De o1 à o3 : comment OpenAI redéfinit le raisonnement complexe dans l'IA

L’IA générative a redéfini ce que nous pensons que l’IA peut faire. Ce qui a commencé comme un outil pour des tâches simples et répétitives résout désormais certains des problèmes les plus difficiles auxquels nous sommes confrontés. OpenAI a joué un rôle important dans ce changement, en ouvrant la voie avec son système ChatGPT. Les premières versions de ChatGPT ont montré comment l’IA pouvait avoir des conversations de type humain. Cette capacité donne un aperçu de ce qu’il était possible de faire avec l’IA générative. Au fil du temps, ce système a évolué au-delà des simples interactions pour relever des défis nécessitant raisonnement, pensée critique et résolution de problèmes. Cet article examine comment OpenAI a transformé ChatGPT d’un outil conversationnel en un système capable de raisonner et de résoudre des problèmes.

o1 : Le premier pas vers le vrai raisonnement

La première étape d'OpenAI vers le raisonnement a eu lieu avec la sortie d'o1 en septembre 2024. Avant o1, les modèles GPT étaient efficaces pour comprendre et générer du texte, mais ils avaient du mal avec les tâches nécessitant un raisonnement structuré. o1 a changé çaIl a été conçu pour se concentrer sur des tâches logiques, en décomposant les problèmes complexes en étapes plus petites et gérables.
o1 a réussi à résoudre ce problème en utilisant une technique appelée « chaînes de raisonnement ». Cette méthode a aidé le modèle à résoudre des problèmes complexes, comme les mathématiques, les sciences et la programmation, en les divisant en parties faciles à résoudre. Cette approche a rendu o1 bien plus précis que les versions précédentes comme GPT-4o. Par exemple, lors de tests sur des problèmes mathématiques avancés, o1 a résolu 83 % des questions, tandis que GPT-4o n'en a résolu que 13 %.
Le succès d'o1 ne vient pas uniquement des chaînes de raisonnement. OpenAI a également amélioré la manière dont le modèle a été formé. Ils ont utilisé des ensembles de données personnalisés axés sur les mathématiques et les sciences et ont appliqué l'apprentissage par renforcement à grande échelle. Cela a aidé o1 à gérer des tâches qui nécessitaient plusieurs étapes pour être résolues. Le temps de calcul supplémentaire consacré au raisonnement s'est avéré être un facteur clé pour atteindre une précision que les modèles précédents ne pouvaient pas égaler.

o3 : Amener le raisonnement à un niveau supérieur

Fort du succès d'o1, OpenAI a désormais lancé o3. Sorti pendant le «12 jours d'OpenAI« Cet événement, ce modèle amène le raisonnement de l'IA à un niveau supérieur avec des outils plus innovants et de nouvelles capacités.

L'une des principales améliorations apportées à o3 est sa capacité d'adaptation. Il peut désormais vérifier ses réponses par rapport à des critères spécifiques, garantissant ainsi leur exactitude. Cette capacité rend o3 plus fiable, en particulier pour les tâches complexes où la précision est cruciale. Considérez-le comme un contrôle de qualité intégré qui réduit les risques d'erreurs. L'inconvénient est qu'il faut un peu plus de temps pour arriver à des réponses. Il peut falloir quelques secondes ou même quelques minutes supplémentaires pour résoudre un problème par rapport aux modèles qui n'utilisent pas le raisonnement.

Comme o1, o3 a été entraîné à « réfléchir » avant de répondre. Cet entraînement permet à o3 d’effectuer Raisonnement par chaîne de pensée en utilisant l'apprentissage par renforcement. OpenAI appelle cette approche une « chaîne de pensée privée ». Elle permet à o3 de décomposer les problèmes et d'y réfléchir étape par étape. Lorsqu'une invite lui est adressée, o3 ne se précipite pas pour répondre. Il lui faut du temps pour examiner les idées connexes et expliquer leur raisonnement. Après cela, il résume la meilleure réponse qu'il peut trouver.

Une autre fonctionnalité utile d'o3 est sa capacité à ajuster le temps passé à raisonner. Si la tâche est simple, o3 peut avancer rapidement. Cependant, il peut utiliser davantage de ressources de calcul pour améliorer sa précision dans les défis plus complexes. Cette flexibilité est essentielle car elle permet aux utilisateurs de contrôler les performances du modèle en fonction de la tâche.

Lors des premiers tests, l'o3 a montré un grand potentiel. Référence ARC-AGI, qui teste l'IA sur des tâches nouvelles et inconnues, a obtenu un score de 3 %. Cette performance est un bon résultat, mais elle a également mis en évidence les domaines dans lesquels le modèle pourrait s'améliorer. Bien qu'il ait obtenu d'excellents résultats avec des tâches comme le codage et les mathématiques avancées, il a parfois eu des difficultés avec des problèmes plus simples. 

O3 a-t-il atteint l'intelligence artificielle générale (AGI)

Bien qu'o3 améliore considérablement les capacités de raisonnement de l'IA en obtenant un score élevé au ARC Challenge, un test de référence conçu pour tester le raisonnement et l'adaptabilité, il reste en deçà de l'intelligence humaine. Les organisateurs du défi ARC ont clarifié que même si la performance d'o3 a franchi une étape importante, ce n'est qu'un pas vers AGI et non la réalisation finale. Bien qu'O3 soit capable de s'adapter de manière impressionnante à de nouvelles tâches, il a encore du mal à réaliser des tâches simples qui sont faciles à réaliser pour les humains. Cela montre l'écart entre l'IA actuelle et la pensée humaine. Les humains peuvent appliquer leurs connaissances à différentes situations, alors que l'IA a encore du mal à atteindre ce niveau de généralisation. Ainsi, bien que O3 soit une évolution remarquable, il ne dispose pas encore de la capacité universelle de résolution de problèmes nécessaire à l'AGI. L'AGI reste un objectif pour l'avenir.

La route à suivre

Les progrès d'o3 représentent un tournant pour l'IA. Elle peut désormais résoudre des problèmes plus complexes, du codage aux tâches de raisonnement avancées. L'IA se rapproche de l'idée d'AGI et le potentiel est énorme. Mais ces progrès s'accompagnent de responsabilités. Nous devons réfléchir soigneusement à la manière dont nous allons avancer. Il faut trouver un équilibre entre pousser l'IA à faire plus et garantir qu'elle soit sûre et évolutive.
o3 doit encore relever des défis. L'un des plus grands défis pour o3 est son besoin de beaucoup de puissance de calcul. L'exécution de modèles comme o3 nécessite des ressources importantes, ce qui rend difficile la mise à l'échelle de cette technologie et limite son utilisation généralisée. Rendre ces modèles plus efficaces est essentiel pour garantir qu'ils puissent atteindre leur plein potentiel. La sécurité est une autre préoccupation majeure. Plus l'IA devient performante, plus le risque de conséquences imprévues ou d'utilisation abusive est grand. OpenAI a déjà mis en œuvre certaines mesures de sécurité, telles que «alignement délibératif”, qui aident à guider la prise de décision du modèle en respectant les principes éthiques. Cependant, à mesure que l'IA progresse, ces mesures devront évoluer.
D'autres entreprises, comme Google et Recherche profondetravaillent également sur des modèles d'IA capables de gérer des tâches de raisonnement similaires. Ils sont confrontés à des défis similaires : coûts élevés, évolutivité et sécurité.
L'avenir de l'IA est prometteur, mais des obstacles subsistent. La technologie est à un tournant, et la façon dont nous abordons des questions telles que l'efficacité, la sécurité et l'accessibilité déterminera son évolution. C'est une période passionnante, mais une réflexion approfondie est nécessaire pour garantir que l'IA puisse atteindre son plein potentiel.

Conclusion

Le passage d'OpenAI d'o1 à o3 montre à quel point l'IA a progressé en matière de raisonnement et de résolution de problèmes. Ces modèles sont passés de la gestion de tâches simples à la prise en charge de tâches plus complexes comme les mathématiques avancées et le codage. o3 se distingue par sa capacité d'adaptation, mais il n'est toujours pas au niveau de l'intelligence artificielle générale (AGI). Bien qu'il puisse gérer beaucoup de choses, il a encore du mal à effectuer certaines tâches de base et nécessite beaucoup de puissance de calcul.
L'avenir de l'IA est prometteur, mais il comporte des défis. L'efficacité, l'évolutivité et la sécurité doivent être prises en compte. L'IA a fait des progrès impressionnants, mais il reste encore du travail à faire. Les progrès d'OpenAI avec o3 constituent une avancée significative, mais l'AGI est toujours à l'horizon. La manière dont nous relèverons ces défis façonnera l'avenir de l'IA.