Les performances des grands modèles de la famille des transformateurs génératifs préentraînés en soutien aux services de référence virtuelle automatisés en bibliothèque : une revue narrative - Léger-Rousseau, Mireille (Documentation et bibliothèques)

(untitled) (Les Éditions ASTED, 2024)
Cet article examine la littérature existante sur l’utilisation en bibliothèque des robots conversationnels basés sur les modèles de langage GPT, mettant l’accent sur leur viabilité, leur utilité et leurs performances en matière de réponse aux questions de référence. Les objectifs principaux sont de synthétiser la recherche actuelle, d’évaluer la performance des modèles GPT et de réfléchir au positionnement des bibliothécaires concernant l’intégration de ces technologies dans les services de référence en bibliothèque. La méthodologie comprend l’analyse de 11 études variées, avec une recherche effectuée dans diverses bases de données et une sélection rigoureuse des études pertinentes. Les résultats révèlent des performances prometteuses des modèles GPT, mais soulignent également des limites telles que leur incapacité à comprendre les nuances et les questions complexes. En outre, des défis persistent en matière de propriété intellectuelle, de confidentialité et de fiabilité des réponses. Les études comprennent des évaluations de performance, des revues narratives, une revue systématique et une étude de cas sur l’implémentation d’un chatbot basé sur ChatGPT dans une bibliothèque universitaire. Ces recherches offrent des perspectives intéressantes sur les avantages potentiels et les défis à relever pour l’intégration réussie de ChatGPT dans les services de bibliothèque.