Jusqu’à quel point l’intelligence artificielle peut-elle vraiment comprendre le monde qui l’entoure, comme le ferait un humain ou même un animal ? L’annonce de Meta sur son tout nouveau modèle d’IA « V-JEPA 2 » pose cette question, et plus encore : cette technologie marque-t-elle une réelle avancée ou s’agit-il juste d’un nouveau coup médiatique dans la course effrénée à l’IA ?
D’après Meta, V-JEPA 2 n’est pas simplement une version améliorée du V-JEPA sorti l’an passé, mais une étape clé dans le développement de « modèles du monde » pour l’IA. Formé grâce à plus d’un million d’heures de vidéos, V-JEPA 2 promet de donner à des robots (ou à tout autre agent intelligent artificiel) la capacité d’analyser et de prédire l’évolution d’événements physiques. Mais comment s’assurer que ces prédictions traduisent un véritable « bon sens » ? Peut-on mesurer la compréhension d’une IA par rapport à celle d’un enfant ou d’un animal domestique ?
Meta illustre sa prouesse par des comparaisons frappantes. Imaginez un robot qui doit deviner que tenir une spatule à côté de plats d’œufs cuits mène probablement à les servir. Cette logique, intuitive pour l’homme, est-elle vraiment acquise par l’IA, ou s’agit-il d’une simple répétition de scénarios vus durant l’entraînement ? Y a-t-il un risque de généralisation abusive ou d’échec dès que la scène diffère légèrement ?
Le vrai défi pour l’IA n’est-il pas de franchir la frontière entre la simple prédiction statistique et la compréhension profonde du monde réel ?
La performance de V-JEPA 2 serait spectaculaire, selon Meta, qui annonce un modèle 30 fois plus rapide que « Cosmos » de Nvidia, l’un de ses concurrents directs. Cependant, ce gain de vitesse est-il vraiment pertinent si chaque entreprise utilise ses propres critères pour évaluer l’intelligence de ses IA ? Quels sont les benchmarks utilisés, et qui décide de leur pertinence dans un contexte aussi évolutif ?
La promesse de Yann LeCun, responsable scientifique de l’IA chez Meta, est ambitieuse : « Les modèles du monde vont inaugurer une nouvelle ère pour la robotique », dit-il. L’idée d’intelligences artificielles capables de faire le ménage, de préparer à manger, et d’effectuer des tâches physiques sans nécessiter d’énormes quantités de données robotisées est séduisante. Mais faut-il y croire sur parole, alors que tant de prototypes technologiques peinent à passer l’étape du laboratoire ?
Derrière le discours optimiste de Meta, de nombreuses questions subsistent. Jusqu’où va la compréhension de ces IA ? Sauront-elles vraiment faire face à l’imprévu, à l’erreur humaine, ou à des environnements non modélisés ? Et surtout, quelles sont les limites éthiques et pratiques de telles avancées lorsque l’on confie des tâches physiques au sein de nos foyers à des machines toujours plus autonomes ?
Meta vient de franchir une étape majeure, mais doit-on s’inquiéter ou se réjouir d’un futur où les machines apprennent, anticipent, et peut-être décident à notre place ?
Source : Techcrunch
