En 2019, ARC 1 avait un objectif : concentrer l'attention des chercheurs en IA sur le principal obstacle à la généralisation, la capacité de s'adapter à la nouveauté à la volée, qui était totalement absente du paradigme d'apprentissage profond traditionnel. Six ans plus tard, le domaine a réagi. Grâce à l'adaptation en temps réel lors des tests, nous disposons enfin de modèles de raisonnement capables d'une véritable intelligence fluide. Bien que le niveau de saturation d'ARC 1 soit désormais atteint, les modèles de pointe n'ont pas encore atteint le niveau d'efficacité humain. Parallèlement, ARC 2 demeure largement inexploité, ce qui indique que ces modèles fonctionnent encore bien en deçà des capacités de l'intelligence fluide humaine. Nous n'atteignons encore qu'une fraction des capacités de l'esprit humain en une seule session, sans outil externe (un niveau qui dépasse largement le score maximal obtenu à ARC 2). Il reste donc du chemin à parcourir. À mesure que nous nous rapprochons de l'intelligence artificielle générale (IAG), le défi dépasse la simple intelligence fluide. Les nouveaux obstacles sont l'exploration, la définition d'objectifs et la planification interactive. Nous lancerons ARC 3 au premier trimestre 2026 afin de répondre précisément à ces enjeux. Il est temps de déclencher une nouvelle vague d'avancées majeures.
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