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DeepMind dévoile Genie 3 : un modèle IA capable de créer des mondes 3D interactifs à partir d’un simple prompt texte ! Plus qu’un outil graphique, ce système pourrait devenir une plateforme d’apprentissage autonome pour IA, en simulant des environnements cohérents, dynamiques, et physiquement crédibles. Une avancée majeure sur la route de l’IA générale ?
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L’intelligence artificielle progresse à toute allure, mais une frontière semble encore hors de portée : celle de l’AGI, une IA capable de raisonner, d’apprendre et d’agir comme un humain dans des situations variées.
Pour franchir ce cap, un consensus émerge : les IA doivent sortir des textes et apprendre par interaction avec le monde.
C’est le défi que veut relever DeepMind avec Genie 3. Sa promesse ? Créer des mondes virtuels interactifs en temps réel, à partir de simples instructions en langage naturel.
Pas pour faire joli, mais pour offrir à des agents IA un terrain d’expérimentation réaliste, fluide et cohérent.
Un simulateur d’apprentissage général, capable de propulser la recherche vers une AGI incarnée…
Genie 3, l’IA qui crée des mondes en temps réel
Avec Genie 3, DeepMind introduit ce qu’elle décrit comme le premier modèle de monde généraliste et interactif en temps réel.
Il ne s’agit pas d’un simple moteur de jeu, ni d’un outil graphique comme Unity ou Unreal. Ici, l’IA génère elle-même l’environnement, image par image, en tenant compte du contexte et des instructions reçues.
Elle crée des mondes 3D interactifs à 720p et 24 fps, pouvant durer plusieurs minutes. Une nette avancée comparée à Genie 2, qui ne produisait que 10 à 20 secondes de simulation.
L’utilisateur peut modifier l’environnement à la volée grâce à des prompts dynamiques : changer la météo, ajouter des objets ou personnages, ouvrir une porte…
Mais surtout, Genie 3 dispose d’une mémoire visuelle persistante. Contrairement aux anciens modèles génératifs, il ne repart pas de zéro à chaque frame.
Il se souvient de ce qu’il a généré. Une peinture accrochée au mur, un texte écrit au sol ou un objet déplacé resteront à leur place, même après plusieurs secondes ou changements de perspective.
C’est cette cohérence temporelle qui le rend exploitable pour l’apprentissage. Comme l’explique Shlomi Fruchter de DeepMind, « il peut générer du photo-réalisme, de l’imaginaire, et tout ce qu’il y a entre les deux. »
Une IA qui apprend la physique… sans moteur physique
L’autre révolution de Genie 3, c’est qu’il n’utilise pas de moteur physique codé. Pas de règles préétablies sur la gravité, l’inertie ou les collisions.
À la place, le modèle apprend seul les lois du monde en observant ce qu’il a lui-même généré. C’est ce qu’on appelle une architecture auto-régressive : image après image, l’IA regarde ce qui s’est passé avant pour décider de la suite.
Ce mécanisme permet à Genie 3 de développer une intuition physique émergente. Il comprend, par exemple, que si un objet penche au bord d’une table, il risque de tomber.
Ou que deux objets en mouvement peuvent entrer en collision. Cette forme d’anticipation rappelle le mode d’apprentissage humain. Non programmé, empirique.
DeepMind insiste : cette compréhension du réel n’a pas été explicitement codée. Elle résulte de la taille du modèle, de sa mémoire et de l’analyse des séquences précédentes.
Juste en observant ce qu’il produit, Genie 3 reconstruit les lois du monde. Comme un enfant qui apprend à marcher, l’IA découvre peu à peu comment le monde réagit.
Entraîner des agents IA dans des mondes simulés
L’enjeu derrière Genie 3 dépasse largement le visuel. Ce que cherche DeepMind, c’est un environnement d’entraînement réaliste pour former ses agents IA.
Un espace où ils peuvent explorer, tester, échouer, recommencer… comme un humain dans le monde physique.
Afin de vérifier s’il peut permettre cette nouvelle méthode, Genie 3 a été testé avec SIMA, un agent IA multi-environnement.
On lui a donné des instructions simples : « approche le compacteur vert », « marche jusqu’au chariot rouge ».
Lors de ce test, l’agent a su percevoir le monde généré, interpréter l’objectif et accomplir la tâche sans aide humaine.
Ce n’est pas seulement une démonstration visuelle, mais une interaction agent-environnement cohérente, grâce à la mémoire de Genie 3.
À terme, cette technologie pourrait servir à former des robots dans des entrepôts virtuels, affiner des IA destinées à l’industrie, ou entraîner des assistants polyvalents capables de manipuler objets, comprendre un espace, anticiper des événements !
Au lieu d’apprendre à partir de données passives, les IA pourraient bientôt apprendre en vivant dans des mondes synthétiques. C’est tout simplement fascinant.
Un modèle encore imparfait, mais une base solide
Malgré ses avancées, Genie 3 reste un outil de recherche. Il présente encore des limitations majeures.
D’abord, la physique reste approximative. Dans une démonstration, un skieur descendait une montagne sans perturber la neige.
Signe que les réactions entre objets ne sont pas encore totalement réalistes. Ensuite, la durée d’interaction reste limitée à quelques minutes.
Or, former un agent complexe demande souvent des heures, voire des jours, d’interaction continue.
Autre frein : si Genie 3 permet de modifier le monde via des prompts, les événements générés ne sont pas toujours causés par les actions de l’agent.
Par exemple, une tempête ou une explosion peut être ajoutée par prompt, mais pas encore déclenchée de manière autonome par l’IA en fonction de son comportement.
Les interactions entre plusieurs agents restent également difficiles à modéliser. Les IA n’ont pas encore la capacité de cohabiter, dialoguer ou s’adapter entre elles dans un même monde simulé.
C’est pourtant une étape cruciale pour espérer des scénarios plus complexes, ou plus crédibles.
Quoi qu’il en soit, cette capacité à apprendre par expérience incarnée place Genie 3 sur la trajectoire de l’AGI. C’est une IA qui vit, explore, teste, et se corrige. Un pas vers une intelligence qui développe sa propre logique du monde…
Et vous, qu’en pensez-vous ? Genie 3 représente-t-il la route à suivre pour la création de la toute première AGI ? Partagez votre avis en commentaire !
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