Plongée dans le monde de l’IA : de ChatGPT à o3, une révolution technologique en marche
Les modèles d’intelligence artificielle (IA) ont connu des progrès fulgurants depuis la sortie de ChatGPT en novembre 2022. ChatGPT, pionnier dans la popularisation des IA conversationnelles, a ouvert la voie à une révolution technologique sans précédent. En l’espace de deux ans, le nombre de modèles de grande taille (LLMs) a explosé, transformant le paysage technologique à un rythme effréné. Ces modèles ont trouvé des applications dans des domaines divers tels que la santé, l’éducation et le commerce électronique.
La montée en puissance des modèles LLM
À la fin de l’année 2024, on estime à plus de 200 le nombre de LLM actifs dans le monde, développés par des acteurs majeurs tels qu’OpenAI, Google DeepMind et Anthropic, ainsi que par le biais d’initiatives open source. Ces modèles, bien que variés dans leur architecture et leur utilisation, poursuivent un objectif commun : repousser les limites de ce que l’intelligence artificielle peut accomplir. Cette croissance exponentielle illustre le potentiel incroyable des LLM à résoudre des problèmes complexes et à s’adapter à des environnements variés.
Dans le domaine médical, par exemple, ces modèles génèrent des résumés automatisés de dossiers de patients ou aident les professionnels dans le diagnostic. En éducation, ils offrent des solutions d’apprentissage évolutives et personnalisées.
Les défis et enjeux éthiques
Cependant, cette expansion soulève des questions cruciales. Des défis éthiques, environnementaux et sociétaux abondent : quel est le coût énergétique de ces technologies ? Qui contrôle l’accès à celles-ci ? Et, surtout, comment peut-on s’assurer qu’elles profitent au plus grand nombre de personnes ? Alors que nous naviguons à travers ces questions, une chose est claire : le passage de ChatGPT à o3 indique un remarquable bond en avant, mais ce n’est que le début d’une transformation encore plus profonde.
Pour comprendre les défis auxquels sont confrontés les modèles d’IA actuels, il est crucial d’examiner l’importance des benchmarks, en particulier ARC-AGI. Ces tests jouent un rôle central dans l’évaluation des capacités des modèles, mesurant leur aptitude à s’adapter à de nouvelles situations. D’un point de vue non spécialisé, un benchmark est semblable à un test standardisé pour les étudiants, conçu pour comparer les performances. Tout comme un test scolaire révèle les forces et les faiblesses, ARC-AGI présente des défis uniques aux IA pour tester leur capacité à résoudre des problèmes inconnus.
ARC-AGI, reconnu comme le benchmark de référence dans le domaine, teste la capacité des systèmes d’IA à s’adapter à des tâches nouvelles. Contrairement aux benchmarks plus traditionnels, il propose des problèmes complexes mais intuitifs pour les humains, tels que l’identification de motifs cachés ou la complétion de séquences logiques.
Les modèles o1 et o3 au test ARC-AGI ont démontré des performances remarquables, avec des scores allant jusqu’à 87.5%. Ce progrès qualitatif spectaculaire ouvre de nouveaux horizons pour l’intelligence artificielle et sa capacité à s’adapter de manière dynamique à des tâches variées.
Source : medium.com
