L’analyse des données est devenue plus accessible grâce aux modèles de langage de grande envergure (LLM). Ces modèles réduisent les obstacles pour ceux ayant peu de compétences en programmation, leur permettant de mener des analyses complexes via des interfaces conversationnelles. Néanmoins, cette adoption rapide pose des défis, notamment en matière de fiabilité et d’exactitude des analyses.
Le principal enjeu réside dans les erreurs et malentendus possibles dans le code généré par les LLM. Bien que puissants, ces modèles peuvent produire des bugs subtils, et les utilisateurs qui manquent de connaissances approfondies en programmation peuvent avoir du mal à vérifier et corriger ces erreurs.
Les outils actuels comme ChatGPT Plus génèrent du code brut que les utilisateurs doivent exécuter, sans fournir assez de support pour comprendre la logique sous-jacente. Un nouvel outil, WaitGPT, vise à changer cela en transformant le code en une représentation visuelle évolutive. Testé sur 12 participants, WaitGPT a amélioré de manière significative la détection des erreurs, permettant à 83% des utilisateurs d’identifier et de corriger des problèmes, contre seulement 50% avec les méthodes traditionnelles.
En conclusion, WaitGPT offre une approche visuelle du code et ses opérations, augmentant ainsi la fiabilité et l’exactitude des analyses de données. Cet outil permet aux utilisateurs de suivre et d’ajuster en temps réel, augmentant leur confiance et efficacité dans le processus d’analyse.