Découvrez « ChatGPT 5 » ou « Orion » de OpenAI

OpenAI va lancer son prochain modèle IA « Orion » d’ici décembre : à quoi s’attendre ? ChatGPT 5 ?

Le futur modèle d’OpenAI, Orion ou ChatGPT 5, incarnerait peut-être ce qui se rapproche le plus d’une super-intelligence artificielle à l’heure actuelle. Avec des promesses d’une puissance multipliée par 100 par rapport à GPT-4, des avancées dans le raisonnement complexe et une capacité multimodale qui pourrait redéfinir nos attentes en matière d’IA, Orion semble prêt à propulser l’intelligence artificielle dans une nouvelle ère. Mais que cachent réellement ces annonces fracassantes ? Plongeons dans les détails scientifiques, les stratégies marketing et les implications de ce modèle ultra-puissant.

Orion : l’architecture d’une puissance jamais vue

Quand on parle de « puissance 100 fois supérieure » à celle de GPT-4, on ne parle pas seulement de rapidité ou de capacité de réponse. Cette puissance vient de la taille monumentale du modèle : Orion pourrait compter plus de 1,5 trillion de paramètres, un chiffre qui rendrait GPT-4 (et ses 175 milliards de paramètres) presque insignifiant en comparaison. Mais pourquoi un tel nombre de paramètres est-il important ? Les paramètres dans un modèle de langage sont des unités d’information qui permettent à l’IA de faire des prédictions, de reconnaître des motifs, et d’analyser des relations entre mots et concepts. En multipliant ces paramètres, OpenAI donne à Orion une capacité sans précédent de contextualisation et de précision.

À ce niveau de complexité, on entre dans une nouvelle dimension de calcul : Orion nécessitera des infrastructures informatiques titanesques, nécessitant une puissance de traitement colossale et une quantité d’énergie équivalente à celle de plusieurs centrales électriques pour fonctionner à pleine capacité. Microsoft, via son cloud Azure, est un partenaire clé pour héberger et faire tourner Orion, mais même les infrastructures de pointe devront être optimisées pour permettre à Orion de fonctionner efficacement.

L’apprentissage par renforcement et le recours aux données synthétiques

L’une des innovations majeures dans la formation d’Orion est l’utilisation de données synthétiques, notamment générées par des modèles comme o1 (également connu sous le nom de code Strawberry). En général, les modèles de langage sont formés sur des quantités massives de données textuelles provenant du web, mais ces données peuvent manquer de cohérence logique pour les tâches de raisonnement avancé. Pour combler cette lacune, OpenAI a utilisé des données artificielles spécifiquement conçues pour forcer le modèle à développer une logique de type « chain-of-thought » (ou raisonnement en chaîne).

Cette stratégie d’apprentissage par renforcement sur des données synthétiques permet de pousser Orion à acquérir des compétences qu’un apprentissage standard ne permettrait pas. Au lieu de simplement mémoriser des réponses, Orion est ainsi « entraîné » à raisonner à travers des étapes logiques pour arriver à des conclusions pertinentes, même pour des questions complexes ou inédites. Cette approche est cruciale pour les domaines où le raisonnement et la capacité d’inférence sont essentiels, comme la médecine ou la finance, où une IA doit pouvoir traiter des données complexes et établir des diagnostics ou recommandations à partir de signaux faibles et d’indicateurs disparates.

La multimodalité : un cerveau numérique aux multiples talents

Une autre avancée clé d’Orion est sa capacité multimodale, une compétence qui permet à l’IA de traiter non seulement le texte, mais aussi les images, les vidéos et potentiellement les sons. C’est une innovation majeure dans l’univers de l’IA, car jusqu’à présent, les modèles de langage étaient limités au traitement de texte ou d’images dans des contextes séparés. Avec Orion, OpenAI vise une intégration complète de ces différents formats, permettant une compréhension plus riche et plus nuancée de l’information.

Imaginez un Orion capable de répondre à une requête complexe en consultant simultanément un article de recherche, une image de microscopie, et une base de données audio pour fournir une réponse précise et étayée. Cette capacité ouvre des possibilités quasi infinies pour des applications dans des secteurs aussi divers que :

• La médecine : Orion pourrait analyser des radiographies, des IRM ou des échographies, comparer les résultats à des cas similaires et fournir des pré-diagnostics ou des suggestions de traitement.
• L’éducation et la recherche : l’IA pourrait naviguer dans des centaines de documents, vidéos de cours ou graphiques de données pour synthétiser l’information et proposer des solutions en quelques minutes.
• Le marketing et la publicité : Orion pourrait concevoir des stratégies de campagne multimédia en analysant les tendances visuelles et textuelles sur les réseaux sociaux, produisant ainsi des analyses de marché très complètes et à jour.

Cette intégration multimodale, si elle fonctionne comme prévu, marque un tournant dans la capacité de l’IA à intervenir dans des domaines nécessitant une interprétation multiple de données. Mais cela suscite aussi des questions éthiques. Avec une IA capable d’interpréter et de générer du contenu dans plusieurs formats, les risques de mésusage, de deepfakes ou de désinformation augmentent, et OpenAI devra prendre des mesures draconiennes pour éviter les dérives.

Raisonnement en chaîne : quand l’IA imite la logique humaine

Les modèles comme GPT-4 se basent sur des probabilités pour générer des réponses en fonction des données disponibles. Orion, cependant, va plus loin avec ce que l’on appelle le raisonnement en chaîne. Plutôt que de simplement prédire le mot suivant, Orion a été formé pour structurer sa réponse étape par étape, une approche qui permet de mieux comprendre des requêtes complexes nécessitant une analyse approfondie.

Cette compétence en raisonnement en chaîne permet à Orion de « penser » à travers des problèmes, de poser des hypothèses, d’évaluer des solutions et de tirer des conclusions basées sur une séquence logique. Cela pourrait transformer des secteurs comme le droit, où l’IA pourrait examiner les subtilités d’une jurisprudence pour fournir des analyses argumentées, ou la finance, où Orion pourrait établir des modèles de risque en tenant compte de divers facteurs économiques.

Mais le chain-of-thought n’est pas encore un substitut à l’intuition humaine. Bien que l’IA suive des étapes logiques, elle reste tributaire des données sur lesquelles elle a été entraînée et peut échouer si elle rencontre un cas complètement nouveau ou trop éloigné de ses bases de données initiales. Ce type de limitation, connu sous le nom de biais d’échantillonnage, signifie que même une IA comme Orion aura besoin de supervision humaine dans des situations imprévues.

L’AGI : Orion, pas encore tout à fait humain mais sur la bonne voie

L’intelligence artificielle générale (AGI) est l’objectif ultime d’OpenAI, mais cette vision reste largement théorique pour l’instant. Avec Orion, OpenAI s’approche de cet objectif en développant une IA capable de comprendre, d’apprendre et de s’adapter bien au-delà des modèles existants. Mais pourquoi parle-t-on d’AGI ? Contrairement aux IA spécialisées, l’AGI est censée fonctionner de manière flexible et autonome, s’attaquant à des problèmes inédits sans intervention humaine.

Orion pourrait être une étape intermédiaire vers cette forme ultime de l’IA, mais les experts s’accordent à dire qu’il faudra encore de nombreuses innovations pour atteindre une véritable intelligence équivalente à celle d’un humain. Même si Orion est capable de raisonnement complexe et de multitâche, il reste limité par ses paramètres initiaux et ses biais de formation. OpenAI a néanmoins réussi à réduire certaines de ces limites grâce à des techniques avancées de transfert d’apprentissage et de fine-tuning, qui permettent au modèle de mieux appréhender des domaines nouveaux en temps réel.