Le modèle o3 d’OpenAI a réalisé une performance remarquable sur le benchmark ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus), dépassant les capacités humaines avec un score proche de 90 %. Conçu pour mesurer des aptitudes comme le raisonnement abstrait et l’adaptabilité, des capacités intuitives chez les humains mais historiquement difficiles pour les machines, ce test met en évidence le potentiel croissant des systèmes d’IA.
Pour autant, François Chollet, créateur du benchmark ARC-AGI, a tenu à nuancer ces résultats : « Je ne pense pas que cela représente AGI, il reste encore des tâches ARC-AGI simples que le modèle o3 est incapable de résoudre. » Ses propos soulignent que la route vers une intelligence artificielle véritablement générale demeure semée d’embûches.
Une définition contestée… et commercialement chargée
Sam Altman, PDG d’OpenAI, s’est exprimé lors du symposium FinRegLab AI 2024 : « Plus nous nous approchons [de l’AGI], moins ce terme devient utile. Les gens l’interprètent différemment… certains y voient la superintelligence ultime. Pour d’autres, cela signifie simplement égaler les capacités humaines dans certaines tâches spécifiques. » Une telle diversité d’interprétations complique davantage son utilisation pratique.
Microsoft adopte une approche pragmatique : pour elle, AGI est synonyme de profitabilité massive. Derrière ce positionnement se cache une stratégie visant à réduire sa dépendance envers OpenAI. L’entreprise prévoit d’intégrer davantage ses propres modèles IA au sein de Microsoft 365 Copilot tout en explorant des partenariats alternatifs avec des acteurs comme Anthropic (créateurs des modèles Claude). Une telle diversification reflète aussi un effort pour réduire les coûts liés aux modèles tiers.
Quelles perspectives pour OpenAI et l’avenir de l’IA ?
Bien que le modèle o3 constitue une percée dans le développement des intelligences artificielles adaptatives et raisonneuses, plusieurs obstacles subsistent :
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- Des coûts computationnels élevés ;
- Une efficacité limitée sur certaines tâches triviales pour les humains ;
- Et surtout, une définition floue, voire contradictoire, de ce qu’est réellement AGI.
En marge du benchmark ARC-AGI, OpenAI élargit également son champ d’application : le modèle o3 excelle en mathématiques complexes ou encore dans des domaines tels que l’ingénierie logicielle. Ces progrès démontrent sa polyvalence mais interrogent aussi sur les implications éthiques et pratiques liées à ces nouvelles capacités.
Si le chemin vers l’AGI reste sinueux et incertain, le modèle OpenAI o3 illustre combien l’intelligence artificielle continue d’évoluer rapidement. Entre espoirs techniques et réalités commerciales (ou stratégiques), OpenAI devra concilier innovation et durabilité économique pour parvenir à ses objectifs… sans perdre de vue les attentes sociétales autour de la régulation et du contrôle éthiquement responsable de ces technologies émergentes.
