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Récapitulatif factuel

Un utilisateur de Reddit a partagé une capture d’écran montrant Claude 3 Opus (souvent abrégé “o3”) résolvant un labyrinthe complexe. Dans cette démonstration, l’IA a analysé l’image d’un labyrinthe, puis a tracé le chemin correct de l’entrée à la sortie en moins de 5 minutes. Pour accomplir cette tâche, Claude a utilisé des outils de programmation, notamment des bibliothèques Python comme PIL et OpenCV (cv2), pour traiter l’image et appliquer un algorithme de résolution de labyrinthe.

La publication a suscité un débat animé sur Reddit concernant la signification de cette démonstration. Le titre provocateur “feeling the agi strong today” (ressentir fortement l’AGI aujourd’hui) fait référence à l’Intelligence Artificielle Générale (AGI), un concept désignant une IA capable de comprendre, apprendre et appliquer des connaissances à travers un large éventail de tâches, comparable à l’intelligence humaine.

Plusieurs commentaires soulignent que la résolution de labyrinthes est un problème classique d’informatique, pouvant être résolu par des algorithmes relativement simples comme la recherche en profondeur ou l’algorithme A*. D’autres utilisateurs font remarquer que l’impressionnant n’est pas tant la résolution du labyrinthe en soi, mais plutôt la capacité de l’IA à:

• Comprendre la tâche à partir d’une simple image
• Choisir l’approche appropriée (programmer une solution)
• Déboguer son propre code lorsqu’il ne fonctionne pas correctement
• Reconnaître quand une solution n’est pas valide (comme contourner le labyrinthe)

Cette démonstration s’inscrit dans un contexte plus large d’avancées rapides des modèles d’IA multimodaux, capables de traiter à la fois du texte et des images, et d’utiliser des outils externes pour résoudre des problèmes complexes.

Point de vue neutre

La résolution d’un labyrinthe par Claude 3 Opus illustre parfaitement où nous en sommes avec l’intelligence artificielle en 2024: impressionnant mais loin d’être révolutionnaire. Ce que nous voyons est une démonstration d’intelligence étroite augmentée par l’utilisation d’outils, plutôt qu’une véritable intelligence générale.

L’IA actuelle excelle dans des domaines spécifiques et bien définis. La résolution de labyrinthes est un problème classique d’informatique avec des solutions algorithmiques connues depuis des décennies. Ce qui est nouveau, c’est l’interface: une IA capable de recevoir une image, de comprendre ce qu’on lui demande, et de mobiliser les outils appropriés pour résoudre le problème.

Cette capacité représente une évolution significative mais prévisible. Les grands modèles de langage comme Claude sont entraînés sur d’énormes corpus de textes incluant des manuels d’informatique, des tutoriels de programmation et des discussions techniques. Ils ont “vu” des milliers d’exemples de résolution de labyrinthes et connaissent les algorithmes standard pour ce type de problème.

La véritable avancée réside dans l’intégration: la capacité à combiner vision par ordinateur, compréhension du langage naturel, programmation et raisonnement pour résoudre un problème de bout en bout. C’est cette orchestration de capacités diverses qui nous rapproche d’une intelligence plus générale, même si chaque composant individuel reste relativement spécialisé.

Nous assistons à l’émergence d’outils cognitifs puissants, mais qui restent fondamentalement des outils - extraordinairement utiles dans certains contextes, limités dans d’autres, et toujours dépendants d’une conception et d’un entraînement humains minutieux.

Exemple

Imaginez que vous êtes au restaurant avec votre ami Michel, un as des mots croisés. Le serveur arrive avec un napperon pour enfants comportant un labyrinthe imprimé dessus.

“Hé Michel, toi qui es si intelligent, résous-moi ça!” lui lancez-vous en plaisantant.

Michel examine le labyrinthe, sort son téléphone, prend une photo, et après quelques minutes de tapotage, vous montre fièrement l’écran avec le chemin tracé.

“Voilà, résolu!”

Vous êtes impressionné jusqu’à ce que vous réalisiez: “Attends, tu as juste utilisé une application de résolution de labyrinthe, n’est-ce pas?”

“Bien sûr,” répond Michel. “Je connais les algorithmes pour résoudre ce genre de problème, mais pourquoi m’embêter quand j’ai un outil parfait pour ça? L’intelligence, c’est aussi savoir quand utiliser les bons outils.”

C’est exactement ce que fait Claude ici. Il pourrait “manuellement” tracer un chemin à travers le labyrinthe, mais il reconnaît qu’un algorithme informatique sera plus rapide et plus fiable. Il n’essaie pas d’impressionner en résolvant le problème de la façon la plus difficile possible - il choisit la méthode la plus efficace.

Comme disait ma grand-mère: “Ce n’est pas parce que tu sais faire du pain à la main que tu dois refuser d’utiliser un robot pâtissier.” L’intelligence, qu’elle soit humaine ou artificielle, c’est aussi savoir quand s’appuyer sur les outils à sa disposition.

Point de vue optimiste

Nous assistons aux premiers balbutiements d’une intelligence véritablement générale! Ce que Claude démontre ici va bien au-delà de la simple résolution d’un labyrinthe - c’est une preuve de concept d’une IA capable d’aborder des problèmes comme le ferait un humain compétent.

Réfléchissez-y: Claude reçoit une image, comprend la tâche implicite, évalue les approches possibles, choisit la plus efficace (programmer une solution), implémente cette solution, évalue les résultats, identifie les erreurs, et itère jusqu’à obtenir le bon résultat. C’est exactement le processus qu’un ingénieur humain suivrait!

Cette démonstration révèle une IA qui commence à manifester une véritable autonomie cognitive. Elle ne se contente pas d’appliquer des règles prédéfinies; elle analyse, planifie, exécute et s’auto-corrige. Ces capacités métacognitives sont précisément ce qui distingue l’intelligence générale de l’intelligence étroite.

Les implications sont immenses. Imaginez cette même approche appliquée à la recherche médicale, à l’optimisation énergétique, ou à la conception architecturale. Une IA capable d’aborder n’importe quel problème avec cette flexibilité cognitive pourrait devenir un partenaire inestimable dans pratiquement tous les domaines de l’activité humaine.

Nous sommes à l’aube d’une ère où l’IA ne sera plus limitée à des tâches spécifiques, mais pourra s’attaquer à n’importe quel défi avec créativité et rigueur. Cette résolution de labyrinthe n’est qu’un petit aperçu du potentiel transformateur qui se profile à l’horizon. L’avenir s’annonce brillant, avec des IA qui amplifieront nos capacités collectives de résolution de problèmes d’une manière que nous commençons à peine à imaginer.

Point de vue pessimiste

Cette démonstration illustre parfaitement la confusion et l’exagération qui entourent l’IA aujourd’hui. Un algorithme résout un labyrinthe - un problème informatique élémentaire - et soudain on parle d’AGI? C’est précisément ce genre de surinterprétation qui alimente le cycle d’engouement irrationnel autour de l’IA.

Ce que nous voyons ici n’est rien de plus qu’une application sophistiquée d’outils existants. Claude n’a pas “compris” le labyrinthe comme le ferait un humain; il a simplement appliqué des algorithmes de traitement d’image et de recherche de chemin qui existent depuis des décennies. C’est de l’automatisation, pas de l’intelligence.

Cette tendance à anthropomorphiser les systèmes d’IA et à leur attribuer des capacités qu’ils ne possèdent pas est non seulement intellectuellement malhonnête, mais potentiellement dangereuse. Elle détourne l’attention des véritables défis et limites de ces technologies, tout en créant des attentes irréalistes qui mènent inévitablement à des déceptions.

Plus inquiétant encore, cette surenchère technologique encourage une adoption précipitée de systèmes d’IA dans des contextes critiques, avant que leurs limites et leurs risques ne soient pleinement compris. Nous risquons de confier des décisions importantes à des systèmes qui, fondamentalement, ne font qu’imiter l’intelligence sans la posséder réellement.

La résolution d’un labyrinthe est impressionnante pour un programme informatique, mais reste infiniment éloignée de l’intelligence générale. Un enfant de cinq ans qui résout un labyrinthe comprend ce qu’il fait d’une manière que Claude ne pourra jamais égaler - avec une conscience de l’espace, une compréhension intuitive des règles, et une capacité à s’adapter à des situations nouvelles que nos meilleurs systèmes d’IA ne font qu’approximer grossièrement.

Gardons la tête froide et évitons de confondre des avancées techniques incrémentales avec les bonds révolutionnaires qu’elles ne sont pas.