Double page 31
Facile pour nous, difficile pour elle
Une IA peut battre le champion du monde d'échecs, réussir des examens de médecine et écrire un programme informatique. Mais demandez à un robot de plier du linge ou de vider un lave-vaisselle, et il peine. Ce paradoxe porte un nom.
Le paradoxe de Moravec
Dans les années 1980, le roboticien Hans Moravec fait une observation surprenante : ce qui est difficile pour les humains (calculer, jouer aux échecs, résoudre des équations) est relativement facile pour les machines. À l’inverse, ce qui nous semble facile (marcher sur un sol irrégulier, attraper une balle, reconnaître un visage ému, plier un t-shirt) est extrêmement difficile pour elles.
Pourquoi ?
Nos capacités de perception et de mouvement sont le fruit de millions d’années d’évolution. Elles sont si bien rodées que nous n’avons pas conscience de leur complexité. Plier un vêtement demande de percevoir un tissu mou dont la forme change sans cesse, d’ajuster sa force, de prévoir comment il va tomber. Le raisonnement abstrait, lui, est une capacité beaucoup plus récente dans l’histoire humaine… et plus facile à mettre en équations.
Les IA qui « réfléchissent »
Depuis 2024, une nouvelle génération de modèles, dits de raisonnement, a fait progresser l’IA sur des problèmes difficiles en mathématiques, en sciences ou en programmation. Avant de répondre, ils produisent une longue « réflexion » : ils décomposent le problème, essaient plusieurs pistes, vérifient leurs calculs, se corrigent. Certains assistants permettent de voir cette réflexion à l’écran.
Cette réflexion reste une production de texte, token après token. Mais en se donnant le temps d’écrire les étapes intermédiaires, le modèle obtient des résultats bien meilleurs, un peu comme un élève qui pose ses calculs au brouillon au lieu de répondre de tête.
Ce que l’IA ne sait toujours pas bien faire
- agir avec souplesse dans le monde physique ;
- apprendre une tâche nouvelle avec seulement un ou deux exemples, comme un enfant ;
- faire preuve de bon sens dans des situations totalement inédites ;
- savoir avec certitude ce qu’elle sait et ce qu’elle ignore.
Idée reçue : « Une IA qui réussit un examen difficile est plus intelligente qu’un humain. » Réussir un examen n’est qu’une facette de l’intelligence. Une IA peut obtenir une excellente note et commettre, juste après, une erreur qu’aucun enfant ne ferait.