OpenAI conclut son calendrier de l’Avent avec une annonce majeure : le lancement des modèles o3 et o3-mini, dotés de capacités de raisonnement avancées. Avec des performances surpassant celles de ses prédécesseurs et des résultats similaires à ceux des humains dans des tests complexes, l’entreprise californienne fait un pas de plus vers l’intelligence artificielle générale. Mais à quel prix et pour quelles implications ?
o3 et o3-mini : des modèles au raisonnement avancé, mais gourmands en ressources
Le 20 décembre 2024, OpenAI a révélé la série o3, composée de deux déclinaisons : o3, le modèle principal, et o3-mini, une version plus compacte et économique. Ces modèles sont décrits comme des « modèles de raisonnement avancé » et se distinguent par leur capacité à décomposer des tâches complexes en plusieurs étapes, tout en vérifiant leurs propres réponses. Cette approche leur permet de proposer des résultats plus précis et nuancés, particulièrement pour des problèmes scientifiques, mathématiques ou de programmation.
Cependant, cette puissance a un coût. Les modèles o3 nécessitent davantage de ressources de calcul, allongeant ainsi le temps de traitement. Pour répondre à cette contrainte, OpenAI a ajouté trois sous-versions à o3-mini (low, medium et high), permettant aux utilisateurs d’ajuster le temps de raisonnement en fonction de leurs besoins. « Plus la performance de calcul est élevée, meilleures sont les performances de o3 sur une tâche », a précisé Sam Altman, PDG d’OpenAI, lors d’un livestream de présentation.
Un pas vers l’intelligence artificielle générale ?
L’un des faits marquants de cette série o3 est son score de 85 % au test ARC-AGI, conçu pour évaluer l’« intelligence générale ». Ce résultat, comparable à celui d’un humain moyen et bien supérieur à celui des modèles précédents (55 %), témoigne de la capacité de o3 à généraliser et à résoudre des problèmes complexes à partir de peu de données. Ce test, développé par le chercheur français François Chollet, mesure la capacité d’un système à identifier des règles minimales et suffisantes pour résoudre des tâches inédites, une caractéristique clé de l’intelligence humaine.
Selon OpenAI, cette avancée repose sur une méthodologie innovante : le modèle o3 utiliserait des « chaînes de pensée », une approche heuristique similaire à celle qui avait permis à AlphaGo de Google de battre le champion du monde de go en 2016. Ces chaînes de pensée permettent de décomposer un problème complexe en étapes simples et de sélectionner la meilleure solution possible. « Nous avons franchi une étape importante dans notre quête d’une intelligence artificielle générale », a déclaré Sam Altman.
Des défis techniques et éthiques à relever
Malgré ces avancées impressionnantes, o3 suscite des interrogations. Sa capacité à raisonner repose sur des ressources de calcul considérables, ce qui le rend coûteux et difficilement accessible pour de nombreuses entreprises. Par exemple, le traitement de 750 000 mots avec o3 coûte 15 dollars (environ 14 euros), et leur génération revient à 60 dollars (environ 56 euros), soit des tarifs trois à quatre fois supérieurs à ceux de GPT-4o.
En outre, OpenAI insiste sur l’importance de l’« alignement délibératif », une méthode visant à garantir que ses modèles respectent des normes éthiques strictes. Cependant, l’entreprise reste discrète sur les détails de cette approche, ce qui alimente les débats autour des risques d’un éventuel usage abusif de cette technologie.
Disponibilité et impact potentiel
Les modèles o3 et o3-mini sont encore en phase expérimentale et ne seront pas disponibles avant fin janvier 2025. OpenAI a toutefois ouvert une phase de test public, appelée « Public Safety Testing », permettant aux chercheurs intéressés de soumettre leur candidature d’ici le 10 janvier 2025. Cette phase vise à évaluer les impacts potentiels de ces modèles avant leur déploiement à grande échelle.
Si les performances d’o3 se confirment, les applications potentielles sont immenses : de la résolution de problèmes complexes dans les domaines scientifiques et techniques à des usages plus généraux comme l’amélioration des systèmes de support client ou l’automatisation de tâches analytiques. Cependant, son coût élevé et ses besoins en puissance de calcul risquent de limiter son adoption aux entreprises disposant de budgets conséquents.
Par ailleurs, l’annonce d’o3 intervient dans un contexte où la course à l’intelligence artificielle générale (IAG) s’intensifie. Des acteurs majeurs comme Google DeepMind ou Meta travaillent également sur des systèmes similaires visant à dépasser les limites actuelles des modèles d’apprentissage profond. La concurrence pourrait donc accélérer les progrès technologiques tout en soulevant de nouvelles questions sur la régulation et les implications éthiques de ces outils.
Un tournant pour l’intelligence artificielle, mais aussi pour l’économie
La sortie des modèles o3 et o3-mini pourrait marquer un tournant dans le développement de l’intelligence artificielle. Si ces outils tiennent leurs promesses, ils pourraient non seulement transformer des secteurs comme la recherche, l’ingénierie et la médecine, mais aussi poser les bases d’une nouvelle économie où les capacités de raisonnement automatisé joueraient un rôle central.
Cependant, cette perspective s’accompagne de défis majeurs, notamment en matière de gouvernance. Comme l’a souligné François Chollet, concepteur du test ARC-AGI, « une intelligence artificielle générale nécessite une réglementation rigoureuse pour éviter les abus et garantir qu’elle soit utilisée dans l’intérêt de l’humanité ». Ces questions devront être abordées rapidement, alors que les modèles comme o3 suscitent des attentes et des inquiétudes croissantes dans le monde entier.
Reste à voir si OpenAI parviendra à équilibrer innovation technologique, accessibilité économique et responsabilité éthique. Une chose est certaine : avec o3 et o3-mini, l’entreprise californienne semble avoir ouvert un nouveau chapitre dans l’histoire de l’intelligence artificielle.
