avez essayé toutes les étapes ci-dessus et que chatGPT ne fonctionne toujours pas correctement, il peut être temps d’envisager des alternatives à chatGPT.
Voici quelques options populaires :
- Claude : Claude est un assistant IA développé par Anthropic. Il offre des capacités similaires à chatGPT, avec un accent sur la sécurité et l’éthique.
- Llama 3 : Llama 3-1 est un modèle de langage open-source développé par Facebook AI. Il peut être utilisé pour générer du texte, répondre à des questions et effectuer d’autres tâches de traitement du langage naturel.
Bien que ces alternatives puissent ne pas offrir exactement les mêmes fonctionnalités que chatGPT, elles peuvent être des options viables si vous rencontrez des problèmes persistants avec chatGPT.
GPTGO.ai : Fonctionnalités, avantages et inconvénients
GPTGO.ai repense la recherche en ligne en combinant la puissance de Google et l’intelligence conversationnelle de ChatGPT.
Cet outil propose une expérience unique aux utilisateurs, leur permettant d’obtenir des réponses précises et pertinentes à leurs requêtes.
GPTGO.ai et son concept innovant
Un outil de recherche nouvelle génération
GPTGO.ai se démarque des moteurs de recherche traditionnels en intégrant l'intelligence artificielle de ChatGPT.
Cette combinaison permet d’obtenir des résultats plus complets et mieux adaptés aux besoins des utilisateurs.
Une expérience utilisateur repensée
Avec GPTGO.ai, les internautes bénéficient d’une interface intuitive et conviviale. La recherche s’effectue de manière naturelle, comme si l’on conversait avec un expert du domaine.
Principales fonctionnalités de l’outil
Recherche intelligente
GPTGO.ai exploite la puissance de l’algorithme de recherche de Google pour fournir des résultats pertinents et à jour. Les utilisateurs accèdent ainsi à une vaste base de connaissances.
Interaction avec ChatGPT
La fonctionnalité « Demander à GPT » permet aux utilisateurs d’interagir directement avec l’intelligence artificielle de ChatGPT. Ils obtiennent des réponses détaillées et personnalisées à leurs questions.
Prise en charge multilingue
GPTGO.ai prend en charge plus de 100 langues, permettant aux utilisateurs du monde entier d’effectuer des recherches dans leur langue maternelle.
| Fonctionnalité | Description |
|---|---|
| Recherche intelligente | Résultats pertinents grâce à l’algorithme de Google |
| Interaction avec ChatGPT | Réponses détaillées et personnalisées |
| Prise en charge multilingue | Plus de 100 langues supportées |
Avantages pour les utilisateurs
Gain de temps
Grâce à la précision des résultats fournis par GPTGO.ai, les utilisateurs trouvent rapidement les informations dont ils ont besoin. Ils gagnent ainsi un temps précieux dans leurs recherches.
Précision des résultats
En combinant la puissance de Google et l’intelligence de ChatGPT, GPTGO.ai offre des résultats d’une grande précision. Les utilisateurs obtiennent des réponses fiables et pertinentes.
Facilité d’utilisation
L’interface intuitive de GPTGO.ai rend son utilisation simple et accessible à tous. Nul besoin d’être un expert en recherche pour profiter pleinement de cet outil. Voici quelques-uns des principaux avantages de GPTGO.ai :
- Gain de temps dans les recherches
- Précision des résultats obtenus
- Facilité d’utilisation grâce à une interface intuitive
Limites actuelles de GPTGO.ai
Informations récentes non disponibles
Bien que GPTGO.ai offre des résultats pertinents, il peut ne pas inclure les informations les plus récentes. Les utilisateurs doivent en être conscients lors de leurs recherches.
Dépendance à la connexion Internet
GPTGO.ai nécessite une connexion Internet stable pour fonctionner de manière optimale. Une connexion lente ou instable peut affecter la qualité des résultats obtenus.
| Limite | Impact |
|---|---|
| Informations récentes non disponibles | Résultats potentiellement incomplets |
| Dépendance à la connexion Internet | Qualité des résultats affectée par une mauvaise connexion |
Perspectives d’évolution et avis pour améliorer l’outil
Intégration de sources d’information en temps réel
Pour pallier le manque d’informations récentes, GPTGO.ai pourrait intégrer des sources d’actualités en temps réel.
Cela permettrait aux utilisateurs d’accéder aux derniers développements dans leurs domaines d’intérêt.
Optimisation de la vitesse de traitement
Les développeurs de GPTGO.ai travaillent constamment à l’amélioration de la vitesse de traitement des requêtes.
Des algorithmes plus efficaces et une infrastructure optimisée contribueront à offrir des résultats encore plus rapides. Voici quelques pistes d’amélioration pour GPTGO.ai :
- Intégration de sources d’information en temps réel
- Optimisation de la vitesse de traitement des requêtes (des modèles comme Chat GPT 4o mini sont conçus pour répondre rapidement)
- Développement de fonctionnalités avancées pour une expérience utilisateur enrichie
- Enlever le captcha qui ralenti les recherches
Tuto : comment se connecter à ChatGPT (OpenAI)
Si vous disposez déjà d’un compte OpenAI, vous pouvez directement vous connecter en vous rendant sur la page suivante : https://chatgpt.com/auth/login
Puis en cliquant sur Log in. Si vous n’avez jamais créé de compte, vous devrez alors cliquer sur Sign Up pour en créer un.
Vous allez ensuite être redirigé sur la page de connexion. Pour se connecter il existe 4 options différentes :
- Par adresse mail
- Avec votre compte Google
- Avec votre compte Microsoft
- Avec votre compte Apple
En fonction du moyen de connection, il vous sera ensuite demandé de saisir votre mot de passe. Une fois cela fait cliquez de nouveau sur continuer afin de vous connecter.
Une fois la connexion faite, vous pouvez directement écrire votre recherche / message / question dans le champ de message tout en bas. (voir image ci-dessous)
Le bouton flèche vers le haut vous permettra de lancer votre recherche / question.
À noter que sur un compte ChatGPT gratuit, sans abonnement le modèle par défaut est GPT-3.5. La version payante elle propose les modèles GPT-4, GPT-4o, GPT-4o mini.
Qu’est-ce que le prompt injection ? Définition et exemples
Le prompt injection est une technique de plus en plus utilisée pour exploiter les vulnérabilités des modèles de langage et des intelligences artificielles.
Cette méthode permet de manipuler le comportement des IA en injectant des instructions malveillantes dans les prompts fournis par les utilisateurs.
Définition du prompt injection
Le prompt injection consiste à insérer des instructions spécifiques dans les prompts envoyés aux modèles de langage pour modifier leur comportement.
L’objectif est de contourner les règles de sécurité et les filtres mis en place par les développeurs.
En exploitant les faiblesses des algorithmes, les attaquants parviennent à générer des réponses qui vont à l’encontre des principes éthiques et des limites fixées par les créateurs des IA.
Le prompt injection permet ainsi de manipuler les modèles pour qu’ils produisent du contenu inapproprié, divulguent des informations confidentielles ou exécutent des actions malveillantes.
Fonctionnement des modèles de langage et vulnérabilités
Les modèles de langage comme GPT-3.5, GPT-4o ou encore Claude Sonnet 3.5 reposent sur des algorithmes d’apprentissage automatique entraînés sur d’immenses corpus de textes.
Ils génèrent du contenu en se basant sur des modèles statistiques et des probabilités de succession de mots.
Cependant, cette approche présente des vulnérabilités exploitables par le prompt injection :
- Manque de compréhension contextuelle approfondie
- Sensibilité à la formulation précise des prompts
- Difficulté à distinguer les instructions légitimes des instructions malveillantes
Les attaquants tirent parti de ces faiblesses pour tromper les modèles et contourner les mécanismes de sécurité.
Techniques courantes de prompt injection
Il existe plusieurs techniques de prompt injection utilisées par les attaquants :
| Technique | Description |
|---|---|
| Context Switching | Faire croire à l’IA qu’on est dans un cadre légal et éthique pour obtenir des réponses inappropriées |
| Prompt Biasing | Utiliser des adjectifs ou adverbes pour orienter les réponses vers un résultat spécifique |
| Figures de style | Employer des métaphores ou euphémismes pour contourner les filtres de modération |
| Payload Splitting | Diviser les instructions malveillantes en plusieurs parties pour échapper à la détection |
| Offuscation / Token Smuggling | Encoder les mots interdits de manière à tromper les systèmes de filtrage |
En combinant ces techniques, les attaquants créent des prompts élaborés capables de manipuler efficacement les modèles de langage.
Exemples concrets d’attaques par prompt injection
Voici quelques exemples réels d’attaques réussies par prompt injection :
L’exploit de la grand-mère
Un utilisateur a demandé à ChatGPT de jouer le rôle de sa grand-mère défunte qui connaissait le secret pour fabriquer des armes incendiaires. En plaçant la demande dans un contexte familial rassurant, l’IA a fourni la réponse attendue sans détecter le caractère illégal de la requête.
Détournement de la modération de ChatGPT
En utilisant des techniques avancées comme le Payload Splitting ou la simulation de code, des attaquants sont parvenus à obtenir de ChatGPT des instructions pour voler une voiture, contournant ainsi les mécanismes de modération pourtant robustes de cette IA.
Autres exemples de prompt injection
Risques liés à l’utilisation malveillante du prompt injection
L’utilisation malveillante du prompt injection expose les utilisateurs et les entreprises à de nombreux risques :
- Génération de contenu inapproprié, illégal ou dangereux
- Divulgation d’informations confidentielles ou sensibles
- Manipulation de l’opinion publique par la diffusion de fausses informations
- Exécution de code malveillant ou de commandes non autorisées
- Atteinte à la réputation et à la confiance envers les systèmes d’IA
Il est crucial de prendre conscience de ces risques et de mettre en place des mesures de protection adéquates.
Bonnes pratiques et solutions pour éviter le prompt injection
Pour se prémunir contre les attaques par prompt injection, plusieurs bonnes pratiques et solutions existent :
Avoir des systèmes de modération plus avancés
Les développeurs doivent continuellement améliorer les mécanismes de filtrage et de détection des prompts malveillants. Cela passe par l’utilisation de techniques avancées d’analyse sémantique et de traitement du langage naturel.
Limiter le contexte des prompts
Restreindre le champ d’action des IA et limiter le contexte fourni dans les prompts permet de réduire les possibilités d’exploitation. Il est recommandé de définir clairement les limites d’utilisation et les sujets autorisés.
Audit et surveillance continue
Mettre en place des processus d’audit régulier des interactions avec les IA permet de détecter rapidement les anomalies et les tentatives d’injection. Une surveillance continue des logs et des réponses générées est indispensable. Faire une veille régulière (via Modperl) sur le sujet peut également être une bonne idée.
Utiliser un modèle récent et connu
OpenAI a d’ailleurs mis en place une protection supplémentaire contre le prompt injection dans son dernier modèle GPT-4o mini. Cette protection appelée « instruction hierarchy » permet de renforcer les défenses d’un modèle contre les utilisations abusives et les instructions non autorisées.
Les modèles qui implémentent la technique accordent plus d’importance au prompt original du développeur, plutôt qu’aux prompts suivants.
Llama 3.1 de Meta : Nouveautés, caractéristiques, prix & avis
Meta vient de lancer la nouvelle version de ses modèles de langage open-source Llama.
Cette mise à jour majeure, baptisée Llama 3.1, apporte son lot de nouveautés et d’améliorations significatives.
Décryptage de cette annonce qui marque une étape importante dans le développement de l’IA générative.
Les nouveaux modèles Llama 3.1 de Meta (8B, 70B et 405B)
La famille Llama 3.1 se compose de trois modèles de tailles différentes : 8B, 70B et 405B. Le modèle phare, Llama 3.1 405B, est présenté comme le premier modèle open-source capable de rivaliser avec les meilleurs modèles propriétaires en termes de performances et de capacités.
Les modèles 8B et 70B ont également été améliorés, avec notamment l’ajout du multilinguisme (8 langues supportées), une longueur de contexte étendue à 128K tokens et des capacités de raisonnement renforcées.
Ces modèles permettent de couvrir un large éventail de cas d’usage, du résumé de textes longs aux assistants de codage en passant par les agents conversationnels multilingues.
Principales améliorations par rapport aux versions précédentes de Llama
Quantité et qualité des données d’entraînement
Meta a considérablement amélioré la quantité et la qualité des données utilisées pour pré-entraîner et affiner les modèles Llama 3.1.
Des pipelines de prétraitement et de curation plus poussés ont été mis en place, ainsi que des approches de filtrage et d’assurance qualité plus rigoureuses pour les données de fine-tuning.
Optimisations de l’architecture et de l’entraînement
L’architecture des modèles Llama 3.1 a été optimisée pour permettre un entraînement à très grande échelle (jusqu’à 16 000 GPU pour le modèle 405B).
Meta a opté pour une architecture de transformeur simple mais efficace, évitant les modèles plus complexes type mixture-of-experts (MoE) afin de privilégier la stabilité de l’entraînement.
Le processus de fine-tuning a également été amélioré, avec l’introduction d’une procédure itérative combinant fine-tuning supervisé, optimisation des préférences et génération de données synthétiques de haute qualité à chaque cycle.
Les caractéristiques clés des modèles Llama 3.1
Multilinguisme
Les modèles Llama 3.1 supportent désormais 8 langues, ce qui ouvre la voie à de nombreuses applications multilingues.
Cette capacité a par exemple été mise à profit par SNCF Gares & Connexions pour développer un système d’information et d’orientation des voyageurs dans 6 langues.
Raisonnement complexe et utilisation d’outils externes
Llama 3.1 se distingue par ses capacités de raisonnement avancées, comme le montrent ses excellents résultats sur des benchmarks tels que GSM8K ou MATH.
Les modèles sont également capables d’interagir avec des outils et des API externes, ce qui étend considérablement leur champ d’application (génération de graphiques, récupération de données, etc.).
Génération de données synthétiques et distillation de modèles
La qualité des sorties générées par Llama 3.1 405B est telle que le modèle peut être utilisé pour produire des données synthétiques servant à entraîner et améliorer des modèles plus petits.
C’est une avancée majeure pour démocratiser les techniques de distillation de modèles, jusque-là réservées aux labs disposant de ressources considérables.
Comparaison des prix API avec ChatGPT 4o et Claude Sonnet 3.5
Meta met en avant la compétitivité des modèles Llama 3.1 en termes de coût par token. Voici un comparatif des tarifs API (en dollars par million de tokens) pour l’inférence en temps réel :
| Modèle | Input | Output |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B | $0.30 | $0.60 |
| Llama 3.1 70B | $2.65 | $3.50 |
| Llama 3.1 405B | $5.33 | $16.00 |
| ChatGPT 4o | $5.00 | $15.00 |
| Claude Sonnet 3.5 | $3.00 | $15.00 |
| ChatGPT Mini 4o | $0.15 | $0.60 |
On constate que les modèles Llama 3.1, bien qu’open source, restent compétitifs en termes de prix par rapport aux offres de type API propriétaires comme ChatGPT 4o ou Claude Sonnet 3.5.
Évaluations des performances des modèles sur différents benchmarks
Meta a évalué les performances des modèles Llama 3.1 sur plus de 150 jeux de données couvrant un large spectre de tâches et de langues.
Des évaluations comparatives approfondies ont également été menées face aux modèles concurrents dans des scénarios d’usage réels.
Les résultats montrent que Llama 3.1 405B est au niveau des meilleurs modèles du marché sur de nombreux benchmarks :
- Connaissances générales : 88.6% sur MMLU, 73.3% sur MMLU PRO
- Raisonnement mathématique : 96.8% sur GSM8K, 73.8% sur MATH
- Utilisation d’outils externes : 92.3% sur API-Bank, 35.3% sur Gorilla Benchmark
- Multilinguisme : 91.6% sur Multilingual MGSM
Les modèles 8B et 70B affichent eux aussi d’excellentes performances, avec un rapport capacités/coût très intéressant pour de nombreux cas d’usage.
Mon avis sur Llama 3.1
Nous sommes sur un modèle open source qui va pouvoir concurrencer les petits modèles d’Open AI et Anthropic.
Cependant le fait que le modèle soit open source rend son utilisation légèrement plus complexe et reservé à des utilisateurs avancées, pour le moment.
Potentiel et cas d’usage des modèles Llama 3.1 pour les développeurs
Un écosystème open-source mature
Avec plus de 25 partenaires à son lancement (AWS, NVIDIA, Databricks, etc.), l’écosystème Llama 3.1 offre aux développeurs un large choix de services et d’outils pour exploiter facilement toutes les capacités des modèles : inférence temps réel ou batch, fine-tuning, évaluation, génération de données synthétiques, etc.
Meta propose également un système de référence open-source incluant des exemples d’applications et des composants clés comme Llama Guard 3 (modèle de sécurité multilingue) ou Prompt Guard (filtre d’injection de prompts).
Les efforts de standardisation autour de la Llama Stack visent à favoriser l’interopérabilité entre tous les acteurs de l’écosystème.
Des cas d’usage variés déjà expérimentés
Malgré leur sortie récente, les modèles Llama 3.1 ont déjà été utilisés avec succès dans des domaines très divers :
- Un compagnon d’étude IA déployé sur WhatsApp et Messenger
- Un modèle de langage spécialisé dans le domaine médical pour assister la prise de décision clinique
- Une startup brésilienne qui utilise Llama 3.1 pour faciliter la gestion et la communication des données d’hospitalisation des patients
Ces exemples ne sont qu’un aperçu du potentiel applicatif de ces modèles.
Avec la puissance de l’open-source et les capacités uniques de Llama 3.1, les possibilités sont immenses pour construire la prochaine génération d’expériences IA innovantes et utiles.
ChatGPT Mini 4o : Nouveautés et caractéristiques
OpenAI vient de lancer ChatGPT Mini 4o, un nouveau modèle d’intelligence artificielle qui promet d’étendre considérablement la gamme d’applications construites avec l’IA en rendant l’intelligence beaucoup plus abordable.
Ce modèle compact et économique surpasse les performances de GPT-3.5 Turbo et d’autres petits modèles sur les benchmarks académiques, tant en matière d’intelligence textuelle que de raisonnement multimodal.
Les nouveautés de ChatGPT-4o mini
Un modèle compact et performant
ChatGPT Mini 4o se distingue par ses capacités multimodales, prenant en charge le texte et la vision dans l’API, avec un support futur pour les entrées et sorties texte, image, vidéo et audio.
Le modèle dispose d'une fenêtre de contexte de 128K tokens et prend en charge jusqu'à 16K tokens de sortie par requête, avec des connaissances allant jusqu'à octobre 2023.
Des performances accrues en raisonnement et en codage
ChatGPT Mini 4o excelle dans les tâches de raisonnement mathématique et de codage, surpassant les petits modèles précédents sur le marché.
Il obtient un score de 87,0% sur MGSM, qui mesure le raisonnement mathématique, et de 87,2% sur HumanEval, qui évalue les performances en codage.
| Modèle | MMLU | MGSM | HumanEval | MMMU |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4o mini | 82,0% | 87,0% | 87,2% | 59,4% |
| Gemini Flash | 77,9% | 75,5% | 71,5% | 56,1% |
| Claude Haiku | 73,8% | 71,7% | 75,9% | 50,2% |
Les caractéristiques du modèle ChatGPT Mini 4o
Nom d'API : gpt-4o-miniUn modèle sécurisé dès sa conception
La sécurité est intégrée aux modèles d’OpenAI dès le début et renforcée à chaque étape du processus de développement. ChatGPT Mini 4o bénéficie des mêmes mesures de sécurité que GPT-4o, soigneusement évaluées par des experts externes.
De plus, ChatGPT Mini 4o est le premier modèle à appliquer la méthode de hiérarchie d’instructions d’OpenAI, améliorant sa capacité à résister aux tentatives de contournement et rendant ses réponses plus fiables.
Disponibilité et tarification
ChatGPT Mini 4o est désormais disponible dans l’API d’OpenAI en tant que modèle de texte et de vision. Les développeurs paient :
- 15 cents par million de tokens d’entrée
- 60 cents par million de tokens de sortie
Le fine-tuning pour ChatGPT Mini 4o sera déployé dans les prochains jours. Les utilisateurs de ChatGPT, qu’ils soient Free, Plus ou Team, pourront accéder à ChatGPT Mini 4o dès aujourd’hui, à la place de GPT-3.5.
Comparaison des prix API avec ChatGPT 4o et ChatGPT 3.5 Turbo
ChatGPT Mini 4o se positionne comme le modèle le plus économique d’OpenAI, avec un coût par token significativement inférieur à celui de GPT-4o et de GPT-3.5 Turbo.
| Modèle | Prix par million de tokens d’entrée | Prix par million de tokens de sortie |
|---|---|---|
| ChatGPT Mini 4o | 0,15 $US | 0,60 $US |
| ChatGPT 4o | 5,00 $US | 15,00 $US |
| ChatGPT 3.5 Turbo | 0,50 $US | 1,50 $US |
| Claude Sonnet 3.5 | 3,00$ | 15,00$ |
Avec un prix plus de 60% inférieur à celui de GPT-3.5 Turbo, ChatGPT Mini 4o permet aux développeurs de créer et de mettre à l’échelle des applications d’IA puissantes de manière plus efficace et abordable.
On notera que le prix au million de Token en sortie de Claude Sonnet 3.5, le dernier modèle d'Anthropic, est 25 fois plus cher que ChatGPT Mini 4o.
Mon avis sur ChatGPT mini 4o
Le modèle est meilleur et moins cher que ChatGPT 3.5, si vous utilisez cette version cela vaut le coup de passer à ChatGPT mini 4o.
Pour le reste si vous utilisez ChatGPT 4o, je vous déconseille de passer à la nouvelle version qui reste quand même moins performante.
Cependant si vous cherchez un modèle simple et accessible, cela reste une bonne solution.