06.12.2025 Cédric Balcon-Hermand 1 Views 0 Comments

Pourquoi l’IA excelle aux examens mais échoue sur des tâches simples

Mise à jour le 2025-12-06 12:31:00 : L’IA réussit les examens de doctorat mais peine à compter des mots. Ilya Sutskever, ex-OpenAI, explique ce paradoxe.

Alerte : Aucune confirmation indépendante n’a pu être obtenue à partir de sources fiables. Cette information est à considérer avec prudence.

Les intelligences artificielles (IA) modernes réussissent des tests complexes mais échouent sur des tâches simples. Cela soulève des questions sur leur efficacité réelle. Ilya Sutskever, cofondateur d’OpenAI, a récemment partagé ses réflexions sur ce sujet. Il compare l’IA à un étudiant qui réussit un examen d’entrée prestigieux mais ne peut pas compter le nombre de mots dans une phrase.

Ce qu’il faut savoir

Le fait : Les IA réussissent des tests académiques mais échouent sur des tâches élémentaires.
Qui est concerné : Chercheurs, développeurs d’IA, et utilisateurs.
Quand : Analyse actuelle, fin 2023.
Où : Global, avec des exemples d’OpenAI.

Des performances spectaculaires sur les exercices difficiles

Les modèles d’IA, comme le modèle o1 d’OpenAI, se classent parmi les meilleurs dans des compétitions de programmation. Ils surpassent même des doctorants dans des domaines comme la physique et la chimie. Cependant, cette réussite cache un problème : la contamination des données. Certains modèles ont déjà « vu » les questions d’examen, ce qui fausse leur performance.

Pour évaluer leur compréhension réelle, les chercheurs développent des tests garantis « jamais vus » par les modèles. Cela vise à mesurer leur capacité d’apprentissage authentique.

L’échec surprenant face aux problèmes élémentaires

Malgré leur capacité à résoudre des équations complexes, l’IA échoue souvent sur des tâches simples. Des chercheurs ont créé un test appelé Unpuzzles, qui simplifie des énigmes logiques. Les résultats montrent que les modèles brillants sur des versions difficiles échouent sur les versions faciles.

Ce phénomène s’explique par une tendance à sur-analyser. Face à un problème simple, l’IA utilise des techniques complexes, là où un bon sens suffirait.

Comprendre le décalage : l’humain contre la machine

Ilya Sutskever souligne que l’IA est comme un étudiant qui a passé des milliers d’heures à se spécialiser, mais qui ne sait pas s’adapter à des situations variées. Les humains, en revanche, peuvent généraliser avec moins de données.

Les tests actuels favorisent souvent des tâches isolées où l’IA peut briller en reconnaissant des schémas superficiels. Cela crée une illusion de performance.

De la course à la taille à l’ère de la recherche fondamentale

Le fossé entre les succès académiques de l’IA et ses échecs sur des problèmes simples souligne une leçon essentielle : augmenter la taille des modèles ne suffit pas. Ilya Sutskever prédit la fin de la « course au gigantisme » et l’entrée dans une ère de recherche fondamentale. L’objectif est de découvrir des principes d’apprentissage qui permettent une généralisation naturelle.