Le jeu à somme nulle : Compétition et illusion du gain

Avez-vous déjà vu un robot, une figure animée ou même un personnage de jeu vidéo si réaliste qu'il vous a semblé presque... troublant ? Avez-vous eu du mal à déterminer s'il était humain ou non, et cette incertitude a-t-elle créé un sentiment étrange et angoissant ? Si oui, vous avez probablement expérimenté le phénomène connu sous le nom de "vallée dérangeante". Mais qu'est-ce que c'est exactement, et pourquoi déclenche-t-il une réaction aussi forte en nous ?

Le développement des modèles d'IA a progressé à un rythme étonnant ces dernières années, mais comment ces systèmes se comportent-ils lorsqu'ils sont chargés de résoudre un problème de compétition mathématique de niveau CM2 ? Dans ce test, j'examine non seulement les capacités de résolution de problèmes des modèles, mais je donne également un aperçu de leur efficacité à gérer les problèmes d'optimisation.

Jusqu'à récemment, le paysage de l'IA haut de gamme était dominé par des modèles propriétaires tels que GPT-4 et Claude Sonnet. L'accès à ces modèles implique souvent des coûts importants et des limitations. Cependant, l'arrivée de DeepSeek-V3 marque un tournant potentiel : ce modèle de langage open source offre non seulement des performances compétitives par rapport aux meilleurs modèles propriétaires, mais il donne également la possibilité de l'exécuter sur sa propre infrastructure.

Lors de l'utilisation de grands modèles linguistiques (LLM) comme GPT-4o ou Claude Sonnet, une question fréquente se pose, en particulier pour le grand nombre d'utilisateurs à travers le monde qui interagissent avec ces outils dans des langues autres que l'anglais : quelle langue faut-il utiliser pour obtenir les résultats les plus efficaces ? Bien que les capacités multilingues de ces modèles permettent une communication efficace dans de nombreuses langues, leurs performances semblent souvent diminuées par rapport aux interactions menées uniquement en anglais. Cette exploration examine les raisons possibles de ce phénomène et les situations où passer à l'anglais pourrait être avantageux.

Le cerveau humain, un système biologique complexe perfectionné au cours de millions d'années d'évolution, contraste avec les Grands Modèles Linguistiques (LLM), les dernières avancées en matière d'intelligence artificielle. Bien que les LLM démontrent des capacités impressionnantes en traitement du langage, peuvent-ils un jour surpasser la complexité et les capacités du cerveau humain ?

L'un des domaines de l'intelligence artificielle qui se développe le plus dynamiquement est la création de modèles de langage de grande taille (LLM), qui figurent parmi les technologies les plus populaires aujourd'hui. Un nombre croissant de fournisseurs publient leurs propres modèles, qu'ils soient fermés ou open source. Ces modèles peuvent répondre à divers sujets avec différents niveaux de qualité et de précision. En raison du rythme rapide de l'innovation, déterminer quel modèle offre les meilleures performances change presque chaque semaine. Mais comment pouvons-nous déterminer si un modèle particulier est réellement plus performant que les autres ? Quelles méthodes et quels tests sont utilisés pour comparer ces outils ?

Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi la technologie moderne, censée nous faciliter la vie et nous faire gagner du temps, ne se traduit pas réellement par plus de temps libre ? Pourquoi travaillons-nous autant, voire plus, que nos grands-parents, alors que nous sommes entourés de machines à laver, de lave-vaisselle, d'ordinateurs et de smartphones ? La réponse réside dans un phénomène identifié dès la Révolution industrielle, connu sous le nom de Paradoxe de Jevons.

Récemment, la révolution de l'IA a vu l'émergence de nouveaux acteurs et de solutions technologiques innovantes dans le secteur des semi-conducteurs. Cerebras Systems, une startup basée en Californie qui a récemment annoncé son introduction en bourse, figure parmi les plus prometteuses.

Le Système Trachtenberg, développé par l'ingénieur russe Jakow Trachtenberg pendant son emprisonnement dans les camps de concentration nazis, est une méthode de calcul mental rapide qui a fasciné aussi bien les mathématiciens que les étudiants. Cette approche innovante de l'arithmétique, qui élimine le besoin des tables de multiplication et ne repose que sur des compétences de base en calcul, promet une plus grande vitesse, précision et facilité dans l'exécution des calculs.

La méthode TRIZ, dont le nom complet est « Teorija Resenija Izobretatelszkih Zadacs » (Théorie de la résolution inventive de problèmes), est une méthodologie d'innovation systématique qui aide à trouver des solutions créatives et efficaces aux problèmes techniques et autres. TRIZ a été développée à partir de la fin des années 1940 par Genrich Altshuller, un ingénieur russe qui a formulé la méthode en se basant sur l'analyse de milliers de brevets.

Le développement de robots humanoïdes a donné des résultats impressionnants ces dernières années, mais il continue de soulever de nombreuses questions. Des chercheurs en robotique, dont Hiroshi Ishiguro, travaillent à intégrer davantage les robots dans notre vie quotidienne, en les faisant participer à diverses tâches telles que les soins aux personnes âgées, la surveillance des patients ou même l'exécution de tâches ménagères.

La société détenue par Hyundai a récemment publié une vidéo montrant son robot électrique Atlas en train de faire des pompes. Cette démonstration met non seulement en évidence les capacités physiques du robot, mais souligne également les applications futures potentielles pour les robots humanoïdes.

Unitree Robotics a présenté la version productible en masse de son robot humanoïde G1 qui, avec son prix d'environ 16 000 $, ouvre un segment de marché auparavant inaccessible à beaucoup. Le robot G1 offre des opportunités passionnantes non seulement pour les chercheurs et les entreprises, mais aussi pour les passionnés de robotique.

Depuis des décennies, les secteurs de la fabrication et de la logistique évoquent l'avènement d'usines et d'entrepôts entièrement automatisés, où la production et la manutention sont gérées par des robots et des machines intelligentes très avancés avec une intervention humaine minimale. Ces installations peuvent fonctionner même dans l'obscurité totale, d'où le terme « usine sans lumière ».

L'Union Européenne a approuvé 2 milliards d'euros d'aides gouvernementales italiennes pour que STMicroelectronics construise une usine de microprocesseurs de 5 milliards d'euros à Catane, sur l'île de Sicile. Cet investissement s'inscrit dans la stratégie de l'UE visant à réduire sa dépendance aux importations asiatiques et à renforcer sa chaîne d'approvisionnement en semi-conducteurs.

Connue sous le nom de « pétunia luciole », ce pétunia lumineux est une plante génétiquement modifiée qui émet continuellement une lumière verte, grâce à des gènes dérivés d'un champignon lumineux.