Les énigmes et les jeux ont été centraux dans le développement de l'IA depuis le début. Tout comme nous aimons tester notre intelligence avec des mots croisés ou des puzzles logiques, les développeurs peuvent tester l'avancement des modèles via un défi ludique. Le terme "apprentissage automatique" a été popularisé en 1959 par l'informaticien IBM Arthur Samuel, qui a décrit un algorithme capable d'apprendre à jouer aux échecs. Échecs et le jeu de plateau chinois Go sont également des terrains d'essai célèbres pour l'IA.

Sur le plan de ses compétences en résolution d'énigmes, l'IA a fait d'énormes progrès et ce, rapidement. Fin 2024, une équipe de scientifiques de l'Université de Columbia a montré que même les meilleurs modèles ne pouvaient résoudre que 18 % des fameuses énigmes Connections du New York Times ; début 2025, certains modèles pouvaient les résoudre presque parfaitement à chaque fois. Mais les énigmes vont bien au-delà de la simple mise en évidence de l'avancement inéluctable des capacités de l'IA.

Les modèles actuels bousculent encore : de subtiles variations dans les casse-têtes classiques les piègent souvent, et les casse-têtes visuels sont une faiblesse particulière. Vous avez ici l'occasion de tester vos esprits sur des énigmes qui ont un jour dérouté les modèles. Chaque énigme met en lumière au moins une façon dont la cognition machine diffère de la cognition humaine.

Le raisonnement spatial reste un domaine où les humains conservent un énorme avantage. Lorsqu'un puzzle vous demande de déterminer si différentes images représentent le même objet sous différents angles, même si les modèles de langage actuels peuvent analyser des entrées visuelles, ils échouent lamentablement à ces puzzles. Malgré tout le discours sur les modèles du monde qui devraient aider l'IA à comprendre les environnements physiques, les LLM ne semblent toujours pas capables de manipuler des objets en 3D de la même manière que les penseurs spatiaux comme les architectes et les ingénieurs mécaniques.

Entités clés : Entreprises : IBM | Personnes : Vincent Kilbride, Arthur Samuel | Lieux : Université de Columbia, New York Times, Google, Université d'Illinois Urbana-Champaign