ChatGPT: Analyse des données avancée [GUIDE COMPLET]

Comme vous le savez peut-être, OpenAI a récemment lancé une nouvelle fonctionnalité « beta » pour le ChatGPT: « Analyse des données avancée » (« Advanced Data Analysis » en anglais) . Dans ce guide, nous allons découvrir tout sur cette fonctionnalité et voir comment il est possible de l’utiliser en pratique pour gagner en productivité.

Malgré ses capacités impressionnantes, ChatGPT avait ses limites. Par exemple, il ne pouvait pas effectuer de calculs mathématiques, interpréter des images ou gérer des téléchargements et des téléversements de fichiers. L’introduction de « Analyse des données avancée » va révolutionner ces aspects.

« ChatGPT Analyse des données avancée » – c’est quoi?

La fonctionnalité « Analyse des données avancée » permet à l’interface de ChatGPT de comprendre et (surtout) d’exécuter du code Python en temps réel. Lorsqu’un utilisateur soumet du code Python, l’interpréteur exécute ce code et renvoie le résultat. Cela permet de réaliser des calculs, de tester des fragments de code, de résoudre des problèmes mathématiques, etc. L’outil est basé sur un environnement Jupyter notebook, qui est largement utilisé dans la communauté de la data science et de l’analyse de données.

Sachez qu’actuellement, il s’agit de la version « béta » qui est disponible avec le GPT-4 aux utilisateurs payants de ChatGPT (l’abonnement ChatGPT PLUS). Cette fonctionnalité n’est donc pas (encore?) disponible pour les utilisateurs de la version gratuite de ChatGPT.

Comment utiliser ChatGPT Analyse des données avancée?

Il est possible d’utiliser cette nouvelle fonctionnalité de plusieurs manières. Voici la liste des principaux moyens d’en tirer parti…

1. Poser des questions: Si vous n’êtes pas sûr d’un concept ou si vous avez besoin de clarification sur quelque chose lié à Python (ou tout autre sujet dans ses données de formation), demandez simplement.

2. Exécution de code: Vous pouvez fournir du code Python et demander à ChatGPT de l’exécuter. Il exécutera le code dans l’environnement Python et vous montrera le résultat.

3. Débogage de code: Si vous avez un code qui ne fonctionne pas comme prévu, vous pouvez le partager avec ChatGPT. Il peut aider à identifier le problème et suggérer des solutions.

4. Amélioration du code: Si vous avez un code fonctionnel mais pensez qu’il peut être optimisé ou amélioré, ChatGPT peut fournir des suggestions.

5. Codage à partir de zéro: Décrivez un problème ou une tâche, et ChatGPT peut fournir des solutions de code à partir de zéro.

6. Explications: Après avoir fourni une solution de code, ChatGPT peut expliquer comment le code fonctionne étape par étape si nécessaire.

7. Maths et calculs: ChatGPT peut aider avec des problèmes mathématiques, effectuer des calculs et même tracer des graphiques.

Comme vous pouvez le voir, cette fonctionnalité est incroyablement polyvalente. Elle est capable de gérer diverses tâches d’analyse de données. Par exemple, elle peut traiter et visualiser des données à partir de fichiers CSV ou de tableurs Excel, détecter des erreurs et même identifier des valeurs aberrantes.

L’une des capacités remarquables de « Analyse des données avancée » est sa compétence à résoudre des équations mathématiques. Elle peut même tracer des fonctions, offrant une nouvelle dimension à ce que ChatGPT peut faire.

De manière intéressante, la fonctionnalité ne se limite pas au texte et aux données. Elle peut également gérer des fichiers multimédias. Elle peut éditer des images et même des fichiers sonores, ce qui en fait un outil d’autant plus polyvalent.

Pourquoi Python?

Python est l’un des langages de programmation les plus populaires et versatiles, et il a été choisi pour la nouvelle fonctionnalité « Analyse des données avancée » pour plusieurs raisons:

• Popularité et Communauté: Python est l’un des langages de programmation les plus utilisés au monde. Sa vaste communauté signifie une abondance de ressources, de bibliothèques et de modules disponibles pour diverses tâches.

• Facilité d’Apprentissage et de Lecture: La syntaxe de Python est claire et lisible, ce qui facilite l’apprentissage pour les débutants et permet aux utilisateurs de comprendre rapidement le code présenté.

• Polyvalence: Python est utilisé dans une variété de domaines, allant du développement web à la data science, en passant par l’automatisation, l’apprentissage automatique, et bien d’autres.

• Bibliothèques Riches: Python dispose d’une vaste gamme de bibliothèques pour tout, de la manipulation de données (comme pandas) à la visualisation (comme matplotlib) et à l’apprentissage automatique (comme TensorFlow et scikit-learn).

• Environnements de Développement: Les Jupyter notebooks, utilisés ici pour l’Analyse des données, sont écrits en Python et sont largement adoptés dans la communauté de la data science pour l’analyse de données, la visualisation et l’enseignement.

• Intégration: Python s’intègre bien avec d’autres langages et outils, offrant une grande flexibilité pour diverses applications.

• Performance: Bien que Python soit un langage interprété et donc généralement plus lent que les langages compilés comme C++, l’écosystème Python dispose de nombreuses optimisations et extensions écrites en C pour améliorer la performance.

• Open Source: Python est un langage open source, ce qui signifie qu’il est librement disponible et peut être modifié, distribué et utilisé sans coût.

Tout ceci explique pourquoi OpenAI a décidé de miser justement sur Python et pas sur un autre langage de programmation.

Et si je ne connais pas le langage Python?

Vous vous demandez certainement si l’ Analyse de données avancée a une utilité pour vous si vous ne connaissez pas le langage Python. Voici ce que ChatGPT vous dirait:

Quel types de fichiers « Analyse de données avancée » peut-elle traiter et comment?

Comme vous l’avez compris, il n’est pas seulement possible de créer et d’exécuter le code Python mais vous pouvez aussi utiliser différents fichiers en tant qu’input (entrée) pour votre travail. Il vous suffit de téléverser un fichier avec le bouton « + ». Vous pouvez vous servir notamment de ces types de fichiers:

• Fichiers Texte (.txt, .csv, .tsv,…)
• Fichiers de Données (.json, .xlsx, .h5,…)
• Fichiers Image (.jpg, .jpeg, .png, .bmp,…)
• Fichiers Python (.py)
• Autres (.md: Fichiers Markdown, .xml: Extensible Markup Language, .pdf – de manière limitée…)

Voici maintenant ce que ChatGPT peut faire concrètement pour chaque catégorie de fichiers (avec un exemple à la clé) :

1. Fichiers Texte
   • Fonctions: Lire le contenu, analyser les données, effectuer des opérations de traitement du texte (comme le comptage de mots ou la recherche d’expressions spécifiques).
   • Exemple: Pour un fichier .csv contenant des données de vente, ChatGPT pourrait calculer la vente moyenne ou générer un graphique montrant les ventes au fil du temps.
2. Fichiers de Données
   • Fonctions: Lire et analyser les données, effectuer des opérations de traitement de données, visualiser les données, et effectuer des analyses statistiques.
   • Exemple: Avec un fichier .json contenant des données météorologiques, ChatGPT pourrait identifier le jour le plus chaud de l’année ou visualiser les précipitations mensuelles.
3. Fichiers Image
   • Fonctions: Afficher l’image, effectuer des opérations de traitement d’image (comme le redimensionnement, la rotation, ou la détection de bords), et utiliser l’image pour des tâches d’apprentissage automatique.
   • Exemple: Si vous fournissez une image .png d’un animal, ChatGPT pourrait, théoriquement, utiliser un modèle pré-entraîné pour identifier l’animal ou appliquer des filtres pour modifier l’apparence de l’image.
4. Fichiers Python
   • Fonctions: Exécuter le code, importer des fonctions ou des classes, et utiliser le contenu du fichier pour des tâches spécifiques.
   • Exemple: Si vous fournissez un fichier .py contenant une fonction de tri personnalisé, ChatGPT pourrait utiliser cette fonction pour trier une liste de nombres que vous fournissez.
5. Autres types de fichiers
   • Fonctions: Lire le contenu, analyser la structure, et effectuer des opérations spécifiques au format.
   • Exemple: Pour un fichier .xml contenant des informations sur des livres dans une bibliothèque, ChatGPT pourrait extraire et lister tous les auteurs ou compter le nombre de livres publiés avant une certaine année.

Si vous avez un fichier d’un type plus spécifique et vous ne savez pas si ChatGPT peut le traiter, la solution est simple: téléverser le fichier dans la conversation et demandez à ChatGPT s’il est capable d’en faire ce dont vous avez besoin. Il vous dira bien lui-même…

Conclusion: Travail avec des fichiers – la principale raison pour adopter l’ « Analyse des données avancée« 

L’avènement de « Analyse des données avancée » est plus qu’une simple mise à jour – c’est un changement de paradigme dans la manière dont nous interagissons avec l’IA, ouvrant une multitude de possibilités pour l’avenir.

Pour finir, il me semble important de souligner ceci: Cet outil n’est pas destiné uniquement aux programmeurs comme son nom pourrait le faire croire!

Cet outil est surtout la « porte d’entrée » vers l’utilisation des fichiers extérieurs de toute sorte! Ce qui ajoute une dimension supplémentaire à ChatGPT.

Vous avez besoin de changer la taille d’une photo ou de trier votre fichier Excel? Pas besoin de connaître Python pour le faire dans l’ « Analyse des données avancée« . Fournissez simplement le fichier à ChatGPT et dites lui ce que vous souhaitez en faire. Il s’occupera du reste!