Les modèles d’intelligence artificielle, comme GPT-4 et Claude, sont capables d’accomplir des tâches complexes allant de la rédaction d’essais à la résolution d’équations.
Cependant, lorsqu’il s’agit de tâches apparemment simples, comme épeler un mot ou compter les lettres d’un mot comme fraise, ces modèles montrent leurs limites. Cet article explore pourquoi ces échecs se produisent et ce qu’ils révèlent sur le fonctionnement des IA.
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Les modèles de langage ne voient pas les lettres
Les IA comme GPT-4 ne traitent pas les mots de la même manière qu’un humain. Lorsqu’un mot est entré, le modèle ne voit pas chaque lettre individuellement. Au lieu de cela, il traite une représentation numérique du mot entier. Cela signifie qu’il est capable de comprendre le sens global du mot, mais pas nécessairement sa composition exacte en lettres. Par exemple, demander à l’IA combien de fois la lettre r apparaît dans fraise peut la dérouter, car elle ne manipule pas les lettres individuellement de la manière dont un humain le ferait.
La tokenisation : un défi pour les IA
Un autre facteur qui explique ces échecs est la tokenisation, c’est-à-dire la manière dont les modèles segmentent et traitent les mots. Les IA fragmentent le texte en tokens, qui peuvent être des mots entiers ou des sous-parties de mots. Selon la manière dont le modèle a été entraîné, un mot comme fraise peut être divisé en plusieurs tokens, ce qui complique la tâche de compter les lettres. De plus, dans certaines langues où les mots ne sont pas séparés par des espaces, comme le chinois, la tokenisation devient encore plus complexe.
Limites des IA : vers une meilleure compréhension
Les limites observées dans la capacité des IA à gérer des tâches simples comme épeler des mots montrent qu’elles sont encore loin de penser comme des humains. Bien que ces modèles soient extrêmement puissants pour certaines tâches, ils ne sont pas infaillibles. Les chercheurs continuent d’améliorer ces technologies, mais il est clair que l’IA actuelle a encore des défis à relever, notamment dans la compréhension des détails les plus fins du langage.
Les échecs des IA à accomplir des tâches simples comme épeler des mots soulignent les différences fondamentales entre la manière dont les humains et les machines traitent l’information. Ces limitations ne doivent cependant pas masquer les avancées impressionnantes réalisées dans d’autres domaines par ces mêmes modèles. Alors que les chercheurs continuent de développer des IA plus sophistiquées, il est important de comprendre et d’accepter que ces technologies ont encore un long chemin à parcourir pour atteindre une véritable compréhension du langage humain.
