Le test ARC-AGI, conçu pour mesurer l'adaptabilité des systèmes d'IA à partir de quelques exemples, est un indicateur déterminant de la capacité de généralisation, un trait fondamental de l'intelligence humaine. François Chollet, le chercheur à l'origine du test, explique que le modèle d'OpenAI fonctionne en générant plusieurs chaînes de raisonnement pour aborder un problème, puis en choisissant la solution la plus efficace à l'aide d'une règle heuristique. Cette approche rappelle les techniques utilisées par AlphaGo, l'IA de Google, qui analyse des séquences de mouvements dans le jeu.

Malgré ces avancées, des questions subsistent quant à la profondeur réelle de l'apprentissage du modèle o3. Bien que sa méthode se concentre sur l'identification de chaînes de raisonnement efficaces, il est possible que ses capacités soient limitées dans certains contextes. OpenAI reste évasive sur les aspects techniques de ce modèle, ce qui complique l'évaluation de ses performances et de ses limites. Une compréhension approfondie de ces éléments sera essentielle pour déterminer si o3 peut rivaliser avec l'adaptabilité humaine.

Si ce modèle tient ses promesses, il pourrait révolutionner le secteur de l'IA, ouvrant la voie à une intelligence auto-améliorante. Cependant, cela soulève également des questions cruciales sur la gouvernance et l'évaluation de l'AGI. Les Inspirations Eco, qui a relayé ces informations, souligne que l'avenir de l'intelligence artificielle dépendra autant de ses performances que d'une gestion prudente de son développement, face aux risques potentiels que ces technologies pourraient engendrer dans les décennies à venir.