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Récapitulatif factuel

OpenAI vient d’annoncer que leur nouveau modèle “Deep Research” a atteint un score de 25.3% sur le benchmark HLE (Humanity’s Last Exam). Ce résultat est particulièrement significatif car il surpasse les performances des modèles précédents, notamment le O3-mini-high qui plafonnait à 11.4%.

Le HLE est un test d’évaluation complexe conçu pour mesurer les capacités de raisonnement avancé des modèles d’IA. Ce qui distingue Deep Research, c’est sa capacité à utiliser des outils externes comme la navigation web et l’exécution de code Python pour résoudre des problèmes complexes.

Cette approche marque un tournant dans l’évolution des IA : plutôt que de se fier uniquement à ses connaissances préentraînées, le modèle peut activement rechercher des informations et exécuter des calculs pour vérifier ses réponses, similaire à un chercheur humain.

Point de vue neutre

L’avancée de Deep Research représente une évolution naturelle plutôt qu’une révolution. L’intégration d’outils externes était une progression logique, reflétant la façon dont les humains utilisent réellement la technologie pour résoudre des problèmes complexes.

Le score de 25.3% peut sembler modeste, mais il faut considérer la difficulté exceptionnelle du HLE. Cette progression constante suggère que nous sommes sur une trajectoire d’amélioration progressive plutôt que face à un bond révolutionnaire.

La vraie innovation réside dans l’approche méthodologique : la capacité à vérifier, calculer et valider les réponses représente un pas vers une IA plus fiable et transparente.

Exemple

Imaginez un étudiant préparant sa thèse de doctorat. Au lieu de tout mémoriser, il utilise la bibliothèque, sa calculatrice et consulte ses collègues. Deep Research fait exactement la même chose : il “feuillette” Internet, fait ses calculs avec Python et vérifie ses sources.

C’est comme passer d’un élève qui récite par cœur à un chercheur qui sait utiliser ses ressources. La différence? Notre “étudiant IA” peut consulter des millions de sources en quelques secondes!

Point de vue optimiste

Cette avancée marque le début d’une nouvelle ère dans la recherche assistée par IA! Avec Deep Research, nous créons des assistants de recherche surpuissants capables de révolutionner la découverte scientifique.

Imaginez des percées médicales accélérées, des solutions innovantes pour le changement climatique, et des avancées technologiques inédites. La combinaison de la puissance de calcul, de l’accès à l’information et du raisonnement avancé ouvre des possibilités infinies.

Cette technologie démocratisera l’accès au savoir expert et accélérera l’innovation dans tous les domaines.

Point de vue pessimiste

L’utilisation d’outils externes soulève des questions préoccupantes sur la fiabilité et la vérifiabilité des résultats. Comment pouvons-nous garantir que les sources consultées sont fiables? Que se passe-t-il si le modèle tombe sur des informations erronées ou manipulées?

De plus, la dépendance aux outils externes pourrait masquer les limitations fondamentales du modèle. Un score de 25.3% reste très loin d’une véritable compréhension, et l’accès à des outils ne garantit pas la justesse du raisonnement.

La rapidité des avancées pourrait aussi nous faire négliger des questions essentielles de sécurité et d’éthique.