OpenAI lance o3 : vers l’AGI tant attendue?
L’IA d’OpenAI : Révolutionnaire ou pas ?
La machine à hypocrisie de l’IA a complètement perdu la tête. Environ cinquante articles d’organisations de presse réputées et de sites de spécialistes proclament qu’OpenAI vient d’annoncer une AGI (intelligence artificielle générale). Ce n’est pas le cas. OpenAI a introduit “o3” et “o3-mini”, les derniers de sa famille de modèles de raisonnement, revendiquant des avancées significatives dans la capacité de l’IA à relever des tâches complexes. Alors, calmons-nous tous et prenons une minute pour examiner les détails de l’annonce d’OpenAI et comprendre clairement les capacités réelles de o3 et leurs implications.
Qu’est-ce qu’une victoire signifie ?
En utilisant la définition plus large, si l’AGI était atteinte, elle pourrait résoudre des problèmes complexes, automatiser des tâches intellectuelles et transformer des industries en effectuant n’importe quelle tâche mentale qu’un humain peut réaliser. L’AGI pourrait révolutionner les soins de santé avec des traitements personnalisés, l’éducation en adaptant l’apprentissage aux individus, et la découverte scientifique grâce à une analyse et une innovation plus rapides. L’AGI pourrait améliorer la créativité humaine, optimiser la productivité, et même explorer l’espace extra-atmosphérique ou les profondeurs marines de manière autonome. Bien qu’elle promette d’éliminer la pénurie et d’améliorer les standards de vie mondiaux, elle pose également des problèmes éthiques, tels que le déplacement de l’emploi, les abus et la nécessité d’une surveillance attentive pour s’assurer qu’elle est conforme aux valeurs et aux priorités humaines.
Une Famille de Modèles avec Raisonnement Ajusté
Selon OpenAI, o3 et o3-mini sont conçus pour gérer des tâches de raisonnement complexes en simulant une “chaîne de pensée privée.” Contrairement aux modèles IA traditionnels, les modèles de raisonnement comme ceux-ci vérifient eux-mêmes leurs faits pendant le processus de résolution de problème, en faisant une pause pour évaluer les solutions potentielles avant de répondre. Cette méthode les rend plus lents que les modèles non-rationnels mais plus fiables dans des domaines comme la physique, la programmation et les mathématiques avancées.
o3 introduit un temps de raisonnement ajustable – bas, moyen et élevé – permettant aux utilisateurs d’adapter les performances à des tâches spécifiques. Les paramètres de calcul plus élevés offrent de meilleurs résultats mais à un coût computationnel plus élevé.
Source : shellypalmer.com
