OpenAI o1 : une nouvelle série de modèles OpenAI dédiés au raisonnement en IA

La communauté de l’IA était en pleine effervescence, spéculant sur la prochaine étape pour les modèles GPT d’OpenAI, beaucoup l’appelant « Project Strawberry ». La raison est que si tu demandes à GPT-4o combien de R se trouvent dans le mot « strawberry », il te répondra qu’il y en a deux dans le mot « strawberry ». Cela peut sembler étrange, compte tenu de la puissance de GPT-4o. Cependant, le modèle est conçu pour traiter le sous-texte, et non les mots exacts. Selon les rumeurs, le prochain modèle chercherait à résoudre ce problème. Sam Altman a alimenté davantage ces rumeurs en publiant des photos de fraises sur son compte X (anciennement connu sous le nom de Twitter).

Avec la dernière annonce d’OpenAI du jeudi 12 septembre, nous avons enfin la réponse à ces spéculations ! OpenAI o1, une nouvelle série de modèles d’IA conçus pour ralentir et réfléchir avant de répondre, est sortie. Fait intéressant, OpenAI o1 peut mieux raisonner et répondre correctement à la question sur les fraises ! Dans cet article, nous verrons ce qu’est OpenAI o1, comment il fonctionne, où il peut être utilisé et ce qu’il signifie pour l’avenir de l’IA. C’est parti !

Fig. 1. Un exemple de prompt adressé à OpenAI o1 au sujet des fraises.

Les nouvelles avancées d’OpenAI dans le domaine de l’IA#

En juillet 2024, les dirigeants d’OpenAI ont déclaré que les recherches de l’entreprise approchaient un niveau humain de résolution de problèmes, appelé niveau 2 de l’IA. Il est clair que ce niveau se concentre sur le raisonnement, puisque OpenAI présente sa nouvelle série de modèles, OpenAI o1, comme étant capable de réfléchir avant de répondre. OpenAI o1 est un nouveau grand modèle de langage (LLM), c’est-à-dire un modèle d’IA qui comprend et génère du texte semblable à celui produit par les humains en apprenant des schémas à partir de quantités massives de données linguistiques. Il a été conçu pour traiter des problèmes complexes nécessitant un raisonnement approfondi.

Fig. 2. Le point de vue d’OpenAI sur les étapes de l’IA.

Le modèle a été entraîné à l’aide de l’apprentissage par renforcement, une technique grâce à laquelle le modèle apprend à prendre de meilleures décisions par essais et erreurs, en recevant des récompenses ou des pénalités pour ses actions. L’algorithme d’apprentissage par renforcement aide le modèle à réfléchir plus efficacement en suivant une chaîne de pensée. OpenAI a également indiqué que les performances d’o1 continuent de s’améliorer avec davantage d’apprentissage par renforcement pendant l’entraînement et avec plus de temps consacré à « réfléchir » lors de la résolution de problèmes, ce qui montre qu’un entraînement prolongé et un traitement réfléchi contribuent tous deux à améliorer les capacités du modèle.

Bien qu’OpenAI o1 constitue une avancée importante pour le raisonnement complexe, il s’agit encore d’un modèle précoce auquel il manque certaines fonctionnalités qui rendent ChatGPT utile, comme la navigation sur le Web ou l’importation de fichiers et d’images. Pour de nombreuses tâches courantes, GPT-4o pourrait encore être plus performant pour le moment. Cependant, OpenAI o1 marque une avancée majeure dans la capacité de l’IA à gérer le raisonnement complexe, raison pour laquelle OpenAI lance une nouvelle série et l’appelle OpenAI o1.

Comment les nouveaux modèles OpenAI améliorent le raisonnement de l’IA#

OpenAI o1 peut être utilisé pour des tâches comme le décodage de chiffres, la résolution de défis de programmation, la réponse à des problèmes de mathématiques, la résolution de mots croisés et même le traitement de sujets complexes dans les domaines des sciences, de la sécurité et des soins de santé. Dans un clin d’œil amusant au nom de code du projet, OpenAI a démontré les capacités de raisonnement du modèle en lui faisant déchiffrer un message qui révélait : « THERE ARE THREE R’S IN STRAWBERRY. »

Au-delà du déchiffrement de codes, OpenAI o1 est également doué en programmation. Il se montre performant dans les défis de programmation compétitive, comme ceux proposés sur Codeforces, une plateforme où les programmeurs résolvent des problèmes de code complexes dans un temps limité. Dans ces défis, le modèle obtient des scores Elo élevés (un système de notation qui mesure le niveau de compétence en fonction des performances face à d’autres concurrents) et dépasse les modèles précédents. Il excelle également en mathématiques et obtient de bons résultats à des examens comme l’American Invitational Mathematics Examination (AIME).

Fig. 3. Évaluation des capacités de programmation d’o1.

Ces avancées positionnent OpenAI o1 comme une amélioration majeure par rapport aux modèles précédents tels que GPT-4o. Il ouvre de nouvelles possibilités pour l’IA dans des domaines comme les entreprises, le développement, la recherche et les soins de santé. Par exemple, dans la recherche en génétique, OpenAI o1 peut parcourir rapidement un grand nombre d’articles de recherche et en extraire les principales découvertes ainsi que les liens entre les marqueurs génétiques et les maladies. Il comprend le langage scientifique complexe et peut résumer les points importants, aidant ainsi les chercheurs à se concentrer sur les informations les plus pertinentes.

Un examen plus approfondi de la chaîne de pensée#

Nous avons vu précédemment qu’OpenAI o1 introduit un processus de raisonnement fondé sur une « chaîne de pensée ». Il permet au modèle de s’attaquer aux problèmes complexes d’une manière similaire aux stratégies cognitives humaines. Le modèle peut décomposer les défis en étapes plus petites et gérables, puis affiner progressivement son approche. Contrairement aux modèles précédents qui s’appuyaient sur la reconnaissance immédiate de formes, o1 optimise sa prise de décision en explorant plusieurs voies de raisonnement et en tirant des enseignements de ses réussites comme de ses erreurs grâce à l’apprentissage par renforcement.

OpenAI a décidé de garder ces chaînes de pensée brutes cachées aux utilisateurs et de proposer à la place des résumés qui donnent un aperçu du raisonnement du modèle sans en révéler chaque étape. Cette décision contribue à prévenir l’utilisation abusive du processus de réflexion du modèle, tout en permettant aux développeurs de surveiller et d’affiner la sécurité et l’alignement de l’IA. En observant les chaînes cachées en interne, les développeurs peuvent vérifier qu’o1 respecte les directives éthiques et évite les comportements nuisibles.

Évaluation d’OpenAI o1#

OpenAI o1 affiche des améliorations majeures par rapport à GPT-4o dans plusieurs benchmarks qui évaluent les capacités de raisonnement et de résolution de problèmes. Lors de l’American Invitational Mathematics Examination (AIME) 2024, un examen de mathématiques exigeant destiné aux meilleurs lycéens, o1 a atteint un taux de précision de 74 % avec un seul échantillon par problème, contre 12 % pour GPT-4o. Avec un consensus établi sur 64 échantillons, sa précision est passée à 83 %, puis a atteint 93 % grâce à une méthode améliorée de reclassement utilisant 1 000 échantillons, le plaçant parmi les 500 meilleurs élèves du pays.

Au-delà des mathématiques, o1 a également obtenu des résultats exceptionnels sur des benchmarks évaluant les connaissances scientifiques, comme GPQA Diamond, qui couvre des questions de niveau doctorat en chimie, en physique et en biologie. Fait remarquable, o1 a surpassé des experts humains titulaires d’un doctorat à ce test, devenant ainsi le premier modèle d’IA à y parvenir. Il a également devancé GPT-4o dans 54 des 57 catégories du benchmark MMLU, qui évalue la compréhension d’un ensemble diversifié de sujets, notamment l’histoire, le droit et les sciences.

Fig. 4. Évaluation d’OpenAI o1.

Passe à la pratique avec OpenAI o1#

OpenAI a présenté deux nouveaux modèles d’IA dans la série o1 : o1-preview et o1-mini. Le modèle o1-preview est conçu pour réfléchir plus profondément avant de répondre et excelle dans les tâches de raisonnement complexe en sciences, en programmation et en mathématiques. Il offre des capacités avancées de résolution de problèmes aux utilisateurs qui travaillent sur des projets exigeants. En revanche, o1-mini est un modèle plus petit, plus rapide et plus économique, optimisé spécifiquement pour le raisonnement en STEM, notamment en mathématiques et en programmation. Bien qu’il dispose de connaissances générales du monde moins étendues, o1-mini atteint presque les performances d’o1-preview dans des évaluations clés comme la compétition de mathématiques AIME et les défis de programmation Codeforces, pour un coût inférieur de 80 %.

Fig. 5. Comparaison des modèles OpenAI.

Tu peux essayer ces modèles sur différentes plateformes OpenAI. Les utilisateurs de ChatGPT Plus et Team peuvent accéder à o1-preview et o1-mini via le sélecteur de modèles et profiter directement de capacités de raisonnement améliorées dans ChatGPT. Les développeurs disposant d’un accès de niveau 5 pour l’utilisation de l’API peuvent commencer à prototyper avec ces modèles, même si certaines fonctionnalités avancées sont encore en cours de développement. OpenAI prévoit également de rendre o1-mini bientôt disponible pour tous les utilisateurs de ChatGPT Free. En explorant ces modèles, tu peux découvrir directement les avancées du raisonnement en IA et choisir celui qui répond le mieux à tes besoins.

Les considérations éthiques liées à l’IA prises en compte par OpenAI#

OpenAI s’est concentré sur l’éthique et la sécurité lors du développement de la série de modèles o1. Avant de publier les modèles o1-preview et o1-mini, l’entreprise a effectué des évaluations approfondies, notamment des tests externes et des contrôles internes portant sur des risques tels que les contenus interdits, les hallucinations et les biais. Les modèles sont conçus avec des capacités de raisonnement avancées afin de mieux comprendre et respecter les règles de sécurité.

OpenAI a également mis en place des mesures de protection telles que des listes de blocage et des classificateurs de sécurité pour gérer les risques. Le modèle o1 présente un niveau de risque global moyen. Les risques sont faibles dans des domaines comme la cybersécurité et l’autonomie du modèle, et moyens dans des domaines tels que les contenus CBRN (chimiques, biologiques, radiologiques et nucléaires) et la persuasion. Le groupe consultatif sur la sécurité et le conseil d’administration d’OpenAI ont examiné ces mesures de sécurité afin de garantir que le modèle puisse être utilisé de manière sûre et éthique.

Fig. 6. Fiche d’évaluation d’OpenAI o1.

Des rumeurs à la réalité : OpenAI o1 entre en scène#

OpenAI o1 constitue une avancée majeure dans le raisonnement en IA, transformant certaines des premières rumeurs en réalité. Contrairement à GPT-4o, la série o1 réfléchit plus profondément en utilisant une approche fondée sur une « chaîne de pensée », qui décompose les problèmes complexes en étapes plus petites afin d’obtenir de meilleures réponses. Actuellement disponible en avant-première dans ChatGPT et l’API, OpenAI prévoit d’ajouter des fonctionnalités comme la navigation sur le Web et l’importation de fichiers et d’images. OpenAI a également indiqué qu’elle prévoyait de continuer à développer et à publier des modèles de la série GPT, parallèlement à la nouvelle série OpenAI o1. À mesure que l’IA continue d’évoluer, de telles avancées ouvrent la voie à des systèmes d’IA plus puissants, intuitifs et polyvalents, capables de mieux aider les humains et de comprendre leurs besoins.

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