Apple croit que les modèles de raisonnement d'IA ne raisonnent pas

Pour le moment, IA est considéré comme le secteur ou l'un des secteurs les plus rentables, car nous avons déjà vu l'énorme somme d'argent qui y est investi. Il n'est pas surprenant que, à la fin, les entreprises qui sont directement ou indirectement impliquées dans l'IA ont connu une forte augmentation des revenus, comme cela a été le cas de NVIDIA. En même temps que les nouveaux modèles d'IA ne s'arrêtent pas, il s'avère maintenant que les derniers qui sont sortis du raisonnement ne sont pas comme promis, car Apple garantit qu'ils ne raisonnent pas du tout et ne mémorisent que les modèles.

Quand Openai a commencé avec Chatgpt, nous avons eu cette flèche de l'IA qui a immédiatement provoqué un grand intérêt, se développant dans le monde entier comme un nouvel exposition. Maintenant, plus de 2 ans se sont écoulés depuis lors et beaucoup de choses ont changé, mais l'intérêt pour cet outil augmente. Nous avons toute une industrie dédiée à l'amélioration des modèles d'IA avec d'énormes centres de données en dépensant beaucoup d'énergie.

Apple a un document où il révèle que les modèles IA avec raisonnement ont de nombreux problèmes et ne sont pas ce qu'ils semblent

Comme Nvidia, il en a grandement bénéficié, nous avons des cas comme Microsoft qui a même réalisé un revenu plus élevé grâce à ses investissements dans l'IA et leur mise en œuvre. Rappelons que Microsoft a été celui qui a investi des milliards dans OpenAI et a permis à cette startup de prendre de l'avance, en plus de collaborer avec elle. D'autres sociétés telles qu'Apple étaient en retard pour finir par l'IA et pire encore, les fonctions d'Apple Intelligence n'étaient pas prêtes lors du lancement de l'iPhone 16, ce qui a provoqué des plaintes et une controverse.

Bien qu'Apple soit devenu une première position récemment, il a perdu des postes et on pense qu'être en retard dans l'IA a été l'une des causes, ainsi que le lancement de nouveaux appareils qui n'ont pas dépassé les attentes des ventes. Maintenant, nous avons de curieuses nouvelles sur Apple, car nous avons le rapport de Ruben Hassid qui a mentionné un document Apple qui parle des limites des modèles de raisonnement d'IA et de la façon dont ils ne raisonnent pas vraiment. Comme indiqué par ce document Apple, les modèles les plus populaires tels que Openai O3-Mini, Deepseek-R1 et Claude Thinking ont des problèmes et des effondrements.

Selon Apple, si le problème est une grande complexité, il n'y a pas de modèle d'IA qui peut le résoudre, quel que soit le matériel utilisé

Apple garantit que ces modèles d'IA s'effondrent complètement et atteignent le point où ils ont une précision de 0%, échouant dans leur objectif. Ce qui est drôle, c'est que peu importe la puissance de calcul qu'il est utilisé, car même en utilisant des milliers de GPU NVIDIA, ils ne pourront pas résoudre les problèmes les plus complexes et manqueront d'une solution. Même dans les simulations où ils ont offert l'algorithme de la solution aux questions, il n'a pas été possible de recevoir une réponse d'accord.

Tout dépend de la complexité, car nous semblons que si nous voulons des résultats à des problèmes de faible complexité, un modèle conventionnel du modèle AI est plus que suffisant et la meilleure option. En cas de problèmes de complexité moyenne, les modèles de raisonnement se distinguent et en haute complexité, aucun modèle d'IA ne peut rien faire. Apple estime que si les modèles de raisonnement pouvaient vraiment raisonner, ils donneraient des réponses plus logiques à ces problèmes.