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Tout savoir sur OpenAI o1 : nouveautés, performances et cas d’utilisation

OpenAI o1 guide complet

Avec , on pouvait déjà obtenir des réponses pour chacune de demandes. Mais aujourd’hui qu’ a lancé le modèle o1, on devrait bénéficier d’une meilleure performance en termes de raisonnement. En particulier dans la résolution des problèmes complexes qui tournent autour du codage, des mathématiques, et des sciences.

Cela dit, comme je l’ai mentionné dans cet article, et compagnie ne vont pas lancer .

On a plutôt eu droit à deux versions du modèle o1, o1-preview et o1-mini. Mais OpenAI o1 n’est plus en version preview comme après son déploiement.

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Le modèle o1 en quelques mots

Le nouveau modèle o1 d’OpenAI, en raison de sa multimodalité, présente des améliorations significatives par rapport à la version .

Il intègre désormais le traitement d’images et accepte différents types de données en entrée pour offrir une réactivité nettement supérieure pour les interactions basiques.

À titre d’exemple, une simple salutation qui nécessitait auparavant plus de dix secondes obtient maintenant une réponse quasi instantanée.

Parallèlement, OpenAI a aussi lancé une version perfectionnée appelée o1 pro, qui se distingue par des performances et une fiabilité légèrement accrues.

L’appellation o1 fait alors référence à une rupture avec le modèle GPT qui, depuis le lancement de , il y a deux ans, était le modèle phare des chatbots IA.

Je tiens tout de même à noter que d’après les déclarations d’OpenAI, le déploiement des modèles o1 n’est pas de surpasser l’ancien modèle GPT-4o.

Cela dit, GPT-4o et GPT-4o mini restent les meilleurs modèles pour les tâches et les applications nécessitant un temps de réponse plus rapide et constant.

Les modèles o1, par contre, constituent la solution idéale pour les tâches de raisonnement plus lourdes.

OpenAI o1 vs GPT-4o
© OpenAI

Quels sont alors les meilleurs cas d’utilisation des modèles o1 d’OpenAI ?

Avec ses capacités de raisonnement avancées, OpenAI o1 devrait transformer la manière dont nous abordons les défis et les problèmes scientifiques complexes.

Il en est de même pour le domaine de l’informatique, en particulier en codage, et celui des mathématiques.

Si l’on se tourne vers le domaine de la recherche médical, OpenAI o1 a la capacité d’analyser avec précision les données de séquençage cellulaire.

Il y a également les physiciens qui exploitent sa puissance pour développer des formules mathématiques sophistiquées, essentielles à la recherche en optique quantique.

Codage et développement logiciel

Tout comme ChatGPT sous le modèle GPT-4o mini, avec OpenAI o1, on peut rédiger nos codes et faire des tests pour identifier et résoudre les erreurs.

Aussi, d’après mes tests, j’ai constaté qu’avec o1, on n’écrit pas seulement du code. J’ai pu me rendre compte qu’il m’a permis de planifier mes projets et d’analyser mes besoins.

Par ailleurs, le modèle o1 d’OpenAI est aussi d’une aide précieuse dans la conception architecturale des logiciels.

Sinon, bien que certaines fonctionnalités soient encore en cours de développement, celles qui sont déjà disponibles offrent déjà de meilleurs résultats.

Excellence mathématique et résolution de problèmes

Quand on a fait les tests sur les problèmes mathématiques, OpenIA o1 a facilement démontré son potentiel, en particulier sur les tests AIME.

Il arrive même à hauteur de 83,3 contre 13,4 pour GPT-4o et 56,7 pour o1 preview dans les benchmarks.

Ce que j’ai remarqué de plus frappant, c’est l’écart entre le score de GPT-4o et celui de o1 sur les tests de performance mathématiques.

Quitte à dire que le modèle o1 d’OpenAI arrive à surpasser les scientifiques de niveau doctorat dans ce domaine.

Tests AIME OpenAI o1
© OpenAI

Maintenant, voyons comment fonctionne le modèle OpenAI o1

Comparé à GPT-4, o1 se distingue par un temps de réponse plus long. Or, c’est une caractéristique intentionnelle qui reflète sa méthodologie unique.

Ce délai supplémentaire n’est donc pas une limitation. Il s’agit plutôt une force qui témoigne de son processus de réflexion approfondie.

En prenant le temps d’analyser minutieusement chaque question, o1 développe des réponses plus réfléchies et mieux structurées que celles fournies par GPT-4.

Si on regarde sous un autre angle, eh bien, c’est un modèle qui prend le temps de réfléchir avant de donner une réponse à nos invites.

Les réponses sont donc plus précises par rapport à celles du modèle GPT-4o. Et cette supériorité s’explique surtout par le système d’apprentissage par renforcement et chaîne de pensée dont bénéficie OpenAI o1.

Apprentissage par renforcement

La puissance de raisonnement d’o1 repose cependant sur une double approche. D’une part, l’apprentissage par renforcement lui permet d’optimiser sa réflexion en perfectionnant ses stratégies.

Ainsi, le modèle o1 peut identifier ses erreurs et adapter ses méthodes pour atteindre les solutions les plus pertinentes.

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D’autre part, le raisonnement par chaîne de pensée lui permet de gérer la complexité en fragmentant les problèmes en sous-parties plus abordables.

Cette méthode, comparable à la préparation minutieuse d’une recette élaborée, permet à o1 d’analyser avant d’agir.

En somme, en rendant visible son cheminement intellectuel, o1 peut repérer et corriger les erreurs potentielles dès leur apparition.

C’est comme s’il s’agissait d’un humain qui réduit ses risques d’erreur en détaillant sa démarche.

Après examen AIME, OpenAI o1 va redéfinir les standards de l’IA

Contrairement aux LLM classiques qui privilégiaient l’accumulation massive de données d’entraînement, o1 met l’accent sur l’optimisation des phases d’entraînement et d’inférence, une approche qui améliore significativement ses capacités de raisonnement.

L’ des performances d’o1 sur l’examen AIME (American Invitational Mathematics Examination) révèle une corrélation directe entre puissance de calcul et précision.

Les résultats, visibles sur l’image ci-dessous, montrent une progression notable sur deux axes : l’entraînement et le temps de test (inférence).

Tests AIME OpenAI o1
© OpenAI

Ici, on voit bien l’impact qui est particulièrement marqué pour le temps d’inférence. C’est-à-dire que plus le temps de réflexion augmente, plus la qualité des réponses s’améliore.

Cette étude met en lumière l’importante consommation de ressources computationnelles d’o1, tout en révélant un potentiel d’amélioration encore inexploité.

La courbe de progression suggère d’ailleurs que des performances supérieures pourraient être atteintes avec davantage de puissance de calcul.

Ce qui prouve qu’OpenAI a pu faire évoluer de manière significative les capacités de raisonnement de son modèle.

Comment accéder au modèle o1 d’OpenAI ?

Pour accéder au modèle o1, OpenAI propose deux formules d’abonnement : ChatGPT Team et ChatGPT Plus.

Vous pouvez en effet sélectionner o1 dans l’interface ChatGPT avec une allocation de 50 messages hebdomadaires pour o1 et 50 messages quotidiens pour O1-mini.

Si vous êtes un développeur ou un chercheur en quête de flexibilité, je vous recommande l’API OpenAI o1 qui constitue une alternative pertinente.

Disponible en version bêta depuis décembre 2024, l’API propose deux variantes :

  • o1-preview : le modèle le plus complet, optimisé pour les problèmes complexes nécessitant une vaste culture générale ;
  • o1-mini : une version allégée et plus rapide, idéale pour le code, les mathématiques et les sciences.

Ces deux versions sont accessibles via le point de terminaison des complétions de chat. Ce qui facilite leur intégration aux projets existants.

Il suffit de spécifier le modèle souhaité lors des appels API. Pour ce faire, vous pouvez saisir : model= »o1-preview ».

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La version bêta présente toutefois certaines limitations :

  • Uniquement texte (pas de gestion d’images) ;
  • Messages limités aux échanges utilisateur-assistant ;
  • Absence de ;
  • Pas d’outils ni d’appels de fonction ;
  • Paramètres fixes pour température, top_p (1) et presence/frequency_penalty (0) ;
  • Non compatible avec les API Assistants et Batch.

OpenAI prévoit tout de même d’enrichir progressivement ces fonctionnalités, avec notamment l’ajout du multimodal et des outils dans les futures versions de la série o1.

Que peut-on dire de la sécurité du modèle OpenAI o1 ?

Les modèles o1 sont une véritable innovation en matière de sécurité. Il exploite ses capacités de raisonnement pour une protection contextuelle plus intelligente.

Les tests de résistance aux tentatives de « Jailbreaking » (contournement des règles de sécurité) montrent une nette progression.

o1-preview a atteint un score de 84/100. Ce qui est largement supérieur à celui de GPT-4o qui n’est que de 22/100.

Cette robustesse du modèle o1 résulte d’une approche multidimensionnelle : tests approfondis, gouvernance interne renforcée et collaboration avec les autorités fédérales.

Le dispositif s’appuie également sur le cadre de préparation, le déploiement d’équipes rouges et la supervision du comité de sécurité au niveau du conseil d’administration.

Quant à la stratégie, elle inclut des partenariats avec les instituts de sécurité de l’IA américains et britanniques.

Ce qui leur donne un accès privilégié aux versions expérimentales. Néanmoins, ces résultats prometteurs appellent à un optimisme mesuré.

Avis de la rédaction

OpenAI a créé la surprise en 2024 en dévoilant le modèle o1. Celui-ci est axé sur le raisonnement complexe, plutôt que le très attendu GPT-5.

OpenAI o1 démontre des performances remarquables dans plusieurs domaines exigeants. Notamment les mathématiques, la programmation et la recherche scientifique.

Toutefois, bien que prometteur, o1 reste un modèle émergent confronté à des défis majeurs : une consommation importante de ressources computationnelles et des questions cruciales concernant la sécurité et l’éthique de son déploiement.

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