Deepmind, le laboratoire IA de Google, vient de dévoiler AlphaGeometry, un modèle d'intelligence artificielle capable de raisonnement mathématique complexe. Le résultat est réellement stupéfiant.
L'unité Google Deepmind n'a pas chômé depuis sa création au milieu de l'année dernière. Elle vient d'accoucher d'un tout nouveau bébé, AlphaGeometry, une IA déjà capable de rivaliser avec les médaillés d'or de l'Olympiade Internationale de Mathématiques en géométrie. Chrome était déjà doté de solides capacités en mathématiques, mais AlphaGeometry va bien au-delà.
Dans un article publié sur le blog de Deepmind, Trieu Trinh et Thang Luong, chercheurs en IA chez Google, expliquent : « résoudre des problèmes de géométrie au niveau olympique est une étape essentielle dans le développement d'un raisonnement mathématique profond, menant vers des systèmes d'IA plus avancés et généraux ». Google voit grand, très grand !
Un virtuose de la géométrie permise par l'approche neuro-symbolique
AlphaGeometry a largement dépassé le précédent système d'IA dans la résolution de problèmes de géométrie de niveau olympique. Il en a résolu 25 dans le temps imparti, dépassant largement l'autre modèle, qui en avait résolu « seulement » 10. C'est réellement impressionnant, d'autant plus que le code d'AlphaGeometry a été rendu public le 17 janvier.
Pour obtenir de tels résultats, AlphaGeometry fonctionne d'une manière assez spécifique. Il associe un modèle de langage neuronal, analogue à ChatGPT, à un « moteur de déduction symbolique ». C'est un type de système informatique qui s'appuie sur des symboles (représentations d'objets, concepts ou entités) et des règles formelles afin de générer un raisonnement logique. Dans ce contexte, cela permet au modèle de s'appuyer sur des règles logiques prédéfinies pour manipuler des symboles de manière efficace.
Grâce à cette combinaison, AlphaGeometry est donc capable de guider son moteur de déduction rapidement afin de résoudre les problèmes géométriques. Son entraînement n'a pas été de tout repos, puisque DeepMind a créé 100 millions de théorèmes synthétiques (énoncés mathématiques formés artificiellement) pour muscler le jeu de son modèle.
Quelles implications pour l'avenir de l'IA ?
Ces excellents résultats obtenus par AlphaGeometry relancent ainsi un débat central dans le développement des systèmes d'IA : l'utilisation de réseaux neuronaux ou une approche établie sur la manipulation symbolique. AlphaGeometry est donc un système hybride, situé à l'intersection des deux ; cette fusion pourrait ainsi être un élément de réponse. Trinh et Luong ont déclaré : « notre objectif à long terme est de construire des systèmes d'IA capables de généraliser à travers différents domaines mathématiques, en développant des compétences de résolution de problèmes et de raisonnement sophistiqués, tout en étendant les frontières de la connaissance humaine ».
AlphaGeometry n'est pas qu'une simple démonstration de force, mais va bien au-delà. Sa conception même pourrait très bien influencer à l'avenir les futures créations de systèmes d'intelligence artificielle, et les méthodologies sur lesquelles ils s'appuieront pour fonctionner.
Sources : Tech Crunch, New Scientist, DeepMind
