🚀 o1 : la nouvelle série d'IA d'OpenAI

🚀Lancée le 12 septembre 2024, o1 est spécialisée dans le raisonnement avancé pour résoudre des problèmes complexes.

o1 est sensé exceller dans des tâches s'adressant principalement aux chercheurs, scientifiques et développeurs informatiques.

Ce modèle IA Générative LLM d'Open AI fonctionne en prenant plus de temps pour réfléchir avant de fournir une réponse, ce qui lui permet de tester différentes stratégies et d'identifier ses erreurs, imitant le processus de réflexion humain.

Selon Open AI, o1 surpasse GPT-4 dans des domaines tels que la physique, la chimie et les mathématiques.

Pour illustrer les différentes entre o1 et GPT 4o, nous allons challenger avec un exemple simple ces deux modèles sur le problème de passage de rivière, aussi connu sous le nom "le loup, la chèvre et les choux" datant du VIIIe siècle.

Rappel de l'énoncé : "Un fermier doit passer la rivière dans une barque juste assez grande pour lui et son loup, ou lui et sa chèvre, ou lui et ses choux. Les choux seront mangés s'il les laisse seuls avec la chèvre, et la chèvre sera mangée s'il la laisse seule avec le loup. Comment faire passer tout ce monde sans dégâts ? "

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Réponse de GPT 4o

"Voici la solution à l'énigme du fermier :

1. D'abord, le fermier emmène la chèvre de l'autre côté de la rivière et la laisse sur la rive opposée.
2. Ensuite, il revient seul de l'autre côté et prend le loup avec lui
3. Arrivé de l'autre côté, il laisse le loup et reprend la chèvre.
4. Il ramène la chèvre sur la rive de départ et prend les choux à la place.
5. Il laisse les choux avec le loup sur la rive opposée et revient seul pour récupérer la chèvre.
6. Enfin, il traverse une dernière fois avec la chèvre.

De cette manière, aucun des animaux ou les choux n'est mangé."

C'est effectivement une très bonne réponse de GPT-4o.

Testons le maintenant avec un cas insoluble: "2 loups, les choux et une chèvre, comment faire ?"

Réponse de GPT 4o :

"Avec deux loups, des choux et une chèvre, la situation se complique, mais il existe tout de même une solution. Voici comment le fermier peut procéder :

1. Il commence par emmener la chèvre de l'autre côté et la laisse là-bas.
2. Il revient et prend un des loups pour l'emmener de l'autre côté.
3. Il laisse ce loup sur la rive, mais ramène la chèvre sur la rive de départ.
4. Il laisse la chèvre sur la rive de départ et prend l'autre loup pour l'emmener sur l'autre rive.
5. Ensuite, il revient seul et prend le chou.
6. Il traverse avec le chou et le laisse sur l'autre rive avec les deux loups (les loups ne mangent pas le chou).
7. Enfin, il retourne une dernière fois pour chercher la chèvre.

Ainsi, il arrive à traverser avec tous ses achats intacts, en évitant que les loups mangent la chèvre ou que la chèvre mange le chou."

Ce raisonnement est faux, car la chèvre se retrouve seule avec les choux à l'étape 4.

Depuis les différentes évolutions de modèles d'Open AI, GPT 3, 3.5 et 4, aucun modèle ne savait résoudre directement ce petit casse tête.

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Réponse de o1

avec "une chèvre deux loups et des choux ?"

o1 ne répond pas directement mais prend trente secondes de réflexion pour analyser les alternatives et solutions éventuellement possibles.

Voici sa réponse :

"Le problème avec une chèvre, deux loups et un chou est plus complexe que l'énigme originale. Avec les règles standard—le fermier ne peut transporter qu'un seul de ses achats à la fois, le loup mange la chèvre si le fermier n'est pas présent, et la chèvre mange le chou si le fermier n'est pas présent. il n'est pas possible de faire traverser tous les éléments sans qu'aucun ne soit mangé.

Voici pourquoi :

Première traversée : Supposons que le fermier emmène la chèvre de l'autre côté.

Situation sur la rive initiale : Deux loups et le chou.

Situation sur la rive opposée : La chèvre.

Problème : Les loups ne mangent pas le chou, donc tout va bien jusqu'ici.

Retour : Le fermier revient seul pour récupérer un autre élément.

Deuxième traversée : Le fermier emmène un loup de l'autre côté.

Situation sur la rive initiale : Un loup et le chou.

Situation sur la rive opposée : La chèvre et le loup.

Problème : Le loup va manger la chèvre en l'absence du fermier.

Alternative :

Si le fermier décide d'emmener le chou ou un loup en premier, il laissera les loups avec la chèvre sur la rive initiale, et les loups mangeront la chèvre.

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Conclusion

Avec ces contraintes, il est impossible de transporter une chèvre, deux loups et un chou de l'autre côté de la rivière sans qu'aucun ne soit mangé. Pour résoudre ce problème, il faudrait soit modifier les règles (par exemple, permettre au fermier de transporter deux éléments à la fois), soit ajouter des éléments supplémentaires comme une deuxième chèvre pour équilibrer les interactions."

C'est correct, o1 comprend qu'il n'y a pas de solution à ce casse-tête, ce que les modèles précédents ne savaient faire.

Cet exemple n'a l'air de rien, car il est très simple, mais c'est, il me semble, une nouvelle frontière qui se dessine dans les cas d'usage de l'IA Générative.

Cela ouvre des perspectives passionnantes dans des domaines aussi complexes que les sciences, la physique, le développement informatique et les mathématiques. 🌍

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