« L’IA, c’est comme un stagiaire en maths : parfois ça impressionne, parfois ça invente des trucs ! » Plongeons dans la cuve bouillonnante de la recherche IA chez DeepMind, la filiale super-cérébrale de Google, où une nouvelle créature numérique vient de naître : AlphaEvolve. Son but ? Résoudre des problèmes complexes, mais pas ceux du genre “Que vais-je manger ce soir ?” — plutôt des casse-têtes bien notés avec des réponses “machine-gradable”, bref, où la note n’est pas donnée à la tête du client.
AlphaEvolve n’est pas qu’un nouveau cerveau en silicone de plus. Non, il promet de révolutionner l’optimisation chez Google. En clair : il aidera à caler plus de routeurs, faire transpirer moins de serveurs et, on l’espère, éviter que l’IA passe trois jours à résoudre un sudoku géant. DeepMind prépare la sortie d’une interface utilisateur digne de ce nom, et certains universitaires triés sur le volet pourront bientôt jouer avec AlphaEvolve avant, qui sait, un déploiement plus large. Le suspense est à son comble — genre avant la finale de Koh-Lanta.
Petit rappel pour ceux qui pensent que les IA sont des demi-dieux de la logique : la plupart “hallucinent”, c’est-à-dire qu’ils inventent parfois les solutions avec le sérieux d’un joueur de poker bluffant all-in. Et surprise : plus les modèles sont costauds, plus ils sont mythomanes. AlphaEvolve, lui, tente de garder les deux pieds sur terre avec un mécanisme d’auto-évaluation : l’IA se corrige, se critique, s’évalue… dans une boucle d’auto-coaching façon “MasterChef des algos”.
Et si l’IA devait écrire ses propres bulletins scolaires, elle finirait sûrement “mention encourageable”.
Attention, AlphaEvolve ne réinvente pas la roue : ce n’est pas la première IA à faire ainsi le tri dans ses idées. Mais DeepMind le dote de gros muscles grâce aux modèles Gemini dernier cri, censés le rendre aussi affûté qu’un champion d’échecs dopé au sudoku. L’utilisateur arrive avec sa soupe de problèmes (instructions, formules, code, bouquins) et AlphaEvolve, pour peu qu’une formule d’auto-correction soit fournie, attaque séance tenante.
Le revers du processeur ? AlphaEvolve ne fonctionne que sur ce qu’il peut auto-évaluer. Oubliez les dissertations lyriques ou l’astrologie : il lui faut des os numériques à ronger, comme l’optimisation informatique. Et côté créativité, il parle surtout “algorithme” ; pas idéal pour les poèmes ou le tricot. Au fond, ce super assistant ne fait pas de miracles, plutôt des petites victoires mathématiques : 75% de réussite sur un panel de 50 problèmes, et parfois même 20% de solutions “améliorées”, dixit DeepMind.
Dans la vraie vie, AlphaEvolve a bossé sur les coulisses de Google : il a “récupéré” 0,7% de la puissance de calcul mondiale de Google (oui, chaque petits milliard de cycles compte), et grappillé 1% de temps de training sur les énormes modèles Gemini. Des victoires discrètes mais, dans le monde du cloud, chaque millième, c’est de l’or ! Par contre, quand il trouve un bug sur un des chips IA de Google, c’est une astuce déjà connue, un peu comme retrouver la chaussette sous le canapé qu’un autre avait déjà repérée.
DeepMind l’admet : AlphaEvolve n’invente pas la poudre (mais au moins, il ne la fume pas). Son atout principal ? Libérer du temps cerveau pour les humains, pendant que l’IA mouline dans l’arrière-boutique. Comme quoi, même en intelligence artificielle, l’essentiel, c’est de bien s’organiser. Allez, promis, AlphaEvolve ne vous filtrera jamais une idée géniale : il préfère les problèmes bien carrés et… les solutions qui rapportent gros !
Source : Techcrunch
