Google dégaine sa nouvelle IA, AlphaGeometry et ses performances dépassent l'entendement

18 janvier 2024 à 16h36
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 Un modèle déjà capable de se confronter aux meilleurs mathématiciens. © WiP-Studio / Shutterstock
Un modèle déjà capable de se confronter aux meilleurs mathématiciens. © WiP-Studio / Shutterstock

Deepmind, le laboratoire IA de Google, vient de dévoiler AlphaGeometry, un modèle d'intelligence artificielle capable de raisonnement mathématique complexe. Le résultat est réellement stupéfiant.

L'unité Google Deepmind n'a pas chômé depuis sa création au milieu de l'année dernière. Elle vient d'accoucher d'un tout nouveau bébé, AlphaGeometry, une IA déjà capable de rivaliser avec les médaillés d'or de l'Olympiade Internationale de Mathématiques en géométrie. Chrome était déjà doté de solides capacités en mathématiques, mais AlphaGeometry va bien au-delà.

Dans un article publié sur le blog de Deepmind, Trieu Trinh et Thang Luong, chercheurs en IA chez Google, expliquent : « résoudre des problèmes de géométrie au niveau olympique est une étape essentielle dans le développement d'un raisonnement mathématique profond, menant vers des systèmes d'IA plus avancés et généraux ». Google voit grand, très grand !

Un virtuose de la géométrie permise par l'approche neuro-symbolique

AlphaGeometry a largement dépassé le précédent système d'IA dans la résolution de problèmes de géométrie de niveau olympique. Il en a résolu 25 dans le temps imparti, dépassant largement l'autre modèle, qui en avait résolu « seulement » 10. C'est réellement impressionnant, d'autant plus que le code d'AlphaGeometry a été rendu public le 17 janvier.

Pour obtenir de tels résultats, AlphaGeometry fonctionne d'une manière assez spécifique. Il associe un modèle de langage neuronal, analogue à ChatGPT, à un « moteur de déduction symbolique ». C'est un type de système informatique qui s'appuie sur des symboles (représentations d'objets, concepts ou entités) et des règles formelles afin de générer un raisonnement logique. Dans ce contexte, cela permet au modèle de s'appuyer sur des règles logiques prédéfinies pour manipuler des symboles de manière efficace.

Grâce à cette combinaison, AlphaGeometry est donc capable de guider son moteur de déduction rapidement afin de résoudre les problèmes géométriques. Son entraînement n'a pas été de tout repos, puisque DeepMind a créé 100 millions de théorèmes synthétiques (énoncés mathématiques formés artificiellement) pour muscler le jeu de son modèle.

 Représentations visuelles des données synthétiques générées par AlphaGeometry. © Deepmind
Représentations visuelles des données synthétiques générées par AlphaGeometry. © Deepmind

Quelles implications pour l'avenir de l'IA ?

Ces excellents résultats obtenus par AlphaGeometry relancent ainsi un débat central dans le développement des systèmes d'IA : l'utilisation de réseaux neuronaux ou une approche établie sur la manipulation symbolique. AlphaGeometry est donc un système hybride, situé à l'intersection des deux ; cette fusion pourrait ainsi être un élément de réponse. Trinh et Luong ont déclaré : « notre objectif à long terme est de construire des systèmes d'IA capables de généraliser à travers différents domaines mathématiques, en développant des compétences de résolution de problèmes et de raisonnement sophistiqués, tout en étendant les frontières de la connaissance humaine ».

AlphaGeometry n'est pas qu'une simple démonstration de force, mais va bien au-delà. Sa conception même pourrait très bien influencer à l'avenir les futures créations de systèmes d'intelligence artificielle, et les méthodologies sur lesquelles ils s'appuieront pour fonctionner.

Camille Coirault

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Commentaires (10)

Proutie66
Au lieu d’à chaque fois tomber dans le panneau :<br /> Clubic.com – 17 Dec 23<br /> Gemini : Google vous a menti sur ses capacités !<br /> Les rumeurs courraient depuis presque un an, Gemini est enfin là ! Annoncé comme le tueur de GPT-4 et d'OpenAI, le nouveau modèle de Bard a encore du pain sur la planche.<br />
Sodium
Oui mais peut-elle comprendre la résolution de la conjecture de Syracuse par Idriss Aberkane ?
nicgrover
" Dance ce contexte, cela permet au modèle…"<br /> Ce ne serait pas «&nbsp;Dans ce contexte…&nbsp;» ?
Azarcal
Et si on creait une super IA qui recherche les autres IA pour leur foutre sur la tronche ??!
Keorl
Pour ça il faudrait une IA spécialisée en bullshit, celle-ci est spécialisée en math.
Nicolas_Guyot
@nicgrover C’est corrigé ! Merci !
Radi57
Une annonce sur Google faite par Google… bref rien de fiable, on peut juste être sûr d’une chose, c’est que les capacités réelles sont bien inférieures à ce qui est annoncé
corpoberck
Demain, tous au chômage !<br /> Les ex ouvriers spécialisés et artisans possesseurs d’un savoir faire vont devenir les rois du monde en faisant gérer toutes les contraintes administratives par l’IA
V-Luminis
EDIT : Nico est passé avant moi, mais merci Nic d’avoir corrigé !
V-Luminis
D’accord. J’attends donc la source de ce que tu avances.
tfpsly
Dans le 2nd lien source de l’article, il est indiqué que le président des International Mathematical Olympiad s’est dit impressionné par les résultats de AlphaGeometry. Ca ne dit pas s’il a vu le détail des résultats ou simplement ce que Google a publié; mais on peut supposer qu’il a vu plus de choses que nous. Ce serait intéressant de savoir si la notation a été faite par Deepmind ou par IMO.<br /> “The results of AlphaGeometry are stunning and breathtaking,” says Gregor Dolinar, the IMO president. “It seems that AI will win the IMO gold medal much sooner than was thought even a few months ago.”<br /> Ah, cet article lie l’étude sur Nature.com (HTML, PDF). 1 des 5 auteurs n’est pas de Google, mais du Computer Science Department, New York University. A lire pour avoir la réponse?
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