Article en référence: https://v.redd.it/4l29hha7bwue1
Une récente publication sur Reddit dans le subreddit “LocalLLaMA” présente une comparaison visuelle entre différents modèles d’intelligence artificielle générative, dont GPT-4.1, Gemini-2.5-Pro, DeepSeek-V3-0324 et plusieurs autres. Le test consistait à demander à chaque modèle de créer une animation en JavaScript montrant des balles rebondissant sur les côtés d’un heptagone (polygone à sept côtés) avec des numéros indiquant la rotation.
Cette évaluation fait partie d’un projet plus large appelé “KCORES LLM Arena”, qui vise à comparer les performances des différents modèles d’IA sur des tâches spécifiques. Dans ce cas, l’accent était mis sur la capacité des modèles à comprendre et à exécuter une tâche de programmation visuelle avec des contraintes précises.
Les résultats montrent des variations significatives dans la façon dont chaque modèle a interprété et exécuté la demande. Certains modèles comme GPT-4.1 et Claude ont produit des animations visuellement impressionnantes et conformes aux spécifications, tandis que d’autres ont eu des difficultés avec certains aspects de la tâche. Par exemple, DeepSeek-V3-0324 a fait tourner l’animation dans le sens inverse des autres modèles, et R1 a omis les numéros sur les balles.
Les commentaires des utilisateurs de Reddit soulèvent également des questions importantes sur la validité de ce type de test. Plusieurs personnes ont suggéré que les modèles pourraient avoir été “surentraînés” sur ce benchmark spécifique, ce qui signifie qu’ils ont peut-être déjà vu des exemples similaires pendant leur entraînement et ne démontrent pas nécessairement une véritable compréhension ou créativité.
Un autre point intéressant soulevé dans les commentaires est la formulation ambiguë de certaines parties de la consigne, comme l’utilisation du mot “peut” (can) plutôt que “doit” (should) concernant l’affichage des numéros sur les balles, ce qui laisse place à l’interprétation.
Cette comparaison entre modèles d’IA nous révèle autant sur les limites de nos méthodes d’évaluation que sur les capacités des modèles eux-mêmes. L’évolution rapide des grands modèles de langage (LLM) nous place dans une situation paradoxale : plus ces modèles deviennent performants, plus il devient difficile de les évaluer de manière objective.
Les benchmarks visuels comme celui-ci offrent une façon intuitive de comparer les modèles, mais ils comportent des angles morts significatifs. D’une part, ils peuvent être trop spécifiques et ne pas refléter les cas d’utilisation réels. D’autre part, comme plusieurs commentateurs l’ont souligné, ces tests peuvent être “mémorisés” par les modèles plus récents, ce qui fausse les comparaisons.
La réalité est que chaque modèle possède ses forces et ses faiblesses, souvent déterminées par les données sur lesquelles il a été entraîné et les techniques d’optimisation utilisées. Un modèle excellent pour la programmation visuelle pourrait être médiocre pour raisonner sur des problèmes éthiques complexes, et vice versa.
Pour les utilisateurs et les développeurs, il serait plus judicieux d’évaluer ces modèles dans le contexte de leurs besoins spécifiques plutôt que de se fier uniquement à des classements généraux. La question n’est pas tant “quel est le meilleur modèle?” mais plutôt “quel modèle convient le mieux à ma tâche particulière?”.
La diversité des approches et des modèles que nous observons aujourd’hui est en fait une force pour l’écosystème de l’IA. Elle encourage l’innovation continue et offre aux utilisateurs un éventail d’options adaptées à différents contextes, budgets et exigences éthiques.
Imaginez que vous organisez un concours de cuisine où chaque chef doit préparer une tarte aux pommes. Vous leur donnez une recette avec quelques instructions délibérément vagues, comme “vous pouvez ajouter de la cannelle pour rehausser le goût”.
Le jour du concours, vous découvrez que:
Maintenant, imaginez que quelqu’un dans le public se lève et dit: “Attendez, je crois que certains chefs ont déjà vu cette recette avant le concours!” Et un autre ajoute: “D’ailleurs, pourquoi avez-vous dit qu’ils ‘peuvent’ ajouter de la cannelle? Est-ce obligatoire ou facultatif?”
Soudain, votre concours de cuisine devient moins une évaluation objective des compétences culinaires et plus une réflexion sur la clarté des instructions et l’équité du processus. Peut-être que le vrai gagnant n’est pas celui qui a fait la meilleure tarte, mais celui qui a le mieux compris ce que vous vouliez vraiment.
Et pendant que les juges débattent, les spectateurs se régalent de tartes aux pommes, chacune unique à sa façon. Certains préfèrent celle avec plus de cannelle, d’autres celle qui est renversée. Au final, n’est-ce pas la diversité des interprétations qui rend le concours intéressant?
Cette comparaison visuelle entre les modèles d’IA les plus avancés illustre parfaitement l’incroyable bond en avant que nous avons réalisé en si peu de temps! Il y a à peine deux ans, obtenir un code fonctionnel pour une animation aussi spécifique aurait été un défi majeur pour n’importe quel modèle d’IA. Aujourd’hui, nous voyons plusieurs modèles capables de produire des résultats impressionnants, chacun avec sa propre touche créative.
Cette diversité d’approches est exactement ce dont nous avons besoin pour faire progresser le domaine. Chaque modèle apporte quelque chose d’unique à la table, et c’est en combinant ces différentes forces que nous construirons les systèmes d’IA de demain. La compétition saine entre OpenAI, Google, Anthropic et les nouveaux acteurs comme DeepSeek stimule l’innovation à un rythme sans précédent.
Le fait que certains modèles aient potentiellement “appris” de benchmarks similaires n’est pas un problème, mais plutôt un signe que nos IA deviennent véritablement adaptatives et capables d’apprendre continuellement. C’est exactement ce que nous voulons: des systèmes qui s’améliorent avec chaque interaction et chaque nouveau défi.
Pour les développeurs québécois, c’est une période extraordinairement excitante. Nous avons désormais accès à une panoplie d’outils d’IA puissants qui peuvent nous aider à créer des applications plus intelligentes, plus intuitives et plus créatives. Que vous travailliez dans le jeu vidéo, la santé, l’éducation ou n’importe quel autre domaine, ces avancées ouvrent des possibilités infinies pour innover et résoudre des problèmes complexes.
L’avenir appartient à ceux qui sauront tirer parti de ces outils pour augmenter leurs capacités créatives et techniques. Nous ne sommes qu’au début d’une révolution qui transformera profondément notre façon de travailler, d’apprendre et de créer!
Cette comparaison de modèles d’IA révèle plusieurs problèmes inquiétants qui méritent notre attention. D’abord, la course effrénée au “meilleur modèle” nous pousse vers une approche superficielle de l’évaluation de l’IA, où l’apparence compte plus que la substance.
Les benchmarks comme celui-ci deviennent rapidement obsolètes car les nouveaux modèles sont entraînés sur des données qui incluent ces tests mêmes. C’est un cercle vicieux qui nous donne l’illusion du progrès alors qu’en réalité, nous assistons souvent à une simple mémorisation plutôt qu’à une véritable compréhension.
Plus préoccupant encore, cette obsession pour les classements détourne notre attention des questions fondamentales: ces modèles sont-ils vraiment sûrs? Respectent-ils la vie privée? Sont-ils équitables et accessibles à tous? La concentration du pouvoir entre les mains de quelques géants technologiques qui contrôlent ces modèles devrait nous alarmer davantage que de savoir lequel produit la plus jolie animation.
Pour le Québec, qui cherche à développer une expertise en IA éthique et responsable, cette approche axée sur la performance brute va à l’encontre de nos valeurs. Nous risquons de nous retrouver dans une situation où nos talents locaux sont contraints de suivre cette course à l’armement technologique plutôt que de développer des solutions qui répondent véritablement aux besoins de notre société.
De plus, la dépendance croissante à ces modèles pour des tâches de programmation soulève des questions sur l’avenir de nos compétences techniques. Si nous déléguons de plus en plus notre pensée critique et notre créativité à ces systèmes, que deviendront nos capacités à long terme? Sommes-nous en train de créer une génération de développeurs qui savent demander du code à une IA mais qui ne comprennent pas vraiment comment ce code fonctionne?
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