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Un chatbot réunit un homme avec sa demi-sœur après des décennies de séparation

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Un chatbot réunit un homme avec sa demi-sœur après des décennies de séparation
Photo: Rebekah Vos · Unsplash
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Un Canadien a utilisé ChatGPT pour retrouver sa demi-sœur au Royaume-Uni après des décennies de séparation, résolvant un mystère familial qui persistait depuis plus de 50 ans. Avtar Singh, 66 ans, d'Abbotsford, en Colombie-Britannique, et Nicci, sa demi-sœur en Angleterre, ont communiqué grâce à une série de recherches générées par l'IA après qu'Avtar a décidé d'essayer le chatbot en dernier recours.

Avtar est né en Inde et a été élevé par sa grand-mère jusqu'à l'âge de neuf ans, lorsqu'il a déménagé au Canada pour vivre avec son père, sa mère et son jeune frère. Il a appris plus tard que sa mère avait donné naissance à une fille au Royaume-Uni avant le mariage de ses parents, mais la famille avait perdu contact avec elle. Pendant des années, Avtar a cherché sa demi-sœur en utilisant des méthodes traditionnelles—sites de généalogie, réseaux sociaux et archives publiques—mais n'a rien trouvé.

Au début de 2024, Avtar s'est tourné vers ChatGPT. Il a fourni à l'IA tous les détails qu'il connaissait : le nom de sa mère, les emplacements possibles en Angleterre et les dates approximatives. Le chatbot a généré une liste de correspondances potentielles et suggéré des stratégies de recherche. En quelques semaines, Avtar a trouvé une femme qui correspondait à la description et l'a contactée. Des tests ADN ont ensuite confirmé qu'ils étaient demi-frère et sœur.

Cette réunion est importante car elle met en lumière une utilisation novatrice de l'IA pour la recherche généalogique, en particulier lorsque les archives conventionnelles sont incomplètes. Avtar a déclaré avoir tout essayé avant de se tourner vers ChatGPT. Les deux frère et sœur ont maintenant parlé par appel vidéo et prévoient de se rencontrer en personne. Avtar espère que leur histoire encouragera d'autres personnes à utiliser des outils d'IA pour les recherches familiales, bien qu'il prévienne que les résultats dépendent de l'exactitude des informations fournies.

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