Comparaison entre OpenAI o3 et Google Gemini 2.0 : lequel est le plus avancé vers l’A.G.I. ?

Des modèles prometteurs pour l’avenir de l’intelligence artificielle #

OpenAI et Google marquent une étape importante dans la course à l’intelligence générale artificielle (A.G.I.) avec leurs modèles respectifs, o3 et Gemini 2.0. Alors qu’OpenAI mise sur des capacités de raisonnement, Google présente Gemini 2.0 comme un outil A.I. intégré, axé sur l’efficacité. La compétition entre ces deux géants technologiques pourrait redéfinir les normes de l’intelligence artificielle.

Les attentes sont élevées pour 2025, une année qui pourrait être décisive dans le développement de l’A.G.I. Les dirigeants de ces entreprises, Sam Altman et Sundar Pichai, ont tous deux exprimé leur confiance dans leurs modèles. Altman a même évoqué que le modèle o3 pourrait atteindre l’A.G.I. après des tests de sécurité, tandis que Pichai loue Gemini 2.0 comme son modèle le plus réfléchi.

Caractéristiques distinctives d’OpenAI o3 #

Le modèle o3 d’OpenAI se concentre sur le raisonnement de haut niveau, utilisant une « chaîne de pensée privée » pour résoudre des problèmes complexes. Cette approche lui permet d’exceller dans des domaines tels que la physique et les mathématiques. Avec un score impressionnant lors du test ARC-AGI, o3 a démontré des capacités d’apprentissage qui dépassent ses données d’entraînement.

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Cependant, ces avancées ne sont pas sans coût. Les tarifs d’utilisation du modèle sont élevés, avec des frais de 20 dollars par tâche pour le mode basse consommation, et des milliers de dollars pour le mode haute consommation. François Chollet, co-créateur du benchmark ARC-AGI, souligne que ces nouvelles capacités exigent une attention scientifique sérieuse.

Les atouts de Google Gemini 2.0 #

Gemini 2.0 se distingue par ses capacités multimodales, y compris le traitement audio. Sa fonctionnalité « Mode de pensée » améliore le raisonnement et propose des explications détaillées étape par étape. Ce modèle peut générer des contenus variés tels que des articles de blog combinant texte, visuels générés par l’A.I. et audio multilingue en une seule commande.

Les experts sont partagés sur la signification de ces avancées pour l’A.G.I. Thomas Malone, directeur du MIT Center for Collective Intelligence, affirme que bien que des progrès aient été réalisés, l’A.G.I. reste encore un objectif lointain. Les benchmarks, bien qu’innovants, ne mesurent pas toutes les formes d’intelligence humaine, ce qui soulève des questions sur la véritable avancée vers l’A.G.I.

« Un obstacle technique majeur dans la progression de l’A.I. vers l’A.G.I. est la mémoire à long terme, qui permet au modèle de conserver le contexte de chaque action. » – Will Bryk, CEO d’Exa

Défis et perspectives d’avenir #

Malgré les promesses de ces modèles, des défis sont encore à surmonter. Chollet a exprimé des doutes quant à la capacité d’o3 à atteindre l’A.G.I. selon les critères actuels. Il a mentionné que le futur benchmark ARC-AGI-2 pourrait poser des problèmes supplémentaires pour o3.

Les enjeux liés à la mémoire à long terme et au coût d’implémentation restent cruciaux. De plus, la capacité d’automatiser une part significative de l’économie de la connaissance est souvent évoquée comme un indicateur clé de l’A.G.I. Cependant, selon Bryk, nous ne sommes pas encore là, même si nous nous rapprochons de cet objectif.

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• OpenAI o3 se concentre sur le raisonnement de haut niveau.
• Gemini 2.0 offre des capacités multimodales et des fonctionnalités avancées.
• Les tarifs d’OpenAI o3 sont élevés, soulevant des questions sur sa viabilité commerciale.
• Les attentes pour 2025 sont élevées en matière d’A.G.I.

Il est indéniable que la compétition entre OpenAI et Google est sur le point de façonner l’avenir de l’intelligence artificielle. Alors que nous observons ces développements, il sera intéressant de voir quel modèle prendra l’avantage et si l’A.G.I. deviendra une réalité dans un avenir proche.