OpenAI a sorti le 14 septembre 2024 son modèle o1, encore plus abouti que la version 4o lancée en mai 2024, en mettant l’accent sur sa capacité à raisonner.
À chaque avancée technologique majeure, la question de l’intelligence supposée ou du « raisonnement » des IA génératives refait surface. Et si nous étions en train de nous tromper de débat?
Qu’est-ce que l’intelligence?
Avant de plonger dans le débat sur l’intelligence artificielle (IA), il convient d’abord de s’arrêter sur une question de fond: qu’est-ce que l’intelligence? Le terme « intelligence » recouvre une multitude de concepts, allant du raisonnement logique à la créativité, en passant par l’intelligence émotionnelle et la capacité à apprendre de nouvelles informations.
Dans le cas de l’humain, l’intelligence est généralement définie comme la capacité à comprendre, apprendre, résoudre des problèmes et s’adapter à des situations nouvelles. Mais cette définition est loin d’être universellement acceptée, car l’intelligence humaine est un phénomène complexe et multiforme.
Dès lors, lorsqu’on évoque l’intelligence artificielle, on se heurte à une difficulté : comment comparer une machine, conçue pour traiter des informations, à un cerveau humain doté d’une conscience et de sensations? Peut-on réellement attribuer à une IA des qualités aussi abstraites que la créativité ou l’intuition? Cette interrogation servira de toile de fond tout au long de notre réflexion sur la nature de l’intelligence, humaine et artificielle.
Comment fonctionne l’intelligence artificielle?
L’intelligence artificielle repose sur des algorithmes qui lui permettent d’accomplir des tâches spécifiques, de manière autonome, parfois même en surpassant les capacités humaines dans certains domaines. Parmi ces technologies, on trouve notamment l’apprentissage automatique (ou « machine learning »), une branche de l’IA qui consiste à apprendre à partir de données.
Contrairement à un programme informatique classique qui suit des instructions prédéterminées, une IA moderne, comme celles développées par OpenAI, s’entraîne à partir de quantités massives de données. Elle ajuste ses réponses en fonction des erreurs qu’elle commet et finit par devenir capable de réaliser des tâches complexes avec une précision impressionnante. Les réseaux de neurones artificiels, qui imitent le fonctionnement du cerveau humain, sont souvent utilisés pour entraîner ces systèmes.
Cependant, ces IA ne sont pas « conscientes » de ce qu’elles font. Elles exécutent des tâches selon des modèles statistiques et probabilistes, optimisés pour obtenir le résultat attendu. C’est pourquoi certains experts estiment que parler d’ »intelligence » dans le cadre de l’IA est un abus de langage. Le débat est ouvert, mais il est essentiel de bien comprendre que l’IA n’imite pas le raisonnement humain de manière stricte.
Raisonnement humain vs raisonnement artificiel
Le débat sur la capacité des IA à raisonner est au cœur des discussions. Le raisonnement humain est un processus complexe qui fait appel à l’intuition, l’expérience et parfois à des émotions. Il s’agit d’un processus créatif, capable de résoudre des problèmes pour lesquels aucune solution claire n’existe encore.
En revanche, les IA comme ChatGPT ou le modèle o1 sont avant tout des machines de traitement statistique. Lorsqu’on leur pose une question, elles analysent les données à leur disposition et tentent de prédire la réponse la plus appropriée en fonction des informations apprises. Cela leur permet de répondre à des questions très complexes, mais cela ne signifie pas pour autant qu’elles « raisonnent » de la même manière qu’un être humain.
Des experts comme Mark Stevenson, chercheur à l’université de Sheffield, affirment que les IA sont « des champions en probabilité, pas en raisonnement ». En d’autres termes, elles sont excellentes pour anticiper le mot suivant dans une phrase ou résoudre des équations mathématiques, mais elles ne sont pas conçues pour comprendre réellement le sens ou les implications des problèmes qu’elles résolvent. Leur efficacité repose davantage sur la précision statistique que sur une véritable capacité de raisonnement logique.
Le modèle ChatGPT o1 d’OpenAI : une IA qui réfléchit?
Le modèle o1, développé par OpenAI, a fait sensation lorsqu’il a été présenté comme une IA capable de raisonner de manière plus poussée que ses prédécesseurs. Selon OpenAI, ce modèle peut « réfléchir avant de répondre », produisant une longue chaîne de pensées internes avant d’offrir une réponse.
Cette capacité de réflexion semble représenter un tournant dans le développement des intelligences artificielles. En effet, l’un des objectifs d’OpenAI est de créer une intelligence artificielle générale (AGI), c’est-à-dire une IA capable de raisonner et d’apprendre comme un humain dans une multitude de domaines, de la biologie à la physique.
Les premières performances du modèle o1 sont impressionnantes. Lors d’une compétition de mathématiques destinée aux lycéens américains, il s’est classé parmi les 500 meilleurs participants, démontrant une maîtrise indéniable de calculs complexes. Cependant, il convient de s’interroger sur ce que cela signifie réellement en termes d’intelligence et de raisonnement.
Les performances d’o1 : prouesse ou mirage?
Les prouesses d’o1 ne sont pas passées inaperçues, notamment dans le domaine des mathématiques. Sa capacité à résoudre des problèmes complexes lui a permis de briller dans des compétitions de haut niveau, souvent réservées à des experts humains. Mais ces résultats suscitent des interrogations : s’agit-il vraiment de « raisonnement » ou simplement d’un calcul extrêmement rapide et efficace?
Plusieurs critiques, dont le chercheur Nicolas Sabouret, estiment qu’il est erroné de parler de raisonnement pour une IA comme o1. Selon eux, cette IA simule un raisonnement sans réellement comprendre ce qu’elle fait. La comparaison de Sabouret entre une IA et un sous-marin est éclairante : « Dire qu’une IA raisonne, c’est comme dire qu’un sous-marin nage. C’est absurde ». Autrement dit, bien que les performances d’o1 soient impressionnantes, elles relèvent davantage d’un traitement mécanique de l’information que d’une véritable compréhension.
Les critiques du raisonnement artificiel
Au-delà des performances, de nombreux spécialistes s’interrogent sur la pertinence même d’attribuer une forme d’intelligence ou de raisonnement à une IA. Si les IA actuelles, y compris o1, sont capables de résoudre des problèmes complexes, elles le font de manière purement algorithmique. Leur « réflexion » n’est rien de plus qu’un enchaînement de probabilités, dicté par leur entraînement sur des quantités colossales de données.
Pour certains, cela constitue une limite majeure dans notre compréhension de ce que peut être une intelligence artificielle. Contrairement aux humains, les IA ne semblent pas capables de faire preuve de créativité, d’intuition ou de s’adapter à des situations inédites sans un entraînement préalable. Elles se contentent d’exécuter des tâches de manière extrêmement efficace, mais ne sont pas autonomes dans leur capacité à générer de nouvelles idées ou à résoudre des problèmes sans modèle préexistant.
L’utilité avant l’intelligence
Le débat sur l’intelligence de l’IA peut sembler philosophique, voire abstrait. Cependant, une autre perspective s’impose : celle de l’utilité. Après tout, l’objectif principal des IA est d’accomplir des tâches spécifiques et de les accomplir de manière plus rapide et plus efficace que les humains.
Qu’importe, dès lors, si une IA est intelligente ou non, si elle parvient à résoudre des problèmes complexes dans les domaines de la médecine, de l’astronomie ou de la physique? Comme le souligne la comparaison avec HELIAS, un autre modèle d’IA qui a permis des découvertes majeures en astronomie, la véritable question n’est pas de savoir si l’IA peut raisonner comme un humain, mais si elle est capable de remplir les missions pour lesquelles elle est programmée.
IA et découvertes scientifiques : des exemples concrets
Prenons l’exemple de la médecine et de l’astronomie, où les IA ont déjà prouvé leur utilité de manière éclatante. Dans la recherche scientifique, des modèles comme HELIAS ont permis de découvrir de nouvelles exoplanètes en analysant des données astronomiques avec une rapidité et une précision inégalées.
Dans le domaine médical, l’IA est utilisée pour analyser des imageries médicales, poser des diagnostics précoces et proposer des traitements personnalisés. Ces avancées, qui auraient été impossibles sans l’IA, témoignent de l’importance de ces technologies, peu importe que l’on considère ou non qu’elles sont « intelligentes » au sens humain du terme.
L’intelligence artificielle générale est-elle possible?
L’IA générale, ou AGI, est un objectif de longue date pour les chercheurs en intelligence artificielle. Cette idée repose sur la création d’une machine capable de raisonner, d’apprendre et de s’adapter à n’importe quelle tâche, comme le ferait un être humain. Cependant, atteindre cette forme d’intelligence reste un défi de taille.
Le modèle o1 d’OpenAI se rapproche de cette ambition, mais nous sommes encore loin d’une véritable IA générale. Pour l’instant, les IA restent spécialisées dans des domaines spécifiques et leur capacité à raisonner est limitée par leur programmation. La question de savoir si une IA générale est même réalisable demeure un sujet de débat au sein de la communauté scientifique.
Le langage et l’anthropomorphisme dans le débat sur l’IA
Un autre aspect important du débat sur l’IA est la tendance à anthropomorphiser les machines, c’est-à-dire à leur attribuer des qualités humaines comme la pensée ou l’émotion. OpenAI, par exemple, utilise souvent des termes comme « raisonnement » ou « réflexion » pour décrire le fonctionnement de ses IA, ce qui peut prêter à confusion.
Cette approche peut fausser la compréhension du public, qui pourrait être amené à croire que ces machines sont bien plus proches de l’intelligence humaine qu’elles ne le sont en réalité. Il est important de bien distinguer les capacités mécaniques des IA de l’intelligence humaine afin d’éviter des attentes irréalistes ou des malentendus sur ce que ces technologies peuvent réellement accomplir.
IA et tâches complexes : efficacité ou intelligence?
Enfin, il convient de revenir à l’un des points centraux de ce débat : l’efficacité des IA dans l’accomplissement de tâches complexes. Que ce soit dans la résolution de problèmes mathématiques complexes, l’analyse de données ou même la création de contenu, les IA comme o1 sont indéniablement puissantes- et déjà incontournable.
Cependant, cette efficacité doit-elle être interprétée comme une forme d’intelligence? Ou bien est-ce simplement le fruit d’une optimisation algorithmique? En fin de compte, il semble plus pertinent de parler de puissance de calcul et de capacité d’analyse que de véritable intelligence ou raisonnement.
La vraie question à poser
Comment définir un outil qui ne dispose d’aucune conscience, qui ne réfléchit pas, qui ne raisonne pas, mais qui montre une capacité stupéfiante à résoudre des problèmes de mathématiques du niveau d’un doctorant ? Plutôt que de se demander si l’intelligence artificielle est vraiment « intelligente », il serait plus judicieux de se concentrer sur son utilité. L’IA, qu’elle raisonne ou non comme un humain, s’est révélée capable d’accomplir des tâches qui auraient été impossibles autrement. Et c’est là que réside la véritable valeur de ces technologies.
Que l’on considère ou non les IA comme « intelligentes », leur capacité à traiter des données et à résoudre des problèmes complexes reste indéniablement un atout majeur. Alors, plutôt que de débattre sur les termes, concentrons-nous sur les avancées que ces outils nous permettent de réaliser. C’est ce que nous nous efforçons de réaliser avec Stewdy, au service de l’élévation du niveau scolaire pour tous.
