Comment ChatGPT a scanné 170 000 lignes de code en quelques secondes et m’a fait gagner des heures de travail

Cet article porte sur l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) comme outil et sur la manière de l’appliquer à vos besoins spécifiques et spécifiques. Il propose des enseignements intéressants pour tous. Je l’ai également mis à jour avec les commentaires des lecteurs.

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Vous apprendrez que vous pouvez utiliser un outil comme ChatGPT pour résoudre rapidement des problèmes complexes, à condition d’avoir les bonnes invites et un soupçon de scepticisme.

Tout d’abord, un bref aperçu de l’impression 3D

Notre contexte pour cette leçon est l’impression 3D. Un test spécial en impression 3D appelé Banc 3DBenchy vérifie les performances de l’imprimante. Il aide les utilisateurs d’imprimantes 3D à tester la vitesse et diverses mesures de qualité d’impressionLa plupart des imprimantes mettent une heure ou deux à imprimer avec le Benchy.

J’ai récemment testé une nouvelle imprimante qui est censée être plus rapide que beaucoup d’autres. Sur cette imprimante, la Benchy a mis 42 minutes, alors que sur d’autres imprimantes 3D du Fab Lab, cela prenait 60 à 70 minutes. Mais voilà : la version de test fournie par la société qui fabrique l’imprimante a mis 16 minutes. C’est une sacrée différence.

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Les imprimantes 3D sont contrôlées par le G-code, un programme généré sur mesure par un outil appelé slicer qui contrôle la façon dont l’imprimante déplace sa tête d’impression et sa plate-forme d’impression, chauffe, alimente et rétracte le filament fondu.

Le code G prédécoupé fourni par l’usine pour l’imprimante que je testais a donné lieu à une impression en 16 minutes. Le code G que j’ai généré à l’aide du slicer de l’entreprise a donné lieu à une impression en 42 minutes. Je voulais savoir pourquoi.

Malheureusement, personne dans l’équipe d’assistance de l’entreprise n’a pu répondre à ma question. Malgré de nombreux essais, je n’ai pas pu obtenir de réponse sur les paramètres du slicer à modifier pour que le G-code que j’ai produit à l’aide de leur slicer fonctionne aussi bien que le G-code généré à l’aide de leur slicer.

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Après de nombreuses recherches sur le Web et la lecture de messages frustrés sur Reddit, il était clair que d’autres clients avaient le même problème. Voici une machine capable de plus du double de performances, mais aucun d’entre nous n’a pu reproduire ces performances avec succès.

L’IA peut-elle aider ?

C’est là que ChatGPT entre en scène. Le G-code se compose de milliers de lignes qui ressemblent à ceci :

G1 X122.473 Y140.422 E4.23368
G1 X122.222 Y140.6 E4.24443
G0 F14400 X122.703 Y140.773
G1 F3600 X122.117 Y141.251 E4.27083
G1 X121.767 Y141.66 E4.28963
G1 X121.415 Y142.139 E4.31039
G1 X121.105 Y142.641 E4.33099

Ensemble, les deux fichiers G-code de Benchy contenaient plus de 170 000 lignes de code. Je n’avais pas l’intention de passer un samedi après-midi à trier ces éléments manuellement. Mais je me suis dit que l’IA pourrait peut-être m’aider.

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J’avais le G-code que j’avais généré à l’aide du slicer. J’ai également pu exporter et enregistrer le G-code fourni par l’usine. À l’aide de ChatGPT Plus, j’ai introduit les deux fichiers dans l’IA.

J’ai commencé par vérifier que ChatGPT pouvait lire les fichiers. Après avoir téléchargé chaque fichier, j’ai demandé :

Peux-tu lire ceci ?

ChatGPT a confirmé en déclarant : « Je peux lire le contenu du fichier. Il semble qu’il s’agisse d’un fichier G-code, généralement utilisé pour contrôler les imprimantes 3D. » C’était un bon début.

Pour être sûr que nous étions clairs sur quel fichier était lequel, j’ai donné à ChatGPT quelques étiquettes pour les fichiers :

Appelons le premier fichier téléchargé « impression normale » et le deuxième fichier téléchargé « impression rapide ». D’accord ?

L’IA a accepté, alors je lui ai dit :

Décrivez en quoi les fichiers diffèrent.

À part nommer l’un des fichiers « impression rapide », je n’ai donné à ChatGPT aucune indication sur ce que je cherchais. Malgré tout, le robot a identifié qu’une impression avait des vitesses d’impression plus élevées, bien que les paramètres de température soient les mêmes.

J’ai alors demandé à l’IA :

Pourquoi l’impression rapide est-elle tellement plus rapide ?

C’est à ce moment-là que ChatGPT a commencé à m’agacer. Au lieu de me donner des détails à partir du code que je lui ai fourni, il a spéculé. L’IA a utilisé des phrases contenant « probablement », « peut » et « pourrait » pour décrire pourquoi l’impression était plus rapide.

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Mais je lui avais donné des fichiers G-code qui décrivaient exactement ce que faisait l’imprimante, donc je voulais une réponse exacte sur ce que faisait l’imprimante. Comme c’est souvent le cas avec ChatGPT, la conversation ressemblait beaucoup à une conversation avec un brillant étudiant diplômé qui est quelque peu têtu et peu coopératif.

Pourquoi la bonne invite fait toute la différence

J’ai finalement atterri sur cette invite, qui a donné lieu à des réponses exploitables :

Le code G fourni dans les deux fichiers est la seule chose qui diffère pour ces impressions. En utilisant uniquement le code G fourni à titre de comparaison, quels paramètres de slicer seraient différents ? Ne spéculez pas sur les autres paramètres possibles. Basez votre analyse uniquement sur le code fourni.

ChatGPT a identifié trois facteurs clés :

• Le code G d’impression standard affiche des vitesses d’avance généralement comprises entre 2400 mm/min et 3400 mm/min. Le code G d’impression rapide affiche des vitesses d’avance beaucoup plus élevées, certaines commandes atteignant jusqu’à 14400 mm/min. Ce taux représente une augmentation significative de la vitesse, contribuant directement à la réduction du temps d’impression.
• Par rapport à une hauteur de couche de 0,2 mm pour l’impression standard, l’impression rapide définit une hauteur de couche de 0,25 mm, réduisant ainsi le nombre de couches nécessaires pour terminer l’impression.
• Le code G d’impression rapide inclut des paramètres d’accélération beaucoup plus agressifs, permettant à l’imprimante d’atteindre des vitesses plus élevées plus rapidement et de les maintenir, contribuant ainsi à une impression plus rapide.

Ce résultat était intéressant. Cependant, je voulais savoir si l’entreprise avait optimisé manuellement le G-code ou l’avait généré directement dans le slicer. J’ai donc demandé à ChatGPT :

Pouvez-vous dire si l’impression rapide a été codée manuellement ou générée par un slicer ? Recherchez peut-être des commandes incohérentes ou des commentaires non standard.

L’IA a répondu avec trois considérations intéressantes :

• Les variations dans les commandes du code G, comme les changements de vitesse d’alimentation, le basculement entre différentes commandes de mouvement et les modifications d’autres paramètres, sont typiques du code généré par le slicer. Ces modifications sont conçues pour optimiser le processus d’impression et sont cohérentes avec le comportement d’un slicer.
• Si le code G était codé à la main, nous nous attendrions à voir des modèles plus irréguliers et imprévisibles, mais ces transitions suivent une séquence logique, caractéristique du processus d’optimisation d’un slicer.
• Par conséquent, la présence de ces commandes n’indique pas un codage manuel ; elle soutient plutôt la conclusion que ce G-code a été généré par un slicer.

Ce que ces résultats me disent, c’est qu’il est probablement possible pour les utilisateurs de modifier les paramètres de leur slicer pour obtenir des performances similaires.

Quelques réflexions issues des commentaires

Nous avons reçu des commentaires très actifs sur cet article. Dans la plupart des cas, j’ai répondu aux questions au fur et à mesure qu’elles se présentaient. Je vous encourage à consulter les commentaires pour participer et lire ce que les autres lecteurs ont à dire sur ce sujet.

Voici une liste rapide de quelques réflexions que les commentaires ont inspirées :

• Il n’est pas nécessaire d’utiliser l’IA pour résoudre ces problèmes. Mais il peut être instructif de voir comment l’IA parvient à résoudre de nombreuses catégories de problèmes différents. Je vous encourage donc à utiliser des chatbots, ne serait-ce que pour voir ce qu’ils peuvent faire. Vous disposerez alors d’un outil que vous pourrez utiliser ultérieurement.
• J’utilise généralement ChatGPT Plus pour ces tests. La version gratuite peut faire une partie du travail, mais comme elle limite l’utilisation après trop d’interactions, si je veux rédiger un article dans les délais, j’ai besoin d’avoir un accès complet au chatbot.
• Lorsque j’essaie d’obtenir une réponse d’un chatbot, je le considère généralement comme un étudiant ou un employé talentueux. Parfois, j’utilise même « s’il vous plaît » et « merci » pour maintenir le ton de la conversation. Mais comme toute personne avec qui vous discutez peut être distraite ou refuser obstinément de comprendre votre point de vue, continuez d’essayer, changez vos questions, posez des questions de différentes manières et clarifiez, même lorsque vous pensez que ce que vous clarifiez devrait être évident.
• Utiliser des IA peut être une forme de paresse, c’est sûr. Mais elles peuvent aussi faire gagner du temps. Presque tout ce que vous pouvez faire avec des outils électriques dans un atelier, vous pouvez aussi le faire avec des outils manuels. Parfois, vous voulez vous concentrer sur l’art. Parfois, vous voulez juste terminer votre travail pour avoir le temps de dormir suffisamment cette nuit-là. N’hésitez jamais à utiliser un outil s’il peut vous donner un coup de pouce. Mais gardez à l’esprit que si votre rendement au travail exclut spécifiquement l’utilisation de ces outils (par exemple, nous n’utilisons jamais d’IA pour écrire nos articles ici sur ZDNET), alors n’utilisez pas l’outil.
• Faites bien attention à ce que vous téléchargez sur l’IA. Tout n’est pas confidentiel. Mais certaines choses le sont. La plupart de ce que je télécharge sont mes propres données ou, comme dans ce cas, quelque chose qui est déjà publié en public.

Je n’ai pas toujours la possibilité de répondre aux commentaires, mais j’essaie. Parfois, les gens publient des articles des jours, des semaines ou même des mois après leur publication et je suis passé à d’autres articles. Mais j’apprécie toujours les commentaires des lecteurs. La plupart des lecteurs de ZDNET étant des professionnels, les commentaires sont souvent riches en informations utiles (même si parfois pénibles à lire). J’ai beaucoup appris des commentaires de ZDNET, et je suis sûr que vous en apprendrez aussi.

Qu’avons-nous appris ?

Nous avons appris que ChatGPT comprend le G-code. Cela n’est pas surprenant car, lors de mes premiers tests, nous avons appris que ChatGPT maîtrise assez bien même les langages de programmation les plus obscurs.

Nous avons également appris que ChatGPT peut parcourir et comparer plus de 170 000 lignes d’instructions machine et parvenir à des conclusions exploitables en quelques secondes.

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Enfin, nous avons appris que nous pouvons utiliser des IA comme ChatGPT pour explorer des problèmes complexes sous plusieurs angles. Non seulement ChatGPT a expliqué la grande différence de vitesse entre les deux fichiers, mais il a également été capable de valider si le fichier fourni en usine avait été modifié manuellement ou non.

En conclusion, n’acceptez pas ce que l’IA vous dit comme une vérité absolue. Ne prenez pas de décisions critiques basées sur ses réponses. Et n’oubliez pas que vous devez parfois négocier avec l’IA avant qu’elle ne veuille vous donner des réponses utiles.

Ce test est un autre cas où j’ai pu me tourner vers l’IA et trouver une réponse à une question très spécifique sans coder en quelques minutes.

Si vous avez une question qui nécessite beaucoup de texte ou d’analyse numérique, pensez à l’exécuter avec ChatGPT ou l’une des autres IA. Vous pourriez obtenir une réponse utile en quelques minutes.

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Il m’a fallu quelques heures pour rédiger cet article sur le problème. Le processus d’analyse proprement dit, du début à la fin, m’a pris moins de 10 minutes. C’est une sacrée productivité, n’est-ce pas ?

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