Dans le monde de l’humour et de la technologie, une nouvelle tendance émerge : celle des humoristes qui explorent la capacité des modèles de langage à générer des blagues. Cette fusion insolite entre comédie et intelligence artificielle suscite curiosité et amusement, offrant un terrain fertile pour la créativité et l’innovation humoristique.
L’expérience des humoristes avec les LLMs
Une petite équipe de chercheurs en intelligence artificielle chez DeepMind, affiliée à Google, a eu l’idée géniale, ou pas, de tester les capacités des modèles linguistiques (LLM) à écrire des blagues. Ils ont ainsi invité 20 humoristes professionnels, ayant déjà utilisé des LLMs, à participer à cette aventure. Leur mission ? Utiliser un LLM pour créer un sketch complet de stand-up. Chacun des comédiens a ensuite évalué le résultat.
Des blagues assez banales
Que nous ont appris nos amis courageux ? Eh bien, il semble que les modèles de langage ont du mal à faire rire. Les blagues générées étaient souvent génériques, manquant de cette petite étincelle qui fait mouche chez un public. En d’autres termes, rien de très hilarant. La plupart des humoristes ont décrit les blagues comme étant insipides, souvent sans grande surprise ni originalité.
Utilité limitée, mais structure de base utile
Malgré cette déception humoristique, certains participants ont trouvé une utilité aux LLMs. En effet, les modèles ont été capables de créer une trame de monologue autour de laquelle les humoristes pouvaient ensuite développer leurs propres blagues. Une sorte de squelette humoristique, si l’on peut dire.
Pourquoi cet échec ?
Les chercheurs ont suggéré que cet humour fade pourrait être dû aux filtres utilisés par les créateurs des modèles de langage pour éviter tout contenu offensant ou trop polémique. Ainsi, la prudence excessive des LLMs pourrait limiter leur capacité à produire des blagues percutantes et mémorables.
🧠 Technologie | 🎤 Humour |
Modèles de langage (LLMs) | Blagues insipides mais structurées |
DeepMind de Google | Utilité limitée pour stand-up |
Filtres prudents | Manque d’originalité |