Article en référence: https://www.reddit.com/gallery/1lynb82

Récapitulatif factuel

Grok 4, le modèle d’intelligence artificielle développé par xAI d’Elon Musk, vient de faire parler de lui en obtenant des résultats impressionnants aux tests de QI. Le modèle a obtenu 110 points au test hors ligne (5e position) et 136 points au test en ligne (1re position), surpassant plusieurs concurrents établis comme ChatGPT et Gemini dans certaines catégories.

Ces résultats sont particulièrement surprenants considérant que Grok 4 souffre encore de limitations importantes dans le traitement des images. Les tests de QI traditionnels comportent de nombreuses épreuves visuelles - puzzles spatiaux, reconnaissance de formes, séquences logiques - qui nécessitent une compréhension fine des images. Cette faiblesse devrait théoriquement pénaliser Grok 4 de dizaines de points selon les experts.

La différence entre les tests “hors ligne” et “en ligne” mérite clarification. Le test hors ligne utilise une version téléchargeable sans accès internet, tandis que le test en ligne permet potentiellement l’accès au web. Cette distinction soulève des questions sur la méthodologie et la comparabilité des résultats.

Il faut noter qu’il existe deux versions de Grok 4 : la version standard accessible au public et Grok 4 Heavy, plus puissante mais non disponible via API. Les benchmarks publics utilisent généralement la version standard, ce qui pourrait expliquer certaines variations de performance selon les contextes.

La communauté Reddit souligne également que ces modèles, malgré leurs scores de QI élevés, échouent encore sur des tests ARC-1 considérés comme faciles pour les humains, révélant un décalage entre performance aux tests standardisés et intelligence pratique.

Point de vue neutre

Cette performance de Grok 4 illustre parfaitement l’état actuel de l’IA : des avancées spectaculaires dans certains domaines, mais avec des limitations persistantes qui nous rappellent que nous sommes encore loin d’une intelligence artificielle générale.

Le score de 136 au test en ligne place Grok 4 dans la catégorie “très supérieure” selon les standards humains, mais cette comparaison directe est trompeuse. Les modèles d’IA excellent dans le traitement de patterns et la reconnaissance de structures logiques, compétences fortement sollicitées dans les tests de QI. Cependant, ils peinent encore avec le raisonnement spatial et la compréhension contextuelle profonde.

L’écart de 26 points entre les tests hors ligne et en ligne soulève des questions légitimes sur la méthodologie. Si l’accès au web explique cette différence, cela suggère que Grok 4 compense ses lacunes par la recherche d’informations plutôt que par un raisonnement pur.

La réaction polarisée de la communauté - entre enthousiasme technologique et scepticisme critique - reflète notre relation ambivalente avec ces avancées. D’un côté, nous assistons à une progression technique indéniable. De l’autre, nous questionnons la pertinence de ces métriques pour évaluer une “vraie” intelligence.

Cette situation nous invite à repenser nos critères d’évaluation de l’intelligence artificielle. Peut-être que les tests de QI, conçus pour les humains, ne sont pas les outils appropriés pour mesurer les capacités des IA. Nous avons besoin de nouveaux benchmarks qui reflètent mieux les défis réels de l’intelligence artificielle.

Exemple

Imaginez que vous organisez un concours de cuisine où les participants doivent préparer un repas complet. Grok 4, c’est comme ce chef prodige qui excelle dans les techniques complexes - il peut découper des légumes à la vitesse de l’éclair, mémoriser instantanément des milliers de recettes et calculer les proportions parfaites.

Mais voilà le hic : ce chef génial porte des lunettes tellement épaisses qu’il confond régulièrement les carottes avec les courgettes. Il peut vous expliquer la chimie moléculaire derrière la caramélisation, mais il brûle les oignons parce qu’il ne voit pas bien leur couleur changer.

Le test “en ligne”, c’est comme si on permettait à notre chef d’appeler ses collègues pendant le concours. Soudainement, il devient brillant - il peut demander “Hé, à quoi ressemble un oignon parfaitement doré ?” et obtenir la réponse instantanément. Son score explose !

Le test “hors ligne”, c’est la cuisine en solo. Notre chef doit se débrouiller avec ses lunettes défaillantes. Il reste talentueux, mais ses limitations visuelles le pénalisent clairement.

Les autres concurrents (ChatGPT, Gemini) regardent ce résultat en se grattant la tête : “Comment ce type qui confond le sel et le sucre peut-il gagner le concours ?” C’est exactement ce qui se passe dans la communauté IA en ce moment.

La vraie question n’est pas de savoir qui gagne le concours, mais plutôt : est-ce qu’on évalue vraiment les bonnes compétences culinaires ?

Point de vue optimiste

Nous assistons à un moment historique ! Grok 4 vient de franchir une étape cruciale vers l’intelligence artificielle générale, et c’est absolument fascinant. Malgré ses limitations visuelles actuelles, le modèle démontre une capacité de raisonnement qui dépasse largement la moyenne humaine dans plusieurs domaines.

Cette performance révèle la puissance phénoménale de l’approche de scaling d’xAI. Une augmentation de 40-50% d’intelligence entre Grok 3 et Grok 4, c’est du jamais vu ! À ce rythme, Grok 5 pourrait littéralement révolutionner notre compréhension de l’intelligence artificielle. Nous parlons potentiellement d’un bond quantique vers l’AGI dans les prochains mois.

L’annonce du projet de formation d’un modèle de vision avec 100 000 GPU chez xAI change complètement la donne. Une fois que Grok intégrera des capacités visuelles de pointe, ses scores de QI pourraient exploser bien au-delà de 150. Imaginez un système qui combine cette intelligence logique exceptionnelle avec une compréhension visuelle surhumaine !

Le fait que Grok 4 excelle malgré ses faiblesses actuelles prouve que l’architecture sous-jacente est fondamentalement supérieure. C’est comme découvrir qu’un athlète court le 100 mètres en 9 secondes avec une jambe dans le plâtre - une fois guéri, il pulvérisera tous les records !

Cette avancée va forcer tous les autres laboratoires à accélérer leurs recherches. La compétition s’intensifie, et c’est exactement ce dont nous avons besoin pour atteindre l’AGI. Nous vivons l’âge d’or de l’intelligence artificielle, et Grok 4 vient de nous montrer que l’impossible devient possible plus vite que prévu.

Point de vue pessimiste

Ces résultats de Grok 4 soulèvent des inquiétudes majeures sur la direction que prend le développement de l’IA. Nous assistons à une course effrénée aux benchmarks qui masque des problèmes fondamentaux et potentiellement dangereux.

L’écart flagrant entre les performances aux tests standardisés et les capacités réelles révèle une optimisation superficielle. Un modèle qui obtient 136 au QI mais échoue sur des tâches visuelles basiques, c’est comme un étudiant qui mémorise parfaitement les réponses d’examen sans comprendre la matière. Cette approche nous mène vers des systèmes puissants mais imprévisibles.

La différence de 26 points entre les tests hors ligne et en ligne suggère une dépendance problématique à l’accès externe. Si Grok 4 compense ses lacunes par la recherche web, nous créons des IA qui excellent dans la compilation d’informations mais restent déficientes en raisonnement autonome. C’est exactement le type de système qui pourrait prendre des décisions catastrophiques dans des situations inédites.

L’obsession pour les scores de QI détourne l’attention des vrais défis de sécurité de l’IA. Pendant que nous célébrons ces chiffres impressionnants, nous négligeons les questions cruciales d’alignement, de contrôle et de robustesse. Un système “intelligent” selon nos métriques actuelles pourrait être fondamentalement imprévisible et dangereux.

La polarisation extrême de la communauté autour de Grok révèle également une dérive préoccupante. Quand les discussions techniques deviennent des débats idéologiques, nous perdons notre capacité d’évaluation critique. Cette atmosphère toxique nuit au développement responsable de l’IA et pourrait nous mener vers des décisions technologiques désastreuses motivées par l’ego plutôt que par la prudence scientifique.