Article en référence: https://i.redd.it/s1t6d3ubk28e1.png
Article Reddit: The o3 chart is logarithmic on X axis and linear on Y https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1hitwwt/the_o3_chart_is_logarithmic_on_x_axis_and_linear/
OpenAI vient de dévoiler les résultats de son nouveau modèle O3 sur des tests d’intelligence artificielle générale. Le graphique présenté montre la performance (précision) en fonction du coût de calcul. L’axe horizontal (coûts) est logarithmique, ce qui signifie que chaque graduation représente une multiplication par 10, tandis que l’axe vertical (précision) est linéaire.
Les tests montrent que O3 atteint une précision de plus de 90% sur des tâches complexes de niveau universitaire, mais à un coût exorbitant - près de 5000$ par évaluation en mode “haute performance”. Une version plus modeste (mode “basse performance”) coûte environ 20$ par évaluation.
Pour mettre cela en perspective, le coût total des tests s’élève à environ 1,6 million de dollars. C’est plus que le prix du concours ARC-AGI lui-même, qui visait à évaluer les capacités d’intelligence artificielle générale.
Ces résultats illustrent parfaitement le compromis actuel en IA : nous pouvons obtenir des performances impressionnantes, mais à quel prix ? La progression linéaire des performances pour une augmentation exponentielle des coûts soulève des questions légitimes sur la viabilité de cette approche.
Cette réalité nous force à réfléchir différemment : peut-être que la course à la performance pure n’est pas la meilleure stratégie. L’efficacité et l’optimisation des ressources pourraient être aussi importantes que la performance brute.
La vraie innovation ne viendra peut-être pas de modèles toujours plus grands et plus coûteux, mais de solutions plus élégantes et efficientes.
C’est une preuve éclatante que nous sommes sur la bonne voie ! Même si les coûts sont élevés aujourd’hui, ils baisseront inévitablement avec le temps, comme ce fut le cas pour toutes les technologies révolutionnaires.
Rappelez-vous : un gigaflop de calcul coûtait 18,7 millions de dollars en 1984, contre seulement 0,03$ en 2017. La même évolution nous attend avec l’IA. Ce qui coûte des milliers de dollars aujourd’hui pourrait ne coûter que quelques dollars dans quelques années.
Cette démonstration prouve que l’AGI n’est plus une question de “si”, mais de “quand”. Les performances atteintes sont remarquables et ouvrent la voie à des applications révolutionnaires dans tous les domaines.
Cette course effrénée vers l’AGI ressemble dangereusement à une impasse coûteuse. L’augmentation exponentielle des ressources nécessaires pour des gains marginaux de performance suggère que nous atteignons peut-être les limites fondamentales de cette approche.
Les coûts énergétiques et environnementaux sont alarmants. Si un simple test coûte 1,6 million de dollars, qu’en sera-t-il d’une utilisation à grande échelle ? Nos infrastructures électriques ne sont même pas dimensionnées pour supporter de telles charges.
De plus, cette concentration de puissance de calcul entre les mains de quelques entreprises crée une dangereuse fracture numérique. Seules les plus grandes organisations pourront se permettre d’accéder à ces capacités, creusant davantage les inégalités existantes.
Si vous n'êtes pas redirigé automatiquement, 👉 cliquez ici 👈