Article en référence: https://arxiv.org/pdf/2502.03544

Récapitulatif factuel

Google vient de franchir une étape remarquable avec AlphaGeometry2, un modèle d’IA spécialisé capable de résoudre des problèmes de géométrie de niveau olympiade avec une performance digne d’une médaille d’or. Cette réalisation s’inscrit dans la lignée des succès précédents comme AlphaGo et AlphaFold.

Le modèle se distingue par sa capacité à manipuler des axiomes géométriques formels et à produire des raisonnements étape par étape, similaires à ceux qu’un mathématicien humain pourrait développer. Contrairement aux modèles de langage généraux (LLM), AlphaGeometry2 est conçu spécifiquement pour exceller dans le domaine de la géométrie euclidienne.

Cette avancée soulève des questions intéressantes sur la spécialisation des modèles d’IA versus leur généralisation, notamment parce que le même système peut exceller dans des problèmes complexes tout en échouant sur des questions apparemment plus simples.

Point de vue neutre

La réussite d’AlphaGeometry2 illustre parfaitement l’état actuel de l’IA : des systèmes hautement spécialisés qui excellent dans des domaines précis. Cette approche “diviser pour régner” semble être la voie la plus prometteuse à court terme, plutôt que de chercher à créer immédiatement une IA généraliste.

Les commentaires de Demis Hassabis sur la capacité paradoxale des modèles à résoudre des problèmes complexes tout en échouant sur des questions basiques révèlent une vérité fondamentale : nos IA actuelles ne “comprennent” pas vraiment les mathématiques comme nous le faisons. Elles excellent dans des domaines spécifiques grâce à une optimisation poussée, mais manquent encore de cette compréhension causale qui caractérise l’intelligence humaine.

Exemple

Imaginez un étudiant qui serait capable de résoudre les équations les plus complexes du bac international, mais qui bloquerait sur une simple addition à deux chiffres. C’est un peu comme avoir un chef étoilé qui peut créer des plats gastronomiques extraordinaires, mais qui ne sait pas faire cuire un œuf au plat. C’est exactement ce qui se passe avec AlphaGeometry2 : un virtuose de la géométrie olympique qui pourrait trébucher sur des problèmes de géométrie de base.

Point de vue optimiste

Cette avancée représente une étape cruciale vers une IA véritablement intelligente ! Nous avons maintenant des modèles spécialisés qui surpassent les experts humains dans des domaines spécifiques. En combinant ces différentes expertises via des architectures de type “Mixture of Experts”, nous nous rapprochons d’une IA généraliste super-intelligente.

La capacité d’AlphaGeometry2 à raisonner étape par étape ouvre la voie à une nouvelle génération d’assistants mathématiques qui pourraient révolutionner l’enseignement et la recherche. Imaginez un futur où chaque étudiant a accès à un tuteur virtuel capable de résoudre et d’expliquer les problèmes les plus complexes !

Point de vue pessimiste

Cette “réussite” masque une réalité troublante : nos IA actuelles sont des systèmes ultra-spécialisés qui manquent de véritable compréhension. Elles peuvent résoudre des problèmes complexes mais échouent sur des bases élémentaires, révélant leur nature fondamentalement limitée.

Le fait qu’AlphaGeometry2 soit incapable de transférer ses compétences à d’autres domaines ou même à des problèmes géométriques plus simples souligne les limites profondes de l’IA actuelle. Nous créons des systèmes de plus en plus puissants sans réellement comprendre leur fonctionnement interne, une approche qui pourrait s’avérer dangereuse à long terme.