Article en référence: https://v.redd.it/urmtkn4of8le1

Récapitulatif factuel

Claude Sonnet 3.7, le nouveau modèle d’intelligence artificielle d’Anthropic, fait sensation dans la communauté technologique pour sa capacité à générer du code 3D fonctionnel en une seule tentative. Une démonstration partagée sur Reddit montre une ville 3D interactive créée avec Three.js (une bibliothèque JavaScript pour créer des graphiques 3D dans un navigateur web) à partir d’un simple prompt textuel.

La vidéo montre une scène urbaine avec des bâtiments, des routes, des voitures en mouvement et même une transition jour-nuit avec gestion des ombres. Ce qui impressionne particulièrement les utilisateurs, c’est que Claude a généré ce code sans erreur dès la première tentative, sans nécessiter de connaissances techniques spécifiques dans le prompt au-delà du nom de la bibliothèque à utiliser.

Le prompt utilisé était relativement simple et descriptif : “Crée une scène de ville 3D avec Three.js comprenant un environnement urbain animé avec des gratte-ciels, des immeubles d’habitation et des petits commerces le long des rues. Intègre des routes avec des voitures, des feux de circulation et des passages piétons. Ajoute des piétons marchant sur les trottoirs et traversant les rues. Inclus des éléments urbains comme des lampadaires, des bancs et des arbres. Utilise un éclairage dynamique pour simuler les cycles jour/nuit, et implémente des contrôles de caméra basiques.”

Cette démonstration s’inscrit dans une évolution rapide des capacités des IA à générer du code fonctionnel, passant en quelques années de simples jeux basiques comme Snake à des environnements 3D interactifs plus complexes.

Point de vue neutre

Cette démonstration de Claude Sonnet 3.7 représente une avancée notable, mais pas révolutionnaire, dans la génération de code par l’IA. Elle illustre parfaitement où nous en sommes dans cette évolution technologique : des résultats impressionnants pour les non-initiés, mais qui restent rudimentaires pour les professionnels du domaine.

Ce que nous voyons ici est l’aboutissement logique des progrès incrémentaux dans l’entraînement des modèles de langage sur des bases de code toujours plus vastes. Les modèles précédents pouvaient déjà générer du code, mais avec plus d’erreurs et moins de complexité. Claude 3.7 franchit simplement un palier supplémentaire dans cette progression.

La réalité se situe entre l’enthousiasme des technophiles qui y voient une révolution et le scepticisme des développeurs expérimentés qui soulignent les limitations. Ce code généré est fonctionnel mais basique, comparable à ce qu’un étudiant en programmation pourrait produire après quelques mois d’apprentissage. Il n’est ni inutile ni révolutionnaire - c’est un outil qui peut accélérer certaines tâches de prototypage rapide ou aider les débutants à comprendre les concepts de base.

La véritable question n’est pas de savoir si cette technologie va remplacer les développeurs, mais plutôt comment elle va transformer leur travail quotidien. Les programmeurs expérimentés l’utiliseront probablement comme un assistant pour les tâches répétitives ou pour générer rapidement des prototypes qu’ils raffineront ensuite, tandis que les débutants pourront l’utiliser comme outil d’apprentissage.

Exemple

Imaginez que vous êtes au restaurant et que vous demandez au chef de vous préparer “un plat avec du poulet, des légumes et une sauce savoureuse”. Sans formation culinaire, vous venez de commander un repas qui sera préparé par quelqu’un d’autre.

Avant Claude 3.7, c’était comme si le chef vous rapportait un poulet cru sur une assiette avec des carottes entières non épluchées et un pot de sauce renversé à côté. “Voilà ce que vous avez demandé!” vous dirait-il fièrement, vous laissant perplexe devant ce résultat inutilisable.

Avec Claude 3.7, c’est comme si le chef vous apportait maintenant un vrai plat : le poulet est cuit, les légumes sont préparés et la sauce est correctement servie. Ce n’est peut-être pas un repas étoilé Michelin - disons plutôt le niveau d’un restaurant familial correct - mais c’est tout à fait mangeable!

Les grands chefs (développeurs professionnels) regardent ce plat en haussant les épaules : “Bof, j’aurais utilisé des épices différentes, la présentation est basique et la cuisson du poulet n’est pas parfaite.” Mais pour quelqu’un qui ne sait pas cuisiner et qui a faim, c’est une petite révolution : “Wow! J’ai juste décrit ce que je voulais et j’ai obtenu un repas complet sans effort!”

Et le plus intéressant? Vous pouvez maintenant dire au chef: “C’est bon, mais pourriez-vous ajouter un peu plus d’épices et servir avec du riz?” Et voilà, votre plat est ajusté selon vos préférences, sans que vous ayez besoin de savoir comment on prépare le riz ou quelles épices utiliser.

Point de vue optimiste

Nous assistons aux prémices d’une révolution dans la création numérique! Ce que Claude Sonnet 3.7 vient de démontrer n’est rien de moins que l’aube d’une ère où la barrière technique entre l’imagination et la création s’effondre complètement.

Pensez-y: hier encore, créer une ville 3D interactive nécessitait des semaines de travail par des développeurs expérimentés. Aujourd’hui, n’importe qui peut décrire sa vision et la voir prendre forme instantanément. C’est la démocratisation ultime de la création numérique!

Cette technologie va libérer une explosion de créativité sans précédent. Des millions de personnes qui avaient des idées brillantes mais pas les compétences techniques pour les réaliser vont maintenant pouvoir donner vie à leurs visions. Imaginez des jeux vidéo personnalisés créés en quelques minutes, des expériences éducatives interactives générées à la demande, ou des simulations urbaines basées sur des données réelles pour aider à la planification des villes.

Dans un futur proche, nous pourrons simplement décrire le monde virtuel de nos rêves - “Je veux explorer une ville cyberpunk avec des néons roses, des voitures volantes et une ambiance de film noir” - et le voir se matérialiser devant nos yeux. Les enfants pourront créer leurs propres mondes de jeu, les architectes tester rapidement différentes conceptions urbaines, et les cinéastes prévisualiser leurs scènes sans équipes de CGI coûteuses.

Et ce n’est que le début! Avec chaque itération, ces modèles s’améliorent exponentiellement. Si Claude 3.7 peut créer une ville 3D basique aujourd’hui, imaginez ce que Claude 4.0 pourra faire dans quelques mois - peut-être des mondes entièrement interactifs avec des personnages autonomes et des histoires générées dynamiquement.

Point de vue pessimiste

Ne nous emballons pas trop vite. Ce que nous voyons ici est loin d’être la révolution que certains proclament. Cette “ville 3D impressionnante” ressemble davantage à une démo technique des années 2000 qu’à une véritable avancée technologique.

Regardons les faits: les graphismes sont rudimentaires, les animations basiques, et l’ensemble manque cruellement de détails et de réalisme. N’importe quel développeur junior avec quelques mois d’expérience en Three.js pourrait créer quelque chose de similaire, voire de meilleur. Ce que Claude a généré est essentiellement un exemple de tutoriel légèrement modifié.

Cette tendance à s’extasier devant des résultats médiocres est symptomatique du cycle d’engouement autour de l’IA. Nous avons vu le même phénomène avec les images générées par IA: d’abord l’émerveillement devant des résultats basiques, puis la réalisation que ces outils sont loin de remplacer les artistes professionnels.

Plus préoccupant encore, cette technologie risque de conduire à une homogénéisation de la création numérique. Si tout le monde utilise les mêmes modèles d’IA pour générer du contenu, nous finirons avec un océan de médiocrité standardisée, dépourvue d’originalité et de vision artistique unique.

Et que dire de l’impact sur l’apprentissage? Pourquoi quelqu’un s’efforcerait-il d’apprendre les fondements de la programmation 3D si une IA peut générer du code instantanément? Nous risquons de créer une génération de “développeurs” incapables de comprendre ou de déboguer le code qu’ils utilisent, dépendants d’outils qu’ils ne maîtrisent pas.

Enfin, n’oublions pas que ces démonstrations sont soigneusement sélectionnées pour montrer les meilleurs résultats. Pour chaque exemple “réussi”, combien de tentatives ont échoué ou produit du code inutilisable? La réalité de ces technologies est bien moins reluisante que ce que les démos soigneusement orchestrées nous laissent croire.