{"id":1734354,"date":"2025-11-19T11:07:55","date_gmt":"2025-11-19T08:07:55","guid":{"rendered":"https:\/\/teknomers.com\/fr\/quand-on-nous-a-vendu-lintelligence-artificielle-generative-nous-ne-savions-pas-quelle-serait-artificielle-et-generative-mais-pas-intelligente\/"},"modified":"2025-11-19T11:08:00","modified_gmt":"2025-11-19T08:08:00","slug":"quand-on-nous-a-vendu-lintelligence-artificielle-generative-nous-ne-savions-pas-quelle-serait-artificielle-et-generative-mais-pas-intelligente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/teknomers.com\/fr\/quand-on-nous-a-vendu-lintelligence-artificielle-generative-nous-ne-savions-pas-quelle-serait-artificielle-et-generative-mais-pas-intelligente\/","title":{"rendered":"Quand on nous a vendu l’Intelligence Artificielle g\u00e9n\u00e9rative, nous ne savions pas qu’elle serait artificielle et g\u00e9n\u00e9rative mais pas “intelligente”"},"content":{"rendered":"\n
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Un Test Perturbant pour l’Intelligence Artificielle<\/h2>\n

Il y a quelques mois, un groupe de chercheurs espagnols a d\u00e9cid\u00e9 de soumettre un chatbot \u00e0 un test surprenant. En t\u00e9l\u00e9chargeant une image d’une horloge analogique, ils ont demand\u00e9 \u00e0 l’IA : “Quelle heure est indiqu\u00e9e sur cette horloge ?”. Les r\u00e9sultats ont \u00e9t\u00e9 inqui\u00e9tants.<\/p>\n

\u00c9valuation de l’Intelligence Artificielle<\/h2>\n

Les chercheurs de l’Universit\u00e9 Polytechnique de Madrid, de l’Universit\u00e9 de Valladolid et du Politecnico de Milano ont r\u00e9cemment publi\u00e9 une \u00e9tude<\/a> destin\u00e9e \u00e0 \u00e9valuer l’intelligence des mod\u00e8les d’IA. Ils ont cr\u00e9\u00e9 un ensemble d’images synth\u00e9tiques d’horloges analogiques comprenant 43 000 heures diff\u00e9rentes, disponibles sur Hugging Face<\/a>.<\/p>\n

R\u00e9sultats Surprenants<\/h3>\n

Apr\u00e8s avoir interrog\u00e9 quatre mod\u00e8les d’IA g\u00e9n\u00e9rative, dont GPT-4o et LlaMa3.2-11B, aucun d’eux n’a r\u00e9ussi \u00e0 indiquer l’heure pr\u00e9cise sur les images. Chacun avait des difficult\u00e9s \u00e0 d\u00e9chiffrer les aiguilles et leur position par rapport aux chiffres de l’horloge.<\/p>\n

Ajustement et Am\u00e9lioration<\/h2>\n

Suite \u00e0 ces tests, les chercheurs ont affin\u00e9 les mod\u00e8les en ajoutant 5 000 images suppl\u00e9mentaires \u00e0 leur base de donn\u00e9es. Malgr\u00e9 cela, les mod\u00e8les ont \u00e9chou\u00e9 lorsqu’ils ont \u00e9t\u00e9 confront\u00e9s \u00e0 un autre ensemble d’images d’horloges analogiques, soulignant une incapacit\u00e9 \u00e0 g\u00e9n\u00e9raliser.<\/p>\n

Un Manque de G\u00e9n\u00e9ralisation<\/h3>\n

Cette exp\u00e9rience a mis en lumi\u00e8re un constat d\u00e9j\u00e0 connu : les mod\u00e8les d’IA excellent dans la reconnaissance des donn\u00e9es famili\u00e8res, mais \u00e9chouent souvent dans des situations in\u00e9dites qui ne font pas partie de leur entra\u00eenement.<\/p>\n

Les Limites des Mod\u00e8les d’IA<\/h2>\n

Pour approfondir cette question, les chercheurs ont cr\u00e9\u00e9 des images d’horloges, y compris des repr\u00e9sentations distordues inspir\u00e9es par Dal\u00ed<\/a>. Alors que les humains peuvent d\u00e9chiffrer ces horloges d\u00e9form\u00e9es, les mod\u00e8les d’IA rencontrent des difficult\u00e9s majeures.<\/p>\n

Implications dans des Domaines Cruciaux<\/h3>\n

Cela soul\u00e8ve des inqui\u00e9tudes quant \u00e0 l’utilisation de ces mod\u00e8les dans des domaines critiques comme l’analyse m\u00e9dicale ou la navigation autonome en temps r\u00e9el. Si ces IA \u00e9chouent \u00e0 lire l’heure, cela pourrait avoir des cons\u00e9quences graves dans des applications o\u00f9 la pr\u00e9cision est essentielle.<\/p>\n

Une Vision Critique de l’IA<\/h2>\n

Bien que les mod\u00e8les d’IA g\u00e9n\u00e9rative soient efficaces dans certains contextes comme la programmation, leur capacit\u00e9 \u00e0 “regurgiter” des r\u00e9ponses pr\u00e9existantes soul\u00e8ve des questions. Selon Thomas Wolf, Chief Science Officer chez Hugging Face, ces mod\u00e8les ne posent jamais de questions in\u00e9dites ou provocantes.<\/p>\n

Probl\u00e8mes Persistants<\/h3>\n

Malheureusement, m\u00eame apr\u00e8s plusieurs ajustements, ces mod\u00e8les continuent de commettre des erreurs. Un bon prompt peut parfois corriger ces limitations, mais il devient \u00e9vident que ces mod\u00e8les ne peuvent pas \u00eatre compl\u00e8tement fiables. Malgr\u00e9 des progr\u00e8s, leur marge d’am\u00e9lioration demeure insuffisante.<\/p>\n

Conclusion<\/h2>\n

Les r\u00e9sultats de cette \u00e9tude sont un appel \u00e0 la r\u00e9flexion sur les vraies capacit\u00e9s de l’IA g\u00e9n\u00e9rative. Si elle ne parvient pas \u00e0 r\u00e9aliser des t\u00e2ches aussi simples que de lire l’heure, l’avenir des applications IA pourrait \u00eatre plus complexe qu’anticip\u00e9.<\/p>\n

Source de l’image : Yaniv Knobel<\/a><\/p>\n<\/div>\n


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