L’IA de DeepMind rivalise avec les meilleurs élèves du monde en géométrie

AlphaGeometry est cette IA aussi bonne en géométrie que les meilleurs élèves du monde. DeepMind réalise avec ce modèle une percée majeure.

Les chercheurs expérimentent depuis longtemps la résolution de divers problèmes mathématiques avec des grands modèles de langage. Certains résultats peuvent être encourageants, mais ils sont le plus souvent absurdes. AlphaGeometry est l’intelligence artificielle qui vient mettre fin à ce statu quo.

Rappelons qu’AlphaGeometry est une création de DeepMind, le laboratoire de Google qui se focalise sur les technologies de l’intelligence artificielle. Ce grand modèle de langage fait l’objet d’un papier récemment paru dans la revue Nature. L’article détaille comment l’IA rivalise avec des participants des Olympiades internationales de mathématiques (OIM).

83 % de bonnes réponses pour AlphaGeometry

Les chercheurs de DeepMind voulaient obtenir un outil d’IA capable de démontrer avec précision la véracité des faits géométriques, étant des affirmations relatives à des formes en deux dimensions telles que les polygones ou les triangles. L’objectif était d’obtenir un système capable de répondre à une série de problèmes des OIM.

Rappelons que les OIM sont un concours mondial de mathématiques destiné aux étudiants ayant terminé leurs études secondaires. Ce championnat se déroule chaque année dans un pays différent.

Sur une série de problèmes de géométrie des Olympiades internationales de mathématiques, AlphaGeometry a pu obtenir un score de 83 %. Le modèle a répondu juste sur 25 énoncés sur 30. Cette performance est proche de celles des médaillés d’or de la compétition.

Les limites du TALN

Les grands modèles de langage apprennent ou s’entraînent avec un large volume de texte. Ce processus repose sur le traitement automatique du langage naturel (TALN). Hors, celui-ci ne permet pas nécessairement d’obtenir des systèmes performants comme AlphaGeometry. Cela a notamment été le cas de Minerva.

Google a développé cet agent conversationnel génératif centré sur les mathématiques. Pour ce faire, le géant de la recherche en ligne s’est appuyé sur des papiers de mathématiques avancées et des solutions à des exercices scolaires.

Minerva trouvait sans difficulté les solutions des problèmes mathématiques qui lui étaient soumis. Néanmoins, le chatbot ne savait pas comment les formuler. Il se trompait souvent dans sa démonstration. « Si un modèle est formé en langage naturel, il donnera des réponses en langage naturel qui ne seront pas fiables », a indiqué Trieu Trinh.

La combinaison de données naturelles et synthétiques

Trinh – chercheur chez DeepMind co-auteur de la recherche sur AlphaGeometry – et son équipe ont développé un langage pour rédiger des preuves géométriques. Celui-ci possède une syntaxe rigide similaire à celle d’un langage de programmation informatique.

Une machine peut donc facilement vérifier ses réponses. Ces dernières restent, par ailleurs, compréhensibles pour les humains.

Ce langage synthétique a servi à l’entraînement d’AlphaGeometry. L’IA a ensuite pu résoudre des problèmes en devinant une étape après l’autre, de la même manière que les chatbots produisent du texte.

Pour chaque problème géométrique, le modèle génère de nombreuses solutions. Comme elle peut automatiquement éliminer les réponses incorrectes, l’intelligence artificielle est en mesure de proposer des résultats finaux corrects. Ce qui explique son excellent score aux Olympiades internationales de mathématiques.

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