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Une IA de DeepMind frôle le niveau des champions de maths

Les entreprises de l’IA continuent d’innover pour améliorer les performances de leurs outils. Cette fois, c’est Google DeepMind qui dévoile les étonnantes capacités en mathématiques de son IA AlphaGeometry. Selon l’entreprise, celle-ci est capable de rivaliser avec les lauréats des Olympiades mathématiques.

Une IA douée en géométrie

L’IA AlphaGeometry de DeepMind, la filiale de Google spécialisée dans la recherche en intelligence artificielle, démontre ses performances en géométrie. L’entreprise a soumis cette IA aux mêmes épreuves que celles auxquelles font face les participants de l’Olympiade Internationale de Mathématiques (OIM). Sur les 30 problèmes proposés, AlphaGeometry en a résolu 25, avec succès. Ce qui est proche de la performance des médaillés d’or de cette compétition.

L’OIM est un concours annuel de renom pour les élèves des collèges et lycées à travers le monde. Mais, il faut savoir que cette compétition ne se limite pas exclusivement à des problèmes géométriques. Elle aborde également des sujets tels que l’arithmétique, la combinatoire et bien d’autres. Selon Kevin Buzzard, un mathématicien à l’Imperial College London, les algorithmes pourraient rencontrer des difficultés à exceller dans d’autres domaines tels que la théorie des nombres. Cependant, il reconnaît l’impressionnante performance de l’IA en géométrie.

Formation à partir de données synthétiques

AlphaGeometry utilise un système neuro-symbolique, combinant un modèle de langage neuronal avec un moteur de déduction symbolique. Ce qui lui permet de résoudre des problèmes mathématiques en utilisant des raisonnements semblables à ceux des mathématiciens.

Mais la clé de sa performance est surtout sa méthode d’entraînement innovante. Contrairement aux IA entraînées directement sur de vastes ensembles de données, AlphaGeometry est formée différemment vu le peu de données réelles disponibles. Pour compenser ce manque, DeepMind a d’abord généré environ un demi-milliard de diagrammes géométriques aléatoires à l’aide de son modèle de langage. Cela a permis de créer 100 millions de preuves mathématiques synthétiques. AlphaGeometry s’est ensuite entraînée sur cet ensemble de données pour acquérir une compréhension des règles de la géométrie.

Selon Buzzard, ce mode d’entraînement unique d’AlphaGeometry permet d’éviter un problème important des IA traditionnelles qui est la tricherie. Les autres IA sont en effet entraînées sur des ensembles de données massifs de textes existants. Il est donc possible qu’elles aient déjà rencontré la question à résoudre pendant leur apprentissage. Ainsi, elles pourraient simplement donner la réponse qu’elles ont déjà apprise, plutôt que de raisonner pour y répondre. Des acteurs de l’IA ont salué cette avancée technologique de Google.

Des impacts au-delà des mathématiques

Selon les chercheurs de DeepMind, les grands modèles de langage qui alimentent les chatbots IA les plus évolués actuellement peuvent résoudre des problèmes mathématiques. Cependant, les explications qu’ils génèrent en langage naturel pour détailler leur raisonnement derrière la solution proposée sont souvent erronées.

Les chercheurs ont donc développé, avec succès, une nouvelle approche de formation pour leur IA AlphaGeometry. Leur objectif est de construire un système capable de résoudre des problèmes géométriques sans recourir à des données réelles, dans l’espoir de surpasser les capacités humaines à l’avenir.

Cette performance d’AlphaGeometry illustre les progrès de l’IA et aura des implications bien au-delà des mathématiques. En effet, de nombreux domaines technologiques et scientifiques, tels que la computer vision, nécessitent des raisonnements géométriques poussés.

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