ChatGPT fonctionne même sur ce vieux PC de 1984 sous MS-DOS grâce à un bidouilleur

Retour vers le futur

 
Un passionné d’informatique rétro a réussi à créer un client ChatGPT pour MS-DOS, ancêtre de Windows. On peut utiliser dessus le générateur automatique de texte et cerise sur le gâteau : le code est en accès libre. On doute tout de même de l’utilité de ce client : c’est surtout pour la beauté technique qu’il a été conçu.
ChatGPT tourne sur un IBM Portable PC 5155 de 1984 // Source : yeokm1 via YouTube

Parfois, les programmeurs et informaticiens veulent juste s’amuser. Cela donne des poissons d’avril qu’on a retrouvés cette année encore, des bugs mémorables ou simplement des démonstrations techniques inutiles. C’est dans cette dernière catégorie que Yeo Kheng Meng, passionné de vieille informatique, a joué. Il a réussi à concevoir un client ChatGPT sur son IBM Portable PC 5155 sorti en 1984, soit il y a près de quarante ans.

ChatGPT sur un ordinateur de 40 ans : c’est possible

Comme l’écrit Windows Central, Yeo Kheng Meng l’a fait simplement parce qu’il le pouvait. Le principal défi était de choisir un langage compatible pour coder cette application, mais aussi de trouver comment faire communiquer ce PC sous MS-DOS (l’ancêtre de Windows) avec ChatGPT.

Le média ajoute dans les grandes lignes qu’« une API de 1983 a permis au PC de communiquer avec une carte réseau, et une bibliothèque open source lui a permis d’obtenir une adresse IP à l’aide de DHCP. » Pour utiliser ChatGPT, c’est tout bonnement son API fournie par OpenAI qui a été utilisée et connectée.

Le PC utilisé pour faire fonctionner ChatGPT // Source : Yeo Kheng Meng

Ce dont on se rend compte dans la vidéo postée de ce fervent fan d’IBM, c’est que le programme n’envoie pas les textes générés instantanément. Il semblerait qu’il attende la fin de la réponse de ChatGPT pour l’envoyer dans ce PC. On peut imaginer qu’avec ses 256 Ko de mémoire vive, cet IBM soit quelque peu dépassé. Toutes les étapes de conception ont été détaillées par le développeur dans un article de blog, et le code source est disponible sur Github.


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