Apple vient de publier un rapport accablant qui met à mal toute l’industrie de l’IA

Récemment, des chercheurs d’Apple ont publié un article surprenant qui met à mal toute l’industrie de l’intelligence artificielle. Explications.

Dans cet article, une équipe d’experts en apprentissage automatique démontre que l’industrie de l’IA surestime largement la capacité de ses principaux modèles d’IA, notamment o3 d’OpenAI, Claude 3.7 d’Anthropic et Gemini de Google. Ils attaquent notamment les affirmations d’entreprises comme OpenAI selon lesquelles leurs modèles les plus avancés peuvent désormais raisonner et que l’équipe d’Apple qualifie de « illusion de pensée ».

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En théorie, les modèles de raisonnement décomposent les invites utilisateur en plusieurs parties et utilisent des étapes séquentielles de chaîne de pensée pour parvenir à leurs réponses. Mais, à l’heure actuelle, les chercheurs d’Apple se demandent si les modèles d’IA de pointe ne sont pas tout simplement moins performants en matière de réflexion qu’on le prétend. « Bien que ces modèles démontrent des performances améliorées sur les tests de raisonnement, leurs capacités fondamentales, leurs propriétés d’échelle et leurs limites restent insuffisamment comprises », a écrit l’équipe dans son article.

Les chercheurs, parmi lesquels se trouve Samy Bengio, directeur de la recherche en intelligence artificielle et en apprentissage automatique chez le géant du logiciel et du matériel, soutiennent également que l’approche actuelle de l’analyse « comparative souffre souvent d’une contamination des données et ne fournit pas d’informations sur la structure et la qualité des traces de raisonnement ».

Les chercheurs concluant : « Grâce à des expérimentations approfondies sur divers puzzles, nous montrons que les modèles de raisonnement de grande envergure sont confrontés à un effondrement complet de la précision au-delà de certaines complexités. Et, grâce à une limite d’échelle contre-intuitive, les capacités de raisonnement des IA diminuent malgré un budget de jetons adéquat. »

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