Article en référence: https://v.redd.it/4skrezsntree1

Récapitulatif factuel

Un nouveau défi technique fait le tour de la communauté IA : créer un programme affichant une animation d’une balle rouge rebondissant à l’intérieur d’un triangle en rotation. Ce test évalue la capacité des modèles d’IA à générer du code complexe impliquant des calculs de collision, de la géométrie et de l’animation en temps réel.

Plusieurs grands modèles de langage ont été mis à l’épreuve, notamment DeepSeek R1, Claude, GPT-4, Gemini et LLaMA. Les résultats varient considérablement : certains modèles produisent un code parfaitement fonctionnel du premier coup, d’autres échouent de manière spectaculaire, la balle traversant les murs ou disparaissant complètement.

La complexité du défi réside dans la combinaison de plusieurs concepts techniques :

• La détection de collision entre une sphère et des lignes en mouvement
• La gestion des rebonds avec des angles appropriés
• La rotation continue du triangle autour de son centre
• La synchronisation de tous ces éléments en temps réel

Point de vue neutre

Ce benchmark, bien qu’intéressant, ne représente qu’une facette très spécifique des capacités des modèles d’IA. La génération de code pour une simulation physique en temps réel est certainement impressionnante, mais elle ne reflète pas nécessairement les compétences générales d’un modèle de langage.

La variabilité des résultats entre les différentes tentatives, même avec le même modèle, souligne l’importance du “prompt engineering” et des paramètres de génération. Un échec sur ce test ne signifie pas qu’un modèle est globalement inférieur, tout comme une réussite ne garantit pas sa supériorité dans d’autres domaines.

Exemple

Imaginez un arbitre de hockey qui devrait non seulement suivre la rondelle sur la patinoire, mais aussi prédire ses rebonds sur les bandes alors que la patinoire elle-même tourne comme un manège! C’est essentiellement ce qu’on demande à ces IA de calculer.

C’est comme si on demandait à quelqu’un de jongler dans un ascenseur en mouvement : non seulement il faut maintenir les balles en l’air, mais il faut aussi compenser le mouvement de l’environnement. Certaines IA réussissent ce tour de force du premier coup, d’autres font tomber leurs balles, et quelques-unes les lancent carrément dans une autre dimension!

Point de vue optimiste

Cette démonstration révèle le potentiel extraordinaire des modèles d’IA dans la résolution de problèmes complexes de programmation. La capacité de certains modèles à générer instantanément un code fonctionnel combinant physique, géométrie et animation est révolutionnaire pour le développement logiciel.

Imaginez les possibilités futures : des IA capables de générer des moteurs de jeux complets, des simulations physiques complexes, ou des animations sophistiquées en quelques secondes. Les développeurs pourront se concentrer sur la créativité et l’innovation plutôt que sur l’implémentation technique de base.

Point de vue pessimiste

Ce type de benchmark encourage une course aux armements stérile entre les différents acteurs de l’IA, focalisée sur des tâches artificielles plutôt que sur des problèmes réels. La vraie programmation nécessite une compréhension profonde des besoins utilisateurs, de la maintenance à long terme et de l’optimisation des ressources.

De plus, la variabilité des résultats soulève des questions sur la fiabilité de ces systèmes. Comment faire confiance à un outil qui peut produire un code parfait une fois et échouer complètement la suivante? Dans un contexte professionnel, cette inconsistance pourrait créer plus de problèmes qu’elle n’en résout.