L’Essor des Modèles IA « Raisonneurs » : Une Tendance Ambivalente
Une nouvelle vague déferle sur le monde de l'intelligence artificielle : les modèles dits "raisonneurs". Depuis la sortie d'o1 par OpenAI, une course effrénée s'est engagée entre les géants de la tech pour développer ces algorithmes d'un nouveau genre. DeepSeek, Alibaba... Tous veulent leur part du gâteau. Mais cette tendance est-elle une révolution ou une illusion ?
Les modèles raisonneurs, un changement de paradigme
Selon OpenAI, les modèles raisonneurs représentent un bond en avant dans le développement de l'IA générative. Capables de "résoudre des problèmes plus complexes", ils ouvrent la voie à des applications inédites :
- Découverte de nouveaux médicaments et traitements
- Conception de batteries révolutionnaires
- Résolution de défis scientifiques majeurs
L'enthousiasme est palpable. Ameet Talwalkar, professeur de machine learning à Carnegie Mellon, se dit "très impressionné" par ces premiers modèles raisonneurs. Mais il appelle à la prudence :
Les entreprises d'IA ont des incitations financières à offrir des projections optimistes sur les capacités des futures versions de leur technologie.
– Ameet Talwalkar, professeur à Carnegie Mellon
Des coûts et une consommation d'énergie élevés
Car les modèles raisonneurs ont un prix. Celui d'o1 pro mode d'OpenAI atteint les 2400 dollars par an ! Un coût justifié par les ressources informatiques colossales nécessaires pour les faire tourner.
En effet, ces IA "réfléchissent" en vérifiant leur propre travail au fur et à mesure. Un processus chronophage et énergivore. OpenAI imagine déjà des modèles raisonnant pendant des jours, voire des semaines...
Des limites à surmonter
Mais la proposition de valeur des modèles actuels reste à démontrer. Costa Huang, chercheur à Ai2, souligne qu'o1 n'est pas un très bon calculateur. Sur les réseaux sociaux, les erreurs d'o1 pro mode pullulent.
Pour Guy Van Den Broeck, professeur d'informatique à UCLA, les modèles raisonneurs ne font pas de véritable raisonnement. Ils restent limités aux tâches proches de leurs données d'entraînement.
Un vrai raisonnement fonctionne sur tous les problèmes, pas seulement ceux qui sont probables dans les données d'entraînement. C'est le principal défi à relever.
– Guy Van Den Broeck, professeur à UCLA
Vers une IA raisonnante "fermée" ?
Malgré ces défis, l'incitation à améliorer les modèles raisonneurs est forte. Mais Talwalkar craint que les grands laboratoires ne gardent jalousement ces progrès :
Les grands laboratoires ont des raisons concurrentielles compréhensibles de rester secrets, mais ce manque de transparence empêche sérieusement la communauté de recherche de s'engager dans ces idées.
– Ameet Talwalkar, professeur à Carnegie Mellon
La tendance des modèles raisonneurs divise. Entre promesses révolutionnaires et défis techniques et éthiques, difficile de prédire où elle mènera. Une chose est sûre : le futur de l'IA générative se joue maintenant. À nous de veiller à ce qu'il soit aussi ouvert et bénéfique que possible.
