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Les modèles d’IA échouent à ces tests d’intelligence. Ferez-vous mieux qu’eux ?
Les casse-têtes et les jeux peuvent mettre en évidence les lacunes des modèles en matière d’intelligence. Tentez votre chance avec ces sept tests pour voir si vous pouvez déjouer l’IA.
Les casse-têtes et les jeux ont joué un rôle central dans le avancée de l’IA depuis ses tout débuts. Tout comme nous, les humains, aimons mettre notre intelligence à l’épreuve avec des mots croisés ou des casse-têtes logiques, les développeurs peuvent évaluer les progrès réalisés par les modèles en leur faisant affronter une série de défis ludiques. Le terme « apprentissage automatique » a été popularisé dans un article publié en 1959 par Arthur Samuel, informaticien chez IBM, qui traitait d’un algorithme ayant appris à jouer aux dames. Les échecs et le jeu de société chinois Go constituent également des bancs d’essai réputés pour l’IA.
Les échecs et le jeu de société chinois Go constituent également des bancs d’essai réputés pour l’IA.
Si l’on se base uniquement sur ses compétences en matière de jeux de réflexion, l’IA progresse considérablement — et très rapidement. Fin 2024, une équipe de scientifiques de l’université de Columbia a démontré que même les meilleurs modèles ne parvenaient à résoudre que 18 % des célèbres casse-têtes « Connections » du *New York Times* ; début 2025, certains modèles étaient capables de les résoudre de manière quasi parfaite à chaque fois.
De plus, mais les casse-têtes ne se contentent pas de mettre en évidence les progrès inexorables des capacités de l’IA. Observer les secteurs dans lesquels les modèles réussissent ou échouent — et ceux où nous, les humains, les surpassons encore — peut offrir un aperçu utile des forces et des faiblesses de cette technologie. Malgré les progrès réalisés, les modèles actuels ont encore du mal : les changements subtils dans les devinettes classiques les mettent souvent en difficulté, et les énigmes visuelles constituent un point faible particulier.
Dans la foulée, vous aurez ici l’occasion de mettre votre esprit à l’épreuve avec des casse-têtes qui ont déjà donné du fil à retordre à des modèles. Certains pourraient s’avérer aussi difficiles pour vous qu’ils l’ont été pour l’IA ; d’autres sont si simples qu’ils vous feront douter de l’intelligence réelle de l’IA. Chacune d’entre elles met en évidence au moins une différence entre la cognition humaine et celle des machines. Si vous réussissez le test haut la main, vous aurez prouvé que vous pouvez surpasser une IA dans ce domaine — du moins pour l’instant.
Commençons par un domaine dans lequel les humains disposent d’un avantage considérable : le raisonnement spatial. Si vous avez déjà passé un test de QI, vous avez peut-être dû résoudre un exercice de rotation mentale. Ces casse-têtes vous demandent de déterminer si différentes images représentent les mêmes objets vus sous des angles différents. Bien que les modèles linguistiques actuels soient généralement capables d’analyser des informations visuelles, ils échouent encore lamentablement à ces casse-têtes. Malgré tout ce qui a été dit sur la manière dont les modèles du monde peuvent aider l’IA à comprendre les environnements physiques, les grands modèles de langage (LLM) ne semblent toujours pas capables de manipuler des objets en 3D comme le font les personnes dotées d’une pensée spatiale, telles que les architectes et les ingénieurs en mécanique.
À suivre donc, dans un domaine qui n’a pas fini de nous surprendre.
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Tel que rapporté par MIT Technology Review : MIT Technology Review