« Un monde virtuel bien construit vaut mieux qu’une réalité vacillante. » Si vous avez toujours rêvé de vous promener dans des univers virtuels où les lois de la physique sont parfaitement respectées, préparez-vous à être émerveillé. Les modèles de monde, ces mystérieux simulateurs, sont les nouvelles étoiles montantes de l’IA. Avec des milliards de dollars investis, leur potentiel n’est plus une légende urbaine.
L’idée derrière ces « modèles de monde » est de doter les machines de la même capacité que nous, humains, à comprendre et prévoir les interactions et les mouvements dans notre environnement. Pensez à ces joueurs de baseball professionnels qui, en un coup d’œil, anticipent la trajectoire de la balle à 160 km/h. Cette intuition sportive est précisément ce que les chercheurs espèrent offrir aux intelligences artificielles.
Les esprits brillants de l’IA, tel Yann LeCun, prophétisent un futur où ces modèles de monde domineront nos technologies quotidiennes, des prévisions métrologiques aux plans d’urbanisme futuristes. Imaginez que votre aspirateur robot planifie non seulement le ménage, mais qu’il prenne aussi le thé avec votre grille-pain. Bon, la visioconférence avec l’aspirateur n’est pas encore là, mais l’idée est séduisante, non ?
En un mot, ces simulateurs de monde visent à donner aux IA un bon coup de balai dans la compréhension des lois physiques de notre univers.
Du côté concret, certains mondes sont déjà en construction. Initiatives comme OpenAI ont été citées pour démontrer les capacités de Sora, un modèle qui s’essaye à devenir le Spielberg de l’IA en créant des vidéos et même des environnements de jeux à la manière de Minecraft. Il lui reste encore à comprendre pourquoi la pluie mouille réellement, mais on progresse.
Mais tout n’est pas si rose dans le monde des nuages de données. Ces modèles doivent consommer des ressources comparables à un festin pour geek en quête de processeurs. Et ils sont aussi susceptibles de faire des erreurs que votre téléphone quand il entend « envoyer ce message à maman » et envoie « je t’aime » à votre patron.
Et puis, il y a le besoin insatiable de données diversifiées. Car comment espérer qu’un IA puisse représenter un bonhomme de neige à Séoul si elle n’a vu que du soleil à Paris? Le défi consiste à nourrir ces modèles avec des informations locales, glanées un peu partout sous toutes les latitudes et environnements.
En résumé, ces modèles de monde ont le potentiel de transformer notre vision du potentiel de l’IA. Peut-être qu’un jour, ils nous diront comment vraiment prédire la météo… ou du moins qu’ils arrêteront de fondre les bonhommes de neige sous le soleil de l’Équateur. Mais en attendant, gardons à l’esprit que Rome ne s’est pas faite en un jour, et une IA non plus!
Et même si créer un monde parfait reste une utopie, on peut affirmer sans se tromper que ces modèles de monde n’ont pas fini de nous raconter des histoires qui bouleversent nos réalités. Après tout, comme le dit si bien le dicton : « On ne modèle pas un monde sans casser quelques algorithmes. »
Source : Techcrunch
