Claude vs ChatGPT pour la science des données : Une analyse comparative

Nous vivons une époque de progrès technologiques révolutionnaires, et de nombreuses entreprises commencent à intégrer de nouvelles technologies d'IA générative sur le lieu de travail. Les scientifiques et analystes de données utilisent ces technologies pour améliorer leur productivité et la qualité de leur travail.

Avant ChatGPT, les scientifiques des données et les analystes utilisaient GitHub Copilot pour les aider dans les tâches de codage telles que l'optimisation, la mise en forme, le débogage et l'écriture d'unités de test. Cependant, ChatGPT a changé la donne, en permettant aux utilisateurs d'appliquer l'IA générative à presque toutes les tâches de science des données, du nettoyage des données au développement et au suivi des modèles.

Approfondissez vos connaissances sur les modèles GPT, en particulier GPT-4, en lisant notre article Qu'est-ce que GPT-4 et pourquoi est-ce important ?

Depuis la publication de ChatGPT et de Claude, nous avons assisté à des progrès rapides dans les systèmes d'IA open-source et commerciaux. Cet article compare Claude - un modèle de pointe d'Anthropic - et le ChatGPT d'OpenAI, en se concentrant sur leur utilisation dans des tâches de science des données.

Si cela vous intéresse, il existe 12 alternatives open-source au ChatGPT que vous pouvez explorer pour construire votre propre chatbot IA. Vous pouvez également découvrir le fonctionnement du nouvel assistant IA de DataCamp dans un article séparé. 

Image par l'auteur

Qu'est-ce que Claude ?

Claude, développé par Anthropic, est une IA à grand modèle de langage (LLM) conçue pour générer du texte, écrire du code et fonctionner comme un assistant automatisé intelligent, à l'instar du ChatGPT.

La technique unique d'"IA constitutionnelle" d'Anthropic garantit que Claude est aligné sur les valeurs et les objectifs humains dès sa création.

Interface utilisateur Claude (utilisant le modèle Claude 3.5 Sonnet). Image de l'auteur

Comment accéder à Claude en 2024 ?

La disponibilité de Claude s'est considérablement élargie depuis son lancement initial, et vous pouvez désormais accéder à Claude par le biais de plusieurs interfaces :

• Claude.ai : Connectez-vous directement à Claude.ai pour discuter avec Claude.
• Claude App pour iOS et Android : Téléchargez l'application Claude pour iOS ou Android pour interagir avec Claude sur votre appareil mobile.
• Application Claude pour Slack : Ajoutez l'application Claude à votre espace de travail Slack pour intégrer Claude dans la communication et la collaboration de votre équipe.
• Console anthropique et API : Les développeurs et les entreprises peuvent accéder à Claude par le biais de la console Anthropic ou de l'API, ce qui permet une intégration et une personnalisation plus poussées dans diverses applications.

Veuillez noter qu'actuellement, vous devez vous trouver dans l'un des sites soutenus par Claude pour accéder à ces services. Pour obtenir les dernières informations sur les lieux pris en charge et les détails d'accès, visitez le site Claude.ai.

Qu'est-ce que le ChatGPT ?

ChatGPT est une plateforme conversationnelle alimentée par l'IA et développée par OpenAI. Il utilise de grands modèles de langage tels que GPT-4, GPT-4o et GPT-4o mini pour permettre des conversations semblables à celles des humains grâce à des invites en langage naturel. Pour plus d'informations, lisez notre guide complet, Qu'est-ce que le ChatGPT ?

Le chatbot est capable de générer du code, de traduire des textes d'une langue à l'autre, de résumer de longs passages, de comprendre correctement le contexte d'une conversation et d'effectuer diverses tâches complexes.

Interface utilisateur du ChatGPT (utilisant le modèle GPT-4o). Image de l'auteur

Comment accéder au chatGPT en 2024 ?

Accédez au ChatGPT en créant un compte gratuit sur OpenAI.com. Le compte gratuit devrait permettre d'accéder aux modèles les plus récents avec certaines limites. Pour une expérience améliorée, pensez à vous abonner à ChatGPT Plus, qui donne un accès anticipé aux nouvelles fonctionnalités, à l'analyse de données, au téléchargement de fichiers, à la vision et à la navigation Web, à la génération d'images DALL-E, et bien plus encore. Ils proposent également des plans Team et Enterprise avec encore plus de possibilités. 

Vous pouvez également accéder aux modèles d'OpenAI via l'API. 

Comparaison des capacités de Claude et de ChatGPT

Comparons les deux chatbots d'IA, Claude et ChatGPT, sur la base d'exemples d'invites pour des tâches de science des données, notamment la planification de projets, la programmation, l'analyse de données, l'apprentissage automatique, les séries chronologiques et le traitement du langage naturel.

Remarque: il ne s'agit pas d'une évaluation complète, car nous utilisons un seul exemple d'invite pour déterminer quel modèle d'IA fournit les meilleurs résultats pour les tâches spécifiques.

Avant de comparer les résultats en détail, examinons le tableau comparatif pour identifier les principales différences entre Claude et ChatGPT.

Tableau par auteur

Nous allons maintenant comparer en détail les performances du modèle GPT-4o avec celles du modèle Claude-3.5 Sonnet.

Planification

Problème: Dans l'invite, nous avons inclus une description de l'ensemble de données et l'objectif du projet de construction d'un modèle de classification des prêts. Les personnes intéressées par l'accès au jeu de données et la planification du projet peuvent les trouver dans Un guide d'utilisation du chatGPT pour les projets de science des données.

Verdict: Les deux sont excellents pour la planification de projets, mais le ChatGPT est légèrement meilleur pour la présentation des informations et des étapes supplémentaires.

Programmation

Problème: Nous avons demandé aux deux modèles d'optimiser un exemple de boucle Python imbriquée.

Verdict: Alors que ChatGPT a tenté d'optimiser le code en stockant les valeurs dans une liste, Claude a pu convertir les boucles imbriquées en compréhension de liste, ce qui a permis une exécution plus rapide. C'est donc Claude qui a remporté la victoire.

Analyse des données

Problème: Nous avons chargé les deux modèles d'effectuer une analyse exploratoire des données sur un ensemble de données de classification des prêts.

Verdict: Bien que ChatGPT ait démontré de solides compétences en matière d'analyse de données, la maîtrise de Claude dans l'écriture d'un code Python efficace lui a finalement donné l'avantage. Alors que ChatGPT a utilisé une variété de bibliothèques pour l'analyse des données, Claude s'est appuyé uniquement sur la bibliothèque pandas pour la visualisation, le traitement et l'analyse des données, démontrant ainsi leur maîtrise de cet outil. C'est donc Claude qui s'est imposé.

Apprentissage automatique

Problème: Nous avons demandé aux deux modèles d'effectuer des évaluations détaillées à l'aide de la validation croisée et d'évaluer des mesures de performance telles que l'exactitude, la précision, le rappel et le score F1.

Verdict: Claude a surpassé ChatGPT à cet égard en utilisant la validation croisée pour la prédiction des étiquettes et en utilisant ensuite diverses mesures pour évaluer la performance du modèle. En revanche, ChatGPT s'appuie sur cv_scores et sur un modèle distinct pour déterminer les métriques de classification.

Séries chronologiques

Problème : Nous avons présenté une description des données et demandé aux deux modèles de construire un modèle d'apprentissage automatique pour prédire les cours boursiers.

Verdict : Claude a démontré une meilleure compréhension de la tâche tandis que le ChatGPT posait continuellement des questions de suivi. Cependant, les deux modèles ont excellé dans la génération de code, ChatGPT ayant recours à une méthode dépassée utilisant statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA, tandis que Claude a mis en œuvre une approche plus avancée en utilisant GradientBoostingRegressor. Claude a été gagnant dans cette affaire.

Traitement du langage naturel

Problème: Nous avons demandé aux deux modèles d'écrire un code Python pour affiner le modèle GPT-2 sur un nouvel ensemble de données.

Verdict: ChatGPT semble avoir halluciné et créé une nouvelle bibliothèque pour affiner le modèle qui n'existait pas. En revanche, Claude a utilisé une bibliothèque de transformateurs et a réussi à affiner le modèle. Par conséquent, Claude gagne ce tour.

Jetez un œil à la comparaison entre Bard et ChatGPT pour la science des données pour comprendre comment Google Bard se mesure à ChatGPT dans diverses missions de science des données.

Claude vs ChatGPT : Le verdict final

Claude est le choix recommandé pour les tâches liées aux données qui nécessitent une compréhension approfondie du contexte technique et la capacité de générer un code optimisé. Cependant, ChatGPT est l'option préférée pour toutes les autres tâches, en particulier avec son modèle avancé GPT-4.

Applications pratiques de Claude et du chatGPT dans le domaine de la science des données.

Claude et ChatGPT peuvent apporter une aide précieuse dans diverses tâches liées à la science des données, telles que :

Planification approfondie du projet

Ces deux outils peuvent vous aider à élaborer un plan de projet complet. Ils peuvent également vous fournir des informations, des méthodologies et des outils pour vous aider à vous préparer au projet de science des données.

Recherche

Vous pouvez apprendre de nouveaux concepts, langages et cadres grâce à l'IA générative. En outre, ils peuvent vous aider à recueillir des informations, à résumer des documents de recherche et à générer du contenu.

Génération de codes

Claude et ChatGPT peuvent tous deux générer des extraits de code pour le prétraitement des données, l'ingénierie des caractéristiques, l'entraînement des modèles et l'évaluation, ce qui permet aux spécialistes des données d'économiser du temps et des efforts.

Tests unitaires

Vous pouvez également générer automatiquement des cas de test sur la base du code et des spécifications fournis.

Débogage

Chaque outil peut fournir des suggestions et des informations sur les erreurs ou les problèmes potentiels dans le code ou les pipelines de données, ce qui vous permet de repérer les erreurs et d'apprendre comment et pourquoi elles ont un impact sur votre code.

Rapports

ChatGPT et Claude peuvent comprendre les résultats de l'analyse des données et vous aider à générer des rapports de données analytiques démontrant vos conclusions.

Optimisation

Vous pouvez optimiser le code Python, SQL et R à l'aide de ces outils et également les utiliser pour recommander des algorithmes ou des techniques efficaces pour améliorer votre code.

Réalisation de tests statistiques

Vous pouvez générer des tests statistiques, tels que des tests d'hypothèse, des ANOVA, des tests t et des analyses de régression, sur la base des données fournies et des questions de recherche.

Comprendre les résultats de l'analyse des données

Les deux outils d'IA peuvent interpréter vos résultats, en fournissant des explications, des idées et des recommandations basées sur des résultats statistiques et des visualisations. Cela peut vous aider à mieux comprendre vos résultats et à les expliquer aux autres.

Automatiser les tâches liées à la science des données

À l'aide de plugins, vous pouvez automatiser l'analyse des données et diverses autres tâches dans le flux de travail de la science des données.

Pour apprendre à utiliser ChatGPT pour construire des projets d'apprentissage automatique de bout en bout, consultez le Guide d'utilisation de ChatGPT pour les projets de science des données.

Conclusion

ChatGPT et Claude excellent dans la résolution de problèmes et la génération de code de haute qualité pour des projets de science des données. Cependant, en comparant Claude by Anthropic avec ChatGPT sur diverses tâches de science des données, nous avons constaté que Claude offre des performances comparables, voire supérieures à ChatGPT dans des tâches spécifiques.

Si vous souhaitez améliorer vos compétences en matière d'invites, pensez à consulter notre ChatGPT Cheat Sheet for Data Science et à suivre notre cours, Introduction au ChatGPT, qui couvre l'ingénierie des invites.