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Récapitulatif factuel

Une étude récente analyse la performance des modèles de langage d’OpenAI (O1 et O3-mini) dans la multiplication de grands nombres. Les résultats sont présentés sous forme de matrice de chaleur, où l’axe horizontal représente le nombre de chiffres du premier nombre et l’axe vertical le nombre de chiffres du second. Les couleurs indiquent le taux de réussite, allant de 0% à 100%.

Les modèles excellent dans les multiplications simples (1-9 chiffres), atteignant près de 100% de précision. La performance diminue progressivement avec l’augmentation du nombre de chiffres, particulièrement au-delà de 10 chiffres. Pour les multiplications de nombres à 20 chiffres (soit environ 40 chiffres au total), le taux de réussite chute significativement.

Point de vue neutre

Cette expérience révèle à la fois les forces et les limites actuelles des modèles de langage. Leur capacité à effectuer des calculs complexes sans calculatrice est impressionnante, mais leur performance décroissante avec la complexité des nombres souligne une limite fondamentale : ils n’ont pas vraiment “appris” l’algorithme de multiplication.

Contrairement à un humain qui peut décomposer méthodiquement une multiplication complexe, les modèles semblent plutôt reconnaître des patterns dans leurs données d’entraînement. C’est comme si, au lieu d’apprendre la méthode, ils mémorisaient des exemples.

Exemple

Imaginez un étudiant qui prépare son examen de mathématiques. Au lieu d’apprendre la méthode de multiplication, il mémorise toutes les multiplications possibles jusqu’à 9x9. Il réussira brillamment les calculs simples, mais dès qu’on lui demandera de multiplier 357 par 428, il commencera à transpirer!

C’est exactement ce qui se passe avec nos modèles de langage. Ils sont comme des étudiants qui ont une excellente mémoire mais qui n’ont pas vraiment compris la logique derrière les opérations.

Point de vue optimiste

Ces résultats sont extraordinaires! Pensez-y : un modèle de langage, conçu initialement pour traiter du texte, peut effectuer des calculs mentaux complexes avec une précision remarquable. C’est comme si votre correcteur orthographique se mettait soudainement à résoudre des équations!

Cette capacité démontre l’émergence de compétences généralisées dans les IA. Si les modèles actuels peuvent déjà faire cela, imaginez les possibilités futures. Nous sommes peut-être à l’aube d’une IA véritablement polyvalente, capable de combiner raisonnement mathématique et linguistique de manière naturelle.

Point de vue pessimiste

Ces résultats confirment les limites fondamentales des modèles de langage actuels. Même une tâche aussi basique que la multiplication, qu’un enfant de 10 ans peut résoudre avec du papier et un crayon, met en évidence leur incapacité à développer une véritable compréhension algorithmique.

Cette expérience révèle que nos IA actuelles ne font qu’imiter superficiellement l’intelligence, sans développer de véritable capacité de raisonnement. Si elles ne peuvent pas maîtriser des concepts mathématiques fondamentaux, comment pourrions-nous leur faire confiance pour des tâches plus complexes?