Echec et Matt : un Atari 2600 de 1977 bat ChatGPT !
- Tilo
- modifié le
Partager la publication
L’intelligence artificielle (IA) fascine par ses prouesses dans de nombreux domaines, mais sa maîtrise du jeu d’échecs n’est pas aussi évidente qu’on pourrait le penser. Récemment, un test étonnant a mis aux prises ChatGPT, un modèle de langage avancé, avec un Atari 2600, une console de jeux vidéo lancée en 1977, sur un jeu d’échecs basique. Contre toute attente, l’Atari a remporté la partie, soulignant que la puissance brute d’une IA ne garantit pas la réussite dans des tâches spécifiques sans un entraînement ciblé. Cet article revient sur cette confrontation, analyse les raisons de cet échec de ChatGPT et évoque le contexte historique des IA aux échecs.
Quand un Atari 2600 de 1977 bat ChatGPT aux échecs
L’expérience menée par David Caruso
David Caruso, expert en infrastructures IT chez Citrix, a organisé cette expérience unique (voir sur LinkedIn) : faire s’affronter ChatGPT, une intelligence artificielle généraliste très avancée, avec une console Atari 2600 équipée du jeu "Video Chess" de 1979. Cette console, avec un processeur de seulement 1,19 MHz, dispose d’une capacité de calcul extrêmement limitée comparée aux serveurs puissants d’OpenAI qui font tourner ChatGPT.
Ce duel s’est déroulé sur un émulateur reproduisant fidèlement le jeu d’échecs du Atari. Le niveau de difficulté du jeu a été réglé sur "débutant", ce qui signifie que la console évaluait uniquement une à deux positions d’avance dans la partie, une profondeur très faible pour une IA d’aujourd’hui.
Résultat : la victoire inattendue de l’Atari
Malgré la faible puissance de calcul de l’Atari 2600, ChatGPT a été "absolument écrasé" lors de ces parties, comme le rapporte Caruso. La raison ? ChatGPT, bien qu’ayant une connaissance théorique des règles des échecs, a montré de grandes faiblesses dans la mémorisation des positions des pièces sur le plateau et dans l’application correcte des règles élémentaires.
Il a confondu des pièces majeures comme les tours et les fous, oublié des règles comme la prise en passant, et a parfois voulu déplacer des pièces qui avaient déjà été prises. Même en utilisant la notation standard pour indiquer les coups, ce qui élimine toute ambiguïté, les erreurs restaient fréquentes.
Une IA généraliste pas conçue pour jouer aux échecs
ChatGPT est avant tout une IA spécialisée dans le traitement du langage naturel et la génération de texte, formée sur des milliards de phrases pour comprendre et produire du contenu écrit. Son architecture n’est pas adaptée pour suivre précisément un jeu d’échecs en temps réel, qui demande de mémoriser chaque position et d’évaluer des stratégies sur plusieurs coups.
Caruso souligne que la difficulté principale était la "mémoire de travail" limitée de ChatGPT sur ce type de tâche, où il faut garder en mémoire les positions exactes et appliquer des règles complexes à chaque étape.
Le contexte historique des IA aux échecs : des machines spécialisées aux modèles généralistes
Deep Blue vs Kasparov : la naissance des IA spécialisées
Loin de cette expérience atypique, les IA spécialisées aux échecs ont une longue histoire de succès. En 1997, Deep Blue, un superordinateur développé par IBM, est devenu le premier système à battre un champion du monde d’échecs en titre, Garry Kasparov, lors d’un match officiel. Ce fut une révolution, démontrant que la puissance de calcul dédiée et un algorithme spécialisé pouvaient dépasser l’expertise humaine.
Depuis, les programmes d’échecs n’ont cessé de progresser : Stockfish, AlphaZero (de Google DeepMind), et d’autres utilisent des techniques de recherche avancées, d’évaluation heuristique et d’apprentissage profond pour jouer à un niveau surhumain.
IA généraliste vs IA spécialisée
Alors que les IA spécialisées sont entraînées exclusivement sur le jeu d’échecs, les modèles généralistes comme ChatGPT sont conçus pour comprendre et générer du langage, non pour jouer à des jeux complexes avec un suivi d’état précis. Leur force réside dans leur capacité à raisonner sur du texte, fournir des explications, ou synthétiser des connaissances, mais pas forcément dans l’exécution rigoureuse de règles fixes en temps réel.
Une IA spécialisée pour les échecs peut analyser des millions de positions par seconde et appliquer des stratégies optimales, ce que ChatGPT n’est pas conçu pour faire.
AlphaGo et la montée des IA hybrides
Dans un autre jeu de plateau complexe, Go, Google DeepMind a créé AlphaGo, une IA hybride utilisant apprentissage profond et recherche par arbre Monte-Carlo, qui a battu les meilleurs joueurs humains en 2016. Cette réussite illustre la puissance des IA spécialisées entraînées spécifiquement pour un domaine donné, contrairement aux modèles généralistes.
Pourquoi ChatGPT a-t-il échoué face à un Atari 2600 ?
La complexité de la gestion de l’état du jeu
Jouer aux échecs exige un suivi précis de chaque pièce : sa position, ses déplacements, les captures, ainsi que la compréhension des règles complexes comme la promotion de pion, la prise en passant ou le roque. ChatGPT ne conserve pas de mémoire interne stable entre les étapes d’un jeu, mais génère ses réponses de manière contextuelle, ce qui rend difficile une gestion fiable de l’état du plateau.
La représentation abstraite des pièces
Selon Caruso, ChatGPT a mentionné que les symboles abstraits du jeu Video Chess rendaient difficile leur reconnaissance. Même lorsque la notation standard a été utilisée, les erreurs sont restées fréquentes, ce qui montre que le problème est plus profond que la simple représentation.
Limites des IA généralistes dans des tâches précises
ChatGPT a été formé pour comprendre et générer du langage, mais pas pour effectuer des calculs stratégiques ni pour gérer des jeux de plateau complexes. Sans un module dédié ou une intégration avec une IA spécialisée aux échecs, il ne peut rivaliser avec un programme conçu spécifiquement pour ce but.
Implications et enseignements de cette expérience
Ne pas surestimer la polyvalence des IA
Cette confrontation rappelle que la puissance d’une IA généraliste ne remplace pas une IA spécialisée pour des tâches précises. Il est important d’adapter les outils d’IA en fonction des besoins réels.
Le futur des IA hybrides et spécialisées
L’avenir réside probablement dans des systèmes hybrides combinant la polyvalence des modèles de langage avec des modules spécialisés pour des domaines particuliers, par exemple l’intégration d’un moteur d’échecs dans un assistant IA.
Usage raisonné de l’intelligence artificielle
Cette expérience démontre également la nécessité de comprendre les limites actuelles des IA, pour ne pas leur attribuer des capacités qu’elles ne possèdent pas encore, notamment dans des applications complexes comme les jeux stratégiques.
Ce que révèle ce duel
Le duel surprenant entre un Atari 2600 de 1977 et ChatGPT sur un jeu d’échecs basique illustre brillamment les limites des IA généralistes dans des domaines spécialisés. Malgré la puissance et la sophistication de ChatGPT, l’absence de mémoire précise, d’une compréhension stable des règles et d’une capacité à suivre l’état du jeu a causé sa défaite face à une console rudimentaire mais spécialisée. Cette expérience souligne l’importance de la spécialisation dans l’IA, et ouvre la réflexion sur le développement futur de systèmes hybrides capables de combiner polyvalence et expertise ciblée.
Pourquoi Sonar séduit les développeurs et les entreprises
Pour les développeurs, Sonar ouvre la voie à des applications innovantes grâce à une API flexible et à des sorties structurées. Les principaux avantages incluent :
- Accès à l’information en temps réel : les applications bénéficient de résultats toujours à jour.
- Réduction des hallucinations : les réponses sont ancrées dans des données réelles, limitant les erreurs.
- Citations intégrées : chaque réponse est accompagnée de sources vérifiables, renforçant la confiance des utilisateurs.
- Personnalisation des sorties : Sonar permet d’adapter le format des réponses aux besoins spécifiques des applications.
- Fenêtre de contexte étendue : gestion de longues interactions ou de documents volumineux sans perte de cohérence.
Les tarifs sont adaptés à différents usages : Sonar standard est proposé à 5 $ pour 1 000 recherches, tandis que Sonar Pro, plus puissant, est facturé à 15 $ pour 750 000 mots de sortie, avec une tarification intermédiaire pour les mots d’entrée.
Transparence, rapidité et fiabilité : les piliers de Sonar
Sonar se distingue par sa transparence : toutes les réponses sont systématiquement sourcées, et le modèle est conçu pour éviter les biais et les erreurs courantes des IA génératives classiques. La rapidité de traitement (1 200 tokens/seconde) permet d’obtenir des réponses instantanées, un atout majeur pour les usages professionnels et grand public.
La fiabilité des réponses est également renforcée par la capacité de Sonar Pro à multiplier les recherches et à croiser les sources, offrant ainsi des synthèses riches, nuancées et vérifiables.
Limites, perspectives et conclusion
Si Sonar marque une avancée majeure, certains défis subsistent : la qualité des sources, notamment en dehors des partenariats médias, peut varier, et la gestion de la relation entre IA et éditeurs de contenus reste un sujet sensible. Perplexity avance toutefois avec prudence, en privilégiant la transparence et le respect des droits des éditeurs.
À terme, Sonar pourrait redéfinir la manière dont nous accédons à l’information, en passant d’une logique de « recherche » à une logique de « réponse » immédiate et contextualisée. Les grands médias, quant à eux, commencent à négocier activement les conditions d’usage de leurs contenus avec les acteurs de l’IA, ouvrant la voie à de nouveaux modèles économiques et éditoriaux.
Sonar de Perplexity s’impose comme un moteur de réponse IA de nouvelle génération, alliant rapidité, pertinence et transparence. Grâce à sa connexion en temps réel au web, à ses performances supérieures et à son respect des sources, il redéfinit les standards de la recherche en ligne. Que vous soyez utilisateur, développeur ou éditeur, Sonar offre des perspectives inédites pour accéder à une information fiable, actualisée et vérifiable. L’ère de la recherche augmentée par l’IA est en marche : êtes-vous prêt à l’adopter ?