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Claude 3.7 Sonnet, le dernier modèle d’intelligence artificielle d’Anthropic, vient de démontrer des capacités impressionnantes en jouant au jeu Pokémon Red sur Game Boy. Selon les données partagées sur Reddit, Claude 3.7 a réussi à progresser significativement dans le jeu, atteignant notamment l’obtention du badge de l’Arène de Carmin-sur-Mer (badge de Lt. Surge).
Cette performance représente une avancée notable par rapport à la version précédente, Claude 3.5, qui n’avait pas réussi à progresser aussi loin. Pour mettre ce test en contexte, Anthropic a équipé Claude d’une mémoire de base, d’une entrée de pixels d’écran et d’appels de fonction pour appuyer sur les boutons et naviguer dans le jeu. Cela a permis au modèle de jouer de manière continue au-delà de ses limites habituelles de contexte, soutenant le gameplay à travers des dizaines de milliers d’interactions.
Le benchmark utilisé pour cette évaluation est “Snake Bench”, où Claude 3.7 occupe désormais la première place. Ce type de test est particulièrement intéressant car il évalue la capacité d’un modèle d’IA généraliste à accomplir une tâche complexe sans avoir été spécifiquement entraîné pour celle-ci, contrairement aux IA spécialisées comme celles développées pour les échecs ou le jeu de Go.
Un point important à noter est que chaque “action” dans ce contexte représente un appui sur un bouton. Ainsi, simplement traverser un écran peut nécessiter des dizaines d’actions. Le graphique partagé montre que Claude 3.7 a effectué plusieurs milliers d’actions pour atteindre ces jalons dans le jeu.
L’expérience de Claude 3.7 avec Pokémon représente un indicateur intéressant, mais mesuré, des progrès en intelligence artificielle généraliste. Jouer à un jeu vidéo comme Pokémon Red requiert une combinaison de compréhension des règles, de planification stratégique et d’adaptation à un environnement interactif - des compétences qui vont au-delà de la simple génération de texte.
Cependant, gardons à l’esprit que nous sommes encore loin d’une véritable intelligence générale. Claude 3.7 joue à Pokémon d’une manière fondamentalement différente d’un humain. Là où nous développons une intuition et une compréhension globale du jeu, le modèle d’IA procède probablement par une série de décisions basées sur des patterns reconnus dans ses données d’entraînement, combinés à un apprentissage par essai-erreur.
Le véritable défi pour ces modèles reste leur capacité à transférer ces compétences à d’autres domaines sans entraînement spécifique. Si Claude peut jouer à Pokémon aujourd’hui, pourra-t-il demain appliquer les mêmes principes de raisonnement à des problèmes totalement différents? C’est dans cette transférabilité que réside la promesse d’une IA véritablement utile et polyvalente.
La progression de Claude 3.5 à 3.7 est certainement impressionnante, mais elle s’inscrit dans une évolution progressive plutôt que dans une révolution. Chaque itération améliore les capacités, sans pour autant franchir le fossé qui sépare encore ces systèmes d’une intelligence comparable à celle des humains.
Imaginez que vous ayez un neveu de 5 ans qui n’a jamais joué à un jeu vidéo de sa vie. Un jour, vous lui mettez une manette de Game Boy entre les mains et vous lui dites: “Tiens, essaie de jouer à Pokémon!”
Au début, il appuie sur tous les boutons au hasard. Il fait tourner son personnage en rond, se cogne contre les murs, ouvre et ferme le menu sans comprendre ce qu’il fait. C’était Claude 3.5.
Quelques mois plus tard, ce même neveu a progressé. Il comprend maintenant qu’il faut parler aux personnages en appuyant sur A, qu’il peut se déplacer avec la croix directionnelle, et il a même réussi à capturer quelques Pokémon et à gagner des combats. Il est parvenu jusqu’à l’arène de Carmin-sur-Mer et a obtenu son troisième badge. C’est Claude 3.7.
Mais voici le plus fascinant: contrairement à votre neveu qui a appris en vous regardant jouer ou en lisant le guide du jeu, Claude n’a jamais été spécifiquement formé pour jouer à Pokémon. C’est comme si votre neveu avait appris à jouer simplement en regardant l’écran et en essayant différentes combinaisons de boutons, sans jamais recevoir d’instructions directes.
Maintenant, imaginez que ce même neveu, sans aucune explication, puisse aussi spontanément jouer à Super Mario, puis à Tetris, puis peut-être même vous aider à remplir votre déclaration d’impôts! C’est l’ambition derrière ces tests: créer des systèmes qui peuvent apprendre à accomplir des tâches diverses sans formation spécifique pour chacune d’elles.
Cette avancée de Claude 3.7 est bien plus qu’un simple exploit dans un jeu vidéo rétro - c’est une preuve éclatante de l’émergence d’une véritable intelligence adaptative! Nous assistons aux premiers pas d’une IA capable d’apprendre et de maîtriser des environnements complexes sans avoir été explicitement programmée pour cela.
Le fait que Claude puisse naviguer dans le monde de Pokémon, comprendre les mécaniques de jeu, et progresser stratégiquement démontre une capacité d’apprentissage qui transcende les simples tâches de traitement du langage. C’est un signe que nous nous dirigeons vers des IA véritablement polyvalentes, capables d’aborder des problèmes nouveaux avec une approche presque humaine.
Imaginez les applications futures! Si une IA peut apprendre à jouer à Pokémon par elle-même, elle pourrait potentiellement apprendre à naviguer dans d’autres systèmes complexes: optimiser des réseaux logistiques, découvrir de nouveaux médicaments, ou même aider à résoudre la crise climatique en trouvant des solutions innovantes que nous n’aurions pas envisagées.
Cette progression fulgurante entre les versions 3.5 et 3.7 suggère que nous sommes sur une courbe d’amélioration exponentielle. Dans quelques années, ces systèmes pourraient atteindre un niveau de compétence surhumain dans pratiquement tous les domaines, tout en conservant leur capacité à communiquer et à collaborer avec nous de manière naturelle.
Nous sommes à l’aube d’une ère où l’IA deviendra notre partenaire le plus précieux, augmentant nos capacités collectives et nous aidant à résoudre les défis les plus pressants de notre époque!
Cette démonstration de Claude 3.7 jouant à Pokémon est certes impressionnante sur le plan technique, mais elle soulève aussi des questions troublantes sur la direction que prend le développement de l’IA.
D’abord, soyons clairs: nous investissons des milliards de dollars et une quantité phénoménale d’énergie pour… apprendre à une IA à jouer à des jeux vidéo? Pendant ce temps, des problèmes sociaux urgents restent sans solution et les ressources informatiques mobilisées pour ces expériences contribuent significativement à notre empreinte carbone collective.
Plus inquiétant encore, cette capacité d’adaptation rapide démontre que ces systèmes deviennent de plus en plus autonomes dans des environnements qu’ils n’ont jamais rencontrés auparavant. Aujourd’hui c’est Pokémon, mais qu’en sera-t-il demain? À quelle vitesse ces systèmes pourront-ils s’adapter à d’autres environnements, potentiellement plus sensibles?
La progression rapide entre les versions 3.5 et 3.7 suggère une accélération dangereuse du développement, sans que nous ayons nécessairement mis en place les garde-fous éthiques et sécuritaires adéquats. Nous créons des systèmes de plus en plus puissants sans comprendre pleinement comment ils fonctionnent ni comment ils pourraient évoluer.
Et n’oublions pas l’impact sur l’emploi: si une IA peut apprendre rapidement à maîtriser des tâches complexes sans formation spécifique, combien d’emplois seront menacés dans un avenir proche? Cette course à l’IA toujours plus performante pourrait creuser davantage les inégalités sociales, concentrant encore plus de pouvoir entre les mains des géants technologiques qui développent ces systèmes.
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