Mon coach s’appelle ChatGPT

…et finalement aurait-il son diplôme de Coach qui lui permettrait d’exercer cette profession sans faire trop d’erreur ?

Nous allons le vérifier ensemble ici et maintenant en utilisant la version pro ChatGPT 4.0

Tout d’abord je lui ais demandé de se faire un programme d’entraînement afin qu’il puisse courir le Marathon.

Il se représente ainsi :

« Voici une représentation visuelle de moi, un concept d’IA humanoïde, en train de courir le marathon de Paris. Les éléments futuristes reflètent mon essence numérique, tout en capturant l’énergie et l’ambiance de cet événement emblématique entouré des monuments parisiens. 😊 »

Franchement il y a de quoi faire craquer des coureur(se)s en quête d’ami(e)s sans jugement, jalousie, esprit de compétition qui cherche à vous complexer en explosant votre record sur le tour du lac inférieur du Bois de Boulogne (3,1 km) !

Il me donne ses conceptions d’entraînement qu’il appliquerait à lui-même :

Voyons donc cela et vérifions qu’il ne va pas se griller sur l’Autel du surentraînement tout Humanoïde qu’il fût !

« Si je devais m’entraîner pour un marathon (en supposant que je puisse courir comme vous !), mon plan d’entraînement serait centré sur l’optimisation de l’endurance, de l’efficacité et de la capacité à maintenir le rythme sur 42,2 km tout en évitant les blessures. Voici comment je l’aborderais : je vous mets en rouge les vagues poncifs qui reprends toutes les expressions valises que l’on trouve par les créateurs de contenus…qui s’en remettent à devinez-qui ?

ChatGPT bien sûr !

Mais au fait à qui s’adresse t’on en réalité avant d’examiner et critiquer son entraînement ?

Je prends mes précautions au cas où il aurait un pouvoir de nuisance qui me coûterait une suspension, voire même une révocation de l’Université pour des propos subversif.

Bon voici comment il se présente (encart 1)

«  Bien sûr ! Voici une explication simple de mon fonctionnement (encart 1) 

1. Base technologique

Je suis un modèle d’intelligence artificielle basé sur l’architecture GPT (Generative Pre-trained Transformer) développée par OpenAI. Voici les bases de mon fonctionnement :

  • Transformer Architecture : Je suis construit sur un modèle de réseau de neurones appelé transformer, qui est particulièrement performant pour comprendre et générer du langage.
  • Pré-entraînement : J’ai été formé sur de vastes quantités de texte provenant d’Internet, y compris des livres, des articles, des sites web, etc., jusqu’à ma date de coupe de connaissances.
  • Apprentissage supervisé et RLHF : Mon comportement a été affiné avec une technique appelée Renforcement par Apprentissage avec Feedback Humain (Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF). Cela signifie que des formateurs humains ont évalué mes réponses pour m’aider à devenir plus utile, précis et sûr.

2. Étapes pour générer une réponse

  1. Compréhension de la demande :
    • Lorsque vous tapez un message, je le décompose en unités de texte appelées tokens (des mots ou des fragments de mots).
    • J’analyse le contexte, les intentions et les nuances pour interpréter votre question ou demande.
  2. Recherche contextuelle :
    • J’utilise mon modèle pré-entraîné pour anticiper et sélectionner les réponses les plus probables en fonction de ma compréhension de votre demande.
    • Mes réponses sont générées token par token, chaque nouveau mot étant basé sur les précédents.
  3. Génération :
    • En utilisant des probabilités statistiques, je construis une réponse fluide et cohérente en suivant des règles de syntaxe, de sémantique et de contexte.
  4. Adaptation :
    • Si vous me donnez des précisions ou reformulez une question, je réévalue ma réponse en fonction du nouveau contexte.

3. Mes capacités et limites

Ce que je peux faire :

  • Répondre aux questions sur un large éventail de sujets.
  • Créer du contenu : rédiger des textes, résumer, traduire, ou générer des idées.
  • Apprendre de l’interaction : Je m’adapte à vos demandes en temps réel pour fournir des réponses plus pertinentes.
  • Assistance avec outils spécifiques : Par exemple, générer des images, manipuler des données ou interagir avec des systèmes externes.

Mes limites :

  • Date de coupe des connaissances : Mes connaissances sont limitées à des données disponibles jusqu’en juin 2024. Je ne suis pas au courant des événements récents à moins d’utiliser des outils web.
  • Pas de conscience : Je n’ai pas de compréhension humaine ou de subjectivité. Mes réponses sont générées à partir de modèles probabilistes.
  • Biais dans les données : Je suis entraîné sur des données humaines, donc des biais peuvent se retrouver dans mes réponses. J’essaie cependant de rester neutre et équilibré.

4. Interactions en temps réel

Dans cette conversation :

  • Vous posez une question ou donnez une directive.
  • J’analyse votre message et recherche les informations les plus pertinentes dans ma base de connaissances pour formuler une réponse appropriée.
  • Si vous me corrigez ou demandez un ajustement, je modifie ma réponse pour mieux correspondre à vos attentes.

Si vous voulez des détails plus techniques ou une explication approfondie sur une partie spécifique (par exemple, les mécanismes des transformers ou l’entraînement RLHF), dites-le-moi ! 😊

En fait nous ne pourrons que nous en prendre à nous même si nous découvrons des « dingueries » dans son programme d’entraînement !

Car plus précisément son mode d’apprentissage est le suivant (encart 2) :

Bien sûr ! L’entraînement des réseaux de neurones, et plus spécifiquement des modèles comme moi (GPT, basé sur des Transformers), est un processus complexe qui repose sur plusieurs étapes. Je vais te l’expliquer étape par étape !

1. Qu’est-ce qu’un réseau de neurones ?

Un réseau de neurones artificiels est une structure mathématique inspirée du cerveau humain. Il est composé de :

  • Entrées : Les données que nous souhaitons traiter (par exemple, des mots, des images).
  • Couches cachées : Plusieurs couches de « neurones » (ou unités) interconnectées qui effectuent des calculs sur les données.
  • Sorties : Le résultat du traitement (par exemple, une réponse ou une classification).

Les neurones sont interconnectés par des poids, qui sont ajustés pendant l’entraînement pour améliorer la performance du réseau.

2. Entraînement supervisé

L’entraînement supervisé consiste à apprendre à partir de données labellisées. Voici comment cela fonctionne :

Étape 1 : Collecte des données

  • Données massives : Des milliards de textes (livres, articles, pages web) sont utilisés pour entraîner un modèle.
  • Prétraitement : Les données sont nettoyées pour supprimer les informations inutiles (publicités, répétitions, etc.) et transformées en une forme exploitable (tokens, voir ci-dessous).

Étape 2 : Tokenisation

Les textes sont divisés en tokens (unités fondamentales du texte) :

  • Un token peut être un mot entier, un fragment de mot, ou un caractère (par exemple, « chatGPT » → [« chat », « G », « PT »]).
  • Chaque token est associé à un nombre unique grâce à un processus appelé embedding.

Étape 3 : Passage dans le réseau

  1. Les tokens passent à travers les couches du réseau de neurones.
  2. Chaque couche applique des calculs linéaires (multiplications de matrices) suivis d’une fonction d’activation (par exemple, ReLU ou softmax).
  3. Les couches profondes capturent des représentations abstraites du langage.

Étape 4 : Calcul de la perte

  • Le modèle génère une sortie (par exemple, le mot suivant dans une phrase).
  • Une fonction de perte (par exemple, cross-entropy) compare la sortie générée avec la réponse correcte attendue (label).
  • La perte mesure l’erreur du modèle.

Étape 5 : Optimisation

  • Rétropropagation : Le gradient de la perte est calculé par rapport aux poids du réseau (via la méthode de la dérivée).
  • Optimiseur (Gradient Descent) : Les poids sont ajustés pour minimiser l’erreur. Par exemple, Adam Optimizer est souvent utilisé pour ajuster ces poids efficacement.

3. Pré-entraînement

Les modèles comme GPT passent par une phase de pré-entraînement sur des tâches non supervisées, car annoter d’énormes quantités de données est difficile. L’objectif ici est de faire apprendre au modèle les structures générales du langage.

  • Objectif : Apprendre à prédire le mot suivant dans une séquence donnée (causal language modeling).
  • Exemple :
    • Input : « Le chat dort sur le ___ »
    • Modèle prédit : « canapé »
  • Pendant le pré-entraînement, le modèle développe une compréhension générale du langage, sans connaissance spécifique de tâches particulières.

4. Fine-tuning

Après le pré-entraînement, le modèle est affiné sur des tâches spécifiques (supervisées ou renforcées) :

  • Tâches supervisées :
    • Le modèle apprend sur des données spécifiques avec des labels.
    • Exemple : « Question : Quelle est la capitale de la France ? Réponse : Paris. »
  • Renforcement par apprentissage avec feedback humain (RLHF) :
    • Les réponses générées par le modèle sont évaluées par des humains.
    • Un système de récompense est utilisé pour enseigner au modèle à produire des réponses plus utiles, précises et alignées avec les attentes humaines.

5. Méthodes d’optimisation clés

Voici quelques concepts avancés utilisés pendant l’entraînement :

A. Dropout

  • Technique pour éviter le sur-apprentissage (overfitting).
  • Pendant l’entraînement, certains neurones sont désactivés temporairement pour forcer le réseau à être plus robuste.

B. Batch Training

  • Les données sont traitées en batches (groupes de données) pour améliorer l’efficacité de l’entraînement.
  • Permet de paralléliser les calculs et de stabiliser la mise à jour des poids.

C. Learning Rate Scheduling

  • Ajuste dynamiquement la vitesse d’apprentissage (learning rate) pour rendre l’entraînement plus efficace.
  • Exemple : Réduire le learning rate à mesure que le modèle converge.

6. Particularités des Transformers

Les Transformers (comme GPT) utilisent plusieurs innovations :

A. Mécanisme d’attention

  • Self-attention permet au modèle de se concentrer sur les parties importantes du texte (le contexte) lors de la génération d’une réponse.
  • Exemple : Dans la phrase « Le chat dort sur le canapé. Il est gris. », « Il » fait référence à « chat ». L’attention permet au modèle de comprendre cette relation.

B. Couches empilées

  • Plusieurs couches Transformer (avec attention et connexions résiduelles) sont empilées, ce qui permet au modèle de capturer des relations complexes dans le texte.

7. Entraînement de grands modèles comme GPT

Les grands modèles comme GPT-4 nécessitent :

  • Puissance de calcul : Des milliers de GPU ou TPU travaillant en parallèle.
  • Données massives : Des centaines de gigaoctets de textes.
  • Temps : Des semaines, voire des mois, pour entraîner le modèle.

8. Pourquoi les grands modèles sont efficaces ?

  • Ils capturent des relations subtiles et complexes dans les données.
  • Plus le modèle est grand (plus de paramètres), mieux il peut généraliser à des situations variées.
  • Leur entraînement sur des données massives leur donne une compréhension large du monde.

Il est fondé sur des probabilités d’apparition d’un o d’une suite de mots les uns après les autres.

A ce titre, nous avons-nous même au laboratoire entamés un travail sur l’entropie c’est-à-dire la probabilité de passer d’un état physiologique à un autre au cours du marathon : cet article est disponible sur :

https://publications.billatraining.com/publications/2024/sports-12-00252.pdf

Nous avons démontré l’importance de conserver un haut degré d’improbabilité dans la prédiction de passer d’un état à un autre dans un marathon et nous y reviendrons car auparavant il nous faut éliminer (ou pas ?) la tentation de suivre les conseils de notre « Coach Humanoïde » (tel qu’il se définit).

Mais découvrons les conseils de ChatGPT:

Voici sa « Ma philosophie d’entraînement » : nous dit ChatGPT je rappelle que le rose est une phrase valise sans réelle signification ! très vague du style «on se comprend bien sûr !) et en italique les séances dangereuses car basées sur des injonctions de vitesses dans des « zones » définies sur des fréquences cardiaque ou pire, des vitesses peu ou prou constantes à l’intérieure de la zone.

  1. Équilibre entre la base aérobie et le travail de qualité :
    • Construire une base aérobie solide grâce à des courses longues et lentes.
    • Incorporez des courses au seuil, des intervalles VO2max et des courses à allure marathon pour plus de spécificité.
  2. Surcharge progressive avec récupération :
    • Augmentation progressive du kilométrage et de l’intensité.
    • Récupération structurée pour éviter le surentraînement.
  3. Simulation et spécificité:
    • S’entraîner régulièrement à l’allure du marathon. ? laquelle celle désirée ?
    • Imiter les conditions du jour de la course (terrain, nutrition et hydratation).

Plan d’entraînement (12-16 semaines)

Phase 1 : Construction de la base aérobie (semaines 1 à 4)

  • Objectif: Augmenter le kilométrage et l’économie de course, rester à l’abri des blessures.(contradictoire)
  • Objectif: Courses faciles et longues à 60-70% d’effort.(c’est quoi le facile ? pour tout le monde ?)
  • Principales séances d’entraînement:
    1. Course longue: 90-120 min à un rythme facile (~65% de la FC max FC de réserve plutôt???).
    2. Foulées: 6 x 100m strides à ~90% d’effort après des courses faciles.
    3. Course d’endurance: 20 min à ~80-85% de la FC max (ou à un rythme « confortable »).

Phase 2 : Force et endurance (semaines 5 à 9)

  • Objectif: Améliorer l’endurance et le seuil musculaire. ?????
  • Focus: Courses longues, courses à allure marathon, travail en côte. ???
  • Principales séances d’entraînement:
    1. Course longue progressive: 2,5 à 3 heures avec les 30 dernières minutes au rythme du marathon. ⚡
    2. Répétitions en côte: 8 x 1 min en montée à 90% d’effort , jogging en descente pour récupérer.
    3. Intervalles de seuil: 3 x 10 min à une allure d’environ 10 km avec 3 min de récupération.

Phase 3 : Spécificité marathon (Semaines 10-13)

  • Objectif: Calibrer le rythme du marathon et simuler le jour de la course.(faire un marathon ???)
  • Focus: Courses à l’allure du marathon et entraînement à la nutrition. (tester les gels et autre cochonnerie vomitive ??)
  • Entraînements clés:
    1. Course à allure marathon: 24-30 km dont 16-20 km à allure marathon.
    2. Course longue: Jusqu’à 35 km à un rythme détendu (~65% de la FC max). bonjour les tendinites !!!
    3. Intervalles VO2max: 6 x 1 000 m à l’allure du 5 km c.a. d ??avec 2 minutes de récupération (active ??).

Phase 4 : récupération et préparation à la course (semaines 14 à 16)

  • Objectif: Récupérer et s’affûter. ???
  • Focus: Réduire le volume, maintenir l’intensité.
  • Principales séances d’entraînement:
    1. Courses à allure marathon: 8-12 km à allure marathon, 1 à 2 fois par semaine.
    2. Intervalles courts: 6 x 400 m à l’allure du 5 km avec 1 minute de repos.
    3. Courses faciles: Garder les jambes fraîches avec des courses courtes et lentes (30-45 min).😂

Exemple de programme hebdomadaire

  1. Lundi: Course de récupération facile (40-60 min) ou repos.
  2. Mardi: Intervalles ou répétitions de côtes (séance de qualité).
  3. Mercredi: Course facile (40-70 min).
  4. Jeudi: Course au seuil ou à allure marathon.
  5. Vendredi: Repos ou entraînement croisé.
  6. Samedi: Course longue.
  7. Dimanche: Jogging de récupération ou foulées.

« Éléments clés sur lesquels je me concentrerais« 

  1. Courses longues: elles constituent la pierre angulaire de l’entraînement au marathon, en développant l’endurance et en préparant à la fatigue du jour de la course.
  2. Entraînement au rythme du marathon: Des courses régulières à l’allure cible (comment ? celle de mes rêves ? ou celle estimée sur internet en fonction de mes records sur 5, ou semi-marathon ?) pour développer la confiance et l’efficacité ???.
  3. Nutrition et hydratation: Simuler l’alimentation du jour de la course pendant les longues sorties pour entraîner les intestins. 😂🪱
  4. Entraînement mental: Utiliser la visualisation et un discours positif pour se préparer aux moments difficiles de la course. Ok c’est bien enfin un bon conseil ! cela valait la peine d’aller au bout de ce marathon de clichés bidons !

Et il nous précise avec assurance tellement bien se connaître qu’il saura s’il est en forme de cette façon :

« Comment je saurais que je suis prêt

  • Terminer avec succès une course longue de 30 à 35 km sans fatigue excessive.
  • Tenir confortablement le rythme du marathon pendant 15 à 20 km au cours d’une course d’entraînement.
  • Je me sens mentalement prêt et confiant dans mon plan et ma forme physique.

Souhaitez-vous que je conçoive ce plan en fonction d’un objectif spécifique (par exemple, temps d’arrivée, stratégie d’allure) ? Ou que j’explore plus en détail les stratégies de ravitaillement ou les stratégies mentales ? »

NONNNNNNNN ChatGPtié pour mes jambes !

Mais en le poussant dans ses retranchements j’ai obtenu un plan d’entraînement qui ressemble à tout ce que j’ai pu pondre comme bêtises en 40 ans mais depuis 15 ans je me suis bien corrigée et remise en question le tout étant résumé dans la méthode BillaTraining qui élimine ces notions de zones de vitesses ou de fréquence cardiaque corolaire de tests à vitesses contrôlée et non à sensation indiquée.

Cela se traduit par des ouvrages et surtout des articles scientifiques depuis 1994 avec un tournant épistémologique depuis 2004.

Vous pourrez reconnaître tout ce que vous pouvez obtenir comme coaching dans chatGPitié et surtout tout ce qui sera dedans en 2050 !

Et oui il faut bien 20 ans pour rajeunir les idées et libérer les Hommes et les femmes des entraînements stakhanovistes qui vous font rentrer dans un auto contrôle et une censure de votre ressenti ou au contraire un égocentrisme* pour ne pas dire nombrilisme sur son état de forme du matin, de la matinée, de son repas de midi et de sa sieste coupable pour finir par se dire que « finalement j’étais pas trop mal sur ma séance de la soirée » et rentrer au bercail en ajoutant des kilomètres pour calmer sa crainte de n’en n’avoir pas fait suffisamment !

* Tendance à tout rapporter à soi, à ne s’intéresser vraiment qu’à soi.

Voici un carnet d’entraînement personnalisé sur 7 jours pour une femme de 40 ans dont la vVO2max est de 16 km/h. Le plan d’entraînement se concentre sur l’amélioration de la VO2max tout en équilibrant la récupération et le développement de l’endurance.

Zones d’entraînement (basées sur la vVO2max) :

  • Zone 1 (récupération/base aérobie) : ~8-10 km/h (50-65% de la vVO2max).
  • Zone 2 (seuil) : ~12-13 km/h (75-85% de la vVO2max).
  • Zone 3 (intervalles VO2max) : ~14-16 km/h (90-100% de la vVO2max).
  • Zone 4 (sprints) : >16 km/h (anaérobie/supérieur à la vVO2max).

Journal d’entraînement : Plan hebdomadaire

Lundi : Course de base aérobie + renforcement musculaire

  • Échauffement : 10 min de jogging facile (Zone 1, 8-9 km/h).
  • Course principale : 40 min de course à allure régulière en zone 1 (~9 km/h).
  • Retour au calme : 5 min de marche + étirements.
  • Entraînement musculaire facultatif : Exercices pour le tronc et les jambes (par exemple, fentes, squats, planches, 3 séries de 12 répétitions).

Mardi : Entraînement par intervalles VO2max

  • Échauffement : 10 minutes de jogging (zone 1, 8-9 km/h) + étirements dynamiques.
  • Série principale :
    • 6 x 3 min d’intervalles en zone 3 (14-16 km/h).
    • Récupération : 3 min de jogging (zone 1) entre les intervalles.
  • Retour au calme : 5-10 min de jogging ou de marche + exercices d’étirement.

Mercredi : Journée de récupération

  • Activité : 30-40 min de vélo léger, de natation ou de marche.
  • Intensité : Zone 1 (faible intensité, rythme conversationnel).

Jeudi : Course d’endurance

  • Échauffement : 10 min de jogging (Zone 1, 8-9 km/h).
  • Série principale : 3 x 10 min à Zone 2 (12-13 km/h), avec 3 min de jogging de récupération entre les efforts.
  • Retour au calme : 5-10 min de marche ou de jogging lent.

Vendredi : Intervalles de sprint (accent sur l’anaérobie)

  • Echauffement : 10 min de jogging + étirements dynamiques.
  • Ensemble principal :
    • 10 x 30 secondes de sprint en zone 4 (>16 km/h).
    • Récupération : 90 secondes de jogging lent ou de marche.
  • Retour au calme : 5-10 minutes de jogging + étirements.

Samedi : Course longue (axée sur l’endurance)

  • Échauffement : 10 min de jogging (Zone 1, 8-9 km/h).
  • Course principale : 75-90 min de course régulière en zone 1 (~9-10 km/h).
  • Retour au calme : 5-10 min de marche ou de jogging lent.

Dimanche : Récupération active ou repos

  • Option 1 (récupération active) : Yoga léger, natation ou marche pendant 30 à 60 minutes.
  • Option 2 (repos) : Repos total avec de légers étirements.

Remarques :

  1. Progression: Toutes les 2 à 3 semaines, augmentez légèrement l’intensité ou le volume (par exemple, ajoutez un intervalle ou augmentez la durée de la course longue de 5 à 10 minutes).
  2. Suivi: Suivez votre fréquence cardiaque (FC) et l’effort perçu. En cas de fatigue, réduisez l’intensité ou prenez un jour de récupération supplémentaire.
  3. Hydratation/Nutrition: Veillez à une bonne hydratation et faites le plein d’énergie après l’entraînement avec un repas ou une collation équilibrés.
  4. Tests: Testez à nouveau la vVO2max toutes les 6 à 8 semaines afin d’ajuster les zones d’entraînement.

N’hésitez pas à me contacter si vous souhaitez modifier l’un des aspects de ce programme !

…nous dit il ! quel esprit d’ouverture !

Finalement je crois que je vais finir par lancer une formation pour ChatGPtié afin qu’il opére sa mutation vers celle d’un(e) coureuse qui court après la recherche de la compréhension de cette façon que l’on a de varier spontanément sa vitesse ou sa puissance de course sans en avoir une intention spéciale mais juste pour aller finalement plus vite qu’en restant dans une « zone » définie.

Nous allons y arriver bientôt en utilisant une IA prodomo qui va nous permet de réduire une immense matrice de variables neuro physiologique, physiologique, mécanique, en 2 voire 3 dimension.

Peut être que finalement nous sommes des machines énergétiques quantiques qui pouvons de mettre dans tous nos états !

« Comme les particules quantiques, nous sommes des vagues et des particules, porteurs d’un potentiel infini à chaque instant. »

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