Les modèles de langage largement médiatisés échouent lamentablement aux échecs : une déception face à l'intelligence artificielle

Les derniers mois ont vu se développer une effervescence autour des modèles de langage largement médiatisés, tels que ChatGPT, Claude et Gemini. Ces intelligences artificielles ont été décrites comme des maîtres de la conversation, capables de comprendre et de répondre de manière élégante et pertinente aux questions et aux requêtes. Mais une expérimentation simple a révélé une réalité beaucoup plus sombre.

Les llm s'avèrent décevants aux échecs, malgré leurs prétentions

En dépit de leurs nombreux succès dans divers domaines, ces modèles de langage largement médiatisés (LLM) se révèlent décevants lorsqu'il s'agit de jouer aux échecs. J'ai tenté de les affronter dans des parties simples, avec des notations algébriques directes dans leur chat, et les résultats ont été catastrophiques.

Ces LLM, bien qu'ils soient capables de résoudre des calculs mathématiques et probabilistes complexes, manquent cruellement de plusieurs caractéristiques éssentielles pour jouer aux échecs de manière efficace. En fin de compte, jouer aux échecs avec un LLM est à peu près aussi futile que pour un humain essayer de résoudre un puzzle à l'aveuglette, une tâche non impossible mais dans laquelle l'on commettra bien des erreurs.

Les échecs de ces LLM ne sont pas isolés au jeu d'estratego, mais bien une manifestation de leurs problèmes plus larges. Leur entraînement se base sur les données qu'ils utilisent, mais ils ne suivent pas de règles spécifiques pour chaque mouvement. Et la probabilité pure, comme vous pouvez le voir, peut menér à des reponses erronées.