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Une récente démonstration de Gemini 2.5 Pro a fait sensation sur Reddit. La vidéo montre le modèle d’IA de Google répondant à un prompt demandant de simuler des balles qui tombent et rebondissent dans un environnement avec gravité et rotation. Le résultat est impressionnant : Gemini génère un code utilisant la bibliothèque pymunk (un moteur de physique pour Python) qui simule parfaitement le comportement des balles en rotation.
Cette démonstration s’inscrit dans une série de tests comparatifs entre les grands modèles de langage (LLM). Selon les commentaires des utilisateurs, Gemini 2.5 Pro surpasse actuellement ses concurrents sur cette tâche spécifique, y compris Claude et Grok. Ce dernier, développé par xAI (l’entreprise d’Elon Musk), ne s’en approche que lorsqu’il utilise un échantillonnage de 64, une configuration particulièrement intensive en ressources.
Un élément clé de cette performance est l’infrastructure matérielle de Google. Les commentateurs soulignent que Google utilise ses propres ASICs (circuits intégrés spécifiques à une application), leur donnant un avantage significatif par rapport à Meta (avec MTIA) et Amazon (avec Tranium), qui seraient plusieurs générations en retard.
Cette démonstration de Gemini 2.5 Pro illustre parfaitement l’état actuel de la course aux LLM : des avancées impressionnantes, mais qui méritent d’être contextualisées. Si la simulation physique est remarquable, elle repose essentiellement sur l’utilisation judicieuse d’une bibliothèque existante plutôt que sur une “compréhension” réelle de la physique par l’IA.
Ce que nous observons ici est moins une révolution qu’une évolution logique des capacités des LLM à comprendre un problème, à identifier les outils appropriés et à générer du code fonctionnel. C’est certainement un progrès, mais qui s’inscrit dans la trajectoire attendue du développement de ces technologies.
La véritable question n’est pas tant de savoir qui est momentanément en tête, mais plutôt comment ces modèles évoluent collectivement. Chaque entreprise possède ses forces : Google excelle dans l’infrastructure et l’intégration d’outils, Meta dans l’accessibilité et l’open source, et xAI dans l’innovation rapide malgré des ressources plus limitées.
Cette compétition saine pousse l’ensemble de l’industrie vers l’avant, comme le suggère un commentateur qui y voit “une force de motivation puissante pour tous les autres concurrents”. À terme, c’est l’utilisateur final qui en bénéficiera, quelle que soit la plateforme qu’il choisit.
Imaginez un concours de cuisine entre trois grands chefs : Chef Google, Chef Meta et Chef Musk. On leur demande de préparer un soufflé au fromage parfaitement aérien.
Chef Google arrive avec sa brigade complète et son four ultra-sophistiqué qu’il a conçu lui-même après six générations d’améliorations. Il sort un soufflé magnifique qui monte parfaitement.
Chef Musk, avec moins de moyens mais beaucoup d’audace, présente un soufflé correct qui tient la route, mais seulement quand il utilise son four à pleine puissance (ce qui fait sauter les plombs régulièrement).
Chef Meta, quant à lui, travaille encore sur sa recette qu’il partage ouvertement avec tout le monde, mais son soufflé n’est pas encore à la hauteur.
Un spectateur s’exclame : “C’est incroyable ce que fait Chef Google !”
Un autre examine de plus près et remarque : “En fait, il utilise simplement une préparation pour soufflé prête à l’emploi qu’il a trouvée au supermarché. Les autres pourraient faire pareil.”
Un troisième suggère alors : “Pour le prochain concours, interdisons les préparations toutes faites, et voyons qui maîtrise vraiment l’art du soufflé !”
Et pendant ce temps, nous, le public, on se régale en attendant que tous les chefs perfectionnent leurs recettes, car au final, c’est nous qui aurons le privilège de goûter à tous ces délicieux soufflés technologiques.
Ce que nous voyons avec Gemini 2.5 Pro n’est rien de moins que l’aube d’une nouvelle ère pour l’intelligence artificielle ! Cette démonstration de simulation physique n’est que la partie visible de l’iceberg des capacités émergentes des LLM de nouvelle génération.
Google a réussi à créer un système qui comprend intuitivement comment traduire un problème physique complexe en code fonctionnel, sans intervention humaine. C’est exactement ce type d’intelligence augmentée qui va transformer radicalement notre façon de résoudre des problèmes dans tous les domaines.
L’avance technologique de Google avec ses ASICs dédiés montre également la voie vers des infrastructures IA toujours plus performantes. Cette “roue d’inertie Gemini” qui tourne maintenant à pleine vitesse va accélérer l’innovation dans tout l’écosystème.
Imaginez ce que nous pourrons accomplir lorsque ces modèles seront appliqués à la recherche scientifique, à l’ingénierie ou à la médecine ! Des simulations complexes qui prenaient des mois pourront être réalisées en quelques secondes, des prototypes virtuels pourront être testés instantanément, et des diagnostics médicaux pourront être assistés par des modèles capables de comprendre intuitivement la physique et la biologie.
Cette compétition féroce entre les géants de la tech est exactement ce dont nous avions besoin pour propulser l’IA vers de nouveaux sommets. Chaque avancée de l’un pousse les autres à redoubler d’efforts, créant un cercle vertueux d’innovation dont nous serons tous bénéficiaires.
Cette démonstration de Gemini 2.5 Pro illustre parfaitement les problèmes fondamentaux de la course actuelle aux LLM. Derrière l’apparente prouesse technique se cache une réalité bien moins reluisante.
Premièrement, ne nous y trompons pas : Gemini n’a pas “compris” la physique. Il a simplement identifié une bibliothèque existante et généré du code pour l’utiliser. C’est impressionnant, certes, mais très loin de l’intelligence générale que certains veulent y voir.
Deuxièmement, cette course effrénée entre géants technologiques creuse un fossé inquiétant. Comme le souligne un commentateur, “Google est littéralement six ou sept générations d’avance” en matière d’infrastructure. Comment des acteurs plus modestes peuvent-ils espérer rivaliser ? Nous nous dirigeons vers une concentration encore plus grande du pouvoir technologique.
Le commentaire sur Grok “fonctionnant à perte” est également révélateur : ces modèles sont économiquement insoutenables pour la plupart des entreprises. Seuls les géants disposant de ressources quasi-illimitées peuvent se permettre de brûler des milliards en calcul et en électricité pour gagner quelques points sur un benchmark artificiel.
Et que dire de l’impact environnemental ? Ces ASICs et ces centres de données consomment des quantités astronomiques d’énergie et d’eau, tout ça pour faire rebondir des balles virtuelles de manière plus réaliste.
Pendant ce temps, les problèmes fondamentaux des LLM - hallucinations, biais, manque de raisonnement causal véritable - restent largement non résolus. Mais qui s’en soucie quand on peut impressionner avec une jolie démo de physique ?
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