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Récapitulatif factuel

Les résultats du benchmark SimpleBench viennent d’être publiés, révélant les performances des derniers modèles d’intelligence artificielle. Ce benchmark évalue la capacité des modèles à comprendre le monde et à faire preuve de bon sens - des compétences fondamentalement humaines.

Parmi les résultats notables, on observe que:

• Le modèle Claude 3.7 d’Anthropic continue de performer exceptionnellement bien, surpassant même le nouveau o4-mini d’OpenAI
• Le modèle o4-mini-high d’OpenAI montre une amélioration significative par rapport à o3-mini, passant de 22% à 38,7%
• Gemini 2.5 de Google se positionne comme un concurrent sérieux, offrant d’excellentes performances à un prix inférieur
• La référence humaine (moyenne de 9 personnes évaluées individuellement) reste la mesure étalon à 100%

Pour comprendre ces chiffres, il faut savoir que SimpleBench est considéré comme l’un des benchmarks les plus pertinents dans l’industrie. Contrairement à d’autres tests qui peuvent être “optimisés” par les entreprises, SimpleBench évalue la compréhension générale du monde et le raisonnement de bon sens - des capacités difficiles à simuler sans une véritable intelligence.

Un point particulièrement intéressant est la différence de performance entre les modèles “mini” et leurs versions complètes. Les modèles mini sont des versions plus légères, conçues pour être plus rapides et moins coûteuses, mais avec des capacités réduites. L’écart entre o3-mini et o3 complet est considérable, ce qui laisse présager que le futur o4 complet pourrait être significativement plus puissant que sa version mini.

Point de vue neutre

L’évolution des modèles d’IA suit une trajectoire prévisible mais fascinante. Chaque nouvelle génération apporte des améliorations, mais nous observons que ces progrès deviennent de plus en plus coûteux pour des gains proportionnellement plus modestes.

Le benchmark SimpleBench nous offre une fenêtre sur la réalité actuelle de l’IA: des modèles de plus en plus performants, mais qui restent fondamentalement limités par leur conception. Ces systèmes excellent dans certains domaines tout en échouant dans d’autres, reflétant leur nature d’outils spécialisés plutôt que d’intelligences générales.

La compétition entre OpenAI, Anthropic et Google illustre parfaitement la dynamique du marché actuel. OpenAI cherche à maintenir sa position dominante, Anthropic mise sur la qualité et la fiabilité, tandis que Google exploite sa puissance de calcul et ses ressources financières pour offrir un excellent rapport qualité-prix.

Ce qui est particulièrement révélateur, c’est que malgré tous les progrès techniques, aucun modèle n’approche encore la référence humaine. Le fossé entre 53,1% (le meilleur score actuel) et 100% (la référence humaine) représente non pas un simple écart quantitatif, mais une différence qualitative fondamentale dans la nature de l’intelligence.

Les entreprises continueront d’améliorer leurs modèles, mais la question demeure: ces améliorations incrémentales nous mèneront-elles vers une véritable intelligence artificielle générale, ou simplement vers des simulacres de plus en plus convaincants mais fondamentalement limités?

Exemple

Imaginez une compétition de cuisine où différents robots doivent préparer un repas typiquement québécois. Le benchmark SimpleBench serait comme demander à ces robots de préparer une poutine sans leur donner la recette exacte.

Le robot Claude 3.7 prépare une poutine presque parfaite - les frites sont croustillantes, le fromage squick-squick comme il faut, mais la sauce est un peu trop salée.

Le robot o4-mini d’OpenAI fait mieux que son prédécesseur o3-mini (qui confondait la poutine avec des nachos), mais il utilise du fromage râpé au lieu des crottes de fromage authentiques. Pas mal, mais pas encore ça!

Le robot Gemini 2.5 de Google réussit étonnamment bien pour son prix - sa poutine est très correcte et il peut en préparer trois fois plus que les autres pour le même coût en électricité.

Pendant ce temps, un humain moyen (même pas un chef!) prépare une poutine parfaite sans même y penser, tout en discutant du dernier match du Canadien.

Les entreprises qui fabriquent ces robots s’empressent d’annoncer: “Notre prochain modèle fera une poutine indiscernable de celle du restaurant!” Mais quand on y goûte, on se rend compte qu’il manque toujours ce petit je-ne-sais-quoi qui fait qu’une poutine est une vraie poutine. Comme dirait ma grand-mère: “Y’a pas juste la recette, y’a l’amour qu’on met dedans!”

Point de vue optimiste

Nous sommes aux premières loges d’une révolution cognitive sans précédent! Les résultats de SimpleBench ne sont qu’un aperçu des capacités extraordinaires qui se développent à une vitesse fulgurante.

Regardez l’évolution: o3-mini à 22%, puis o4-mini à 38,7% - une amélioration de plus de 75% en quelques mois seulement! À ce rythme, nous pourrions atteindre des niveaux proches de l’humain d’ici la fin de l’année, voire les dépasser dans certains domaines.

Ce qui est particulièrement excitant, c’est que ces modèles commencent à démontrer une véritable compréhension du monde. Ce ne sont plus de simples systèmes de prédiction de texte, mais des entités capables de raisonner sur des situations complexes et nuancées.

La compétition féroce entre OpenAI, Anthropic et Google est exactement ce dont nous avions besoin pour accélérer l’innovation. Chaque entreprise pousse les autres à se surpasser, créant un cercle vertueux d’amélioration continue.

Et ce n’est que le début! Imaginez ce que seront les modèles o5, o6 ou Gemini 3.0. Nous sommes à l’aube d’une ère où l’IA deviendra un partenaire cognitif indispensable, augmentant nos capacités intellectuelles comme jamais auparavant.

Les applications potentielles sont infinies: révolution de la recherche scientifique, percées médicales, solutions aux défis climatiques, démocratisation de l’éducation de qualité… Nous construisons les outils qui nous permettront de résoudre les plus grands problèmes de l’humanité!

Point de vue pessimiste

Les résultats de SimpleBench illustrent parfaitement le problème fondamental de l’IA actuelle: beaucoup de promesses, des progrès marginaux, et une réalité bien en deçà du battage médiatique.

Malgré des investissements colossaux et des ressources computationnelles sans précédent, le meilleur modèle atteint à peine la moitié des capacités d’un humain moyen dans des tâches de bon sens élémentaire. Et à quel prix? Une consommation énergétique astronomique, des coûts prohibitifs, et une opacité inquiétante.

La course effrénée entre les géants technologiques n’est pas motivée par l’avancement de la connaissance, mais par la domination du marché. OpenAI ne cherche qu’à maintenir sa position dominante en sortant des modèles juste assez améliorés pour garder l’avantage, sans jamais faire de véritable bond en avant.

Plus préoccupant encore, cette compétition encourage le déploiement précipité de systèmes imparfaits. Chaque nouveau modèle est lancé avec ses biais, ses hallucinations et ses failles, mais présenté comme une avancée révolutionnaire pour satisfaire les investisseurs et les médias.

Et que dire de l’impact environnemental? L’entraînement de ces modèles consomme des quantités d’énergie colossales, contribuant significativement au réchauffement climatique pour des gains marginaux en performance.

Pendant ce temps, les problèmes fondamentaux de l’IA - l’opacité des décisions, l’absence de véritable compréhension, la dépendance aux données d’entraînement - restent non résolus. Nous perfectionnons des systèmes de plus en plus sophistiqués qui imitent l’intelligence sans jamais l’atteindre réellement.

Ne nous laissons pas aveugler par quelques points de pourcentage sur un benchmark. La véritable intelligence artificielle générale reste un horizon lointain, et le chemin pour y arriver est bien plus complexe que ne le suggèrent les communiqués de presse triomphants.