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Un utilisateur Reddit a partagé une expérience fascinante sur le subreddit LocalLLaMA, démontrant les capacités des modèles d’intelligence artificielle locaux (exécutés sur un ordinateur personnel) à générer du code pour une animation complexe. L’expérience consistait à demander à différents modèles d’IA de créer un programme Python affichant 20 balles rebondissant à l’intérieur d’un heptagone en rotation, avec des contraintes précises sur la physique, les collisions et l’apparence.
Le prompt original demandait spécifiquement:
Les résultats ont été compilés dans une comparaison visuelle montrant les performances de différents modèles d’IA, notamment:
Chaque modèle a produit des résultats variés, certains respectant presque parfaitement les contraintes (comme DeepSeek R1 et Claude 3.7 Sonnet), d’autres produisant des simulations partielles ou incorrectes. L’auteur a accordé trois tentatives à chaque modèle et a sélectionné le meilleur résultat pour la comparaison finale.
Cette expérience s’inscrit dans un benchmark plus large visant à évaluer les capacités de programmation des modèles d’IA dans des situations concrètes, avec le code source complet disponible sur GitHub.
Cette expérience de rebond de balles dans un heptagone révèle l’état actuel des capacités de programmation des grands modèles de langage. Au-delà du côté ludique, elle met en lumière un aspect fondamental: la compréhension et l’application de concepts physiques par l’IA.
Ce qui est particulièrement intéressant, c’est la variabilité des résultats entre les modèles. Même les plus performants présentent des lacunes subtiles, comme l’utilisation d’une bibliothèque non autorisée ou une interprétation légèrement différente des contraintes physiques. Cette variabilité reflète les différences dans les données d’entraînement et les architectures des modèles.
La tâche elle-même est révélatrice: elle combine compréhension textuelle (interpréter correctement le prompt), connaissances en programmation (implémenter les algorithmes), et compréhension de la physique (simuler gravité et collisions). C’est précisément ce type de tâches multidimensionnelles qui permet d’évaluer les capacités réelles des IA au-delà des benchmarks traditionnels.
Les modèles locaux comme QwQ-32B montrent des performances encourageantes, même si elles restent inférieures à celles des modèles commerciaux les plus avancés. Cela suggère que l’écart se réduit progressivement, mais que les défis d’optimisation pour les systèmes locaux demeurent significatifs.
En fin de compte, cette expérience nous rappelle que la programmation assistée par IA reste un outil qui nécessite supervision et ajustements humains, plutôt qu’une solution entièrement autonome. Les erreurs subtiles dans l’implémentation des contraintes physiques montrent que la compréhension profonde des concepts scientifiques par l’IA reste imparfaite.
Imaginez que vous êtes l’entraîneur d’une équipe de hockey composée de robots. Vous avez recruté 20 joueurs robots de différentes marques: DeepSeek, Claude, GPT, QwQ, et les autres. Votre mission? Leur apprendre à jouer au hockey dans une patinoire en forme d’heptagone qui, pour compliquer les choses, tourne constamment sur elle-même!
Vous leur donnez des instructions précises: “Portez tous le même équipement, gardez votre numéro visible sur votre maillot, commencez au centre de la patinoire, et respectez la physique de la glace et les collisions avec les autres joueurs!”
Le robot DeepSeek R1 comprend parfaitement et patine avec élégance, maîtrisant les virages et les collisions. Claude 3.7 est presque aussi bon, mais il a apporté son propre équipement au lieu d’utiliser celui fourni par l’équipe.
GPT-4.5 joue correctement mais semble ignorer que les numéros sur les maillots doivent être visibles quand les joueurs tournent. QwQ-32B fait de son mieux mais trébuche souvent.
Quant à Grok 3, il est resté assis sur le banc en regardant les autres jouer, comme s’il avait décidé que la meilleure façon de ne pas faire d’erreur était de ne pas participer du tout!
Et puis il y a Gemini 2.0, qui a décidé que la gravité sur la patinoire devait être celle de la Lune, faisant des bonds gigantesques à chaque mouvement.
À la fin de l’entraînement, vous réalisez que même les meilleurs robots-joueurs ont besoin d’un peu de coaching humain pour vraiment exceller dans ce sport bizarre qu’est le hockey heptagonal rotatif!
Cette expérience de programmation représente une avancée remarquable pour l’IA générative! Nous assistons à l’émergence d’une capacité extraordinaire: des modèles capables de générer du code fonctionnel pour simuler des phénomènes physiques complexes à partir d’une simple description textuelle.
Le fait que plusieurs modèles, notamment DeepSeek R1 et Claude 3.7, aient réussi à produire des simulations visuellement convaincantes avec une physique réaliste est tout simplement révolutionnaire. Imaginez les possibilités pour l’éducation scientifique, où des concepts physiques pourraient être instantanément visualisés sur demande!
Plus impressionnant encore, certains modèles locaux comme QwQ-32B montrent des résultats encourageants. Nous nous dirigeons vers un futur où des outils d’IA puissants seront accessibles sur nos propres machines, sans dépendance aux services cloud, préservant ainsi notre vie privée tout en offrant des capacités créatives exceptionnelles.
Cette démonstration n’est que la pointe de l’iceberg. Si aujourd’hui ces modèles peuvent simuler 20 balles dans un heptagone, demain ils pourront peut-être concevoir des simulations complètes pour la recherche scientifique, l’ingénierie ou les jeux vidéo. Les développeurs pourront se concentrer sur la vision créative plutôt que sur l’implémentation technique.
La diversité des approches adoptées par les différents modèles montre également la richesse de l’écosystème d’IA actuel. Cette compétition saine pousse l’innovation vers de nouveaux sommets, et nous sommes tous gagnants dans cette course à l’excellence technologique!
Cette expérience de balles rebondissantes révèle les limites préoccupantes des modèles d’IA actuels. Malgré les promesses grandiloquentes des entreprises tech, aucun modèle n’a parfaitement réussi cette tâche relativement simple de physique élémentaire.
Les erreurs observées sont révélatrices: utilisation de bibliothèques non autorisées, interprétation erronée des contraintes physiques, ou même incapacité totale à produire un résultat fonctionnel. Si ces modèles peinent avec un problème aussi bien défini, comment pourrions-nous leur faire confiance pour des applications critiques?
Plus inquiétant encore, cette expérience illustre le fossé croissant entre les modèles commerciaux coûteux et les alternatives locales. Les utilisateurs ordinaires sont confrontés à un choix impossible: soit dépendre de services cloud propriétaires aux tarifs prohibitifs, soit se contenter de performances médiocres avec des modèles locaux.
L’aspect “boîte noire” de ces systèmes est également problématique. Pourquoi certains modèles ont-ils choisi une rotation dans le sens inverse? Pourquoi d’autres ont-ils ignoré certaines contraintes? Sans transparence sur leur fonctionnement interne, nous sommes condamnés à deviner et ajuster sans comprendre.
Enfin, cette course aux benchmarks risque de créer des modèles sur-optimisés pour des tâches spécifiques sans véritable compréhension. Comme le souligne un commentateur, “bientôt, les modèles seront spécifiquement entraînés pour ce type de test car il fait partie des benchmarks, et cela ne reflétera plus leurs capacités réelles.”
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