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« Un plafond mathématique cantonne l'IA générative à une créativité de niveau amateur », selon une étude qui précise que les productions de l'IA ne sont que des recombinaisons prévisibles de motifs existants

Le , par Mathis Lucas

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L'IA générative est loin du niveau que le sensationnalisme médiatique lui prête. C'est ce qu'indique une nouvelle étude qui brise le mythe selon lequel les systèmes d'IA tels que ChatGPT pourraient bientôt remplacer les humains les plus créatifs de la société. Selon l'étude, les grands modèles de langage (LLM) existants ont une limite mathématique intégrée à leur capacité créative, ce qui signifie qu'ils ne pourront jamais rivaliser avec l'originalité ou l'ingéniosité des individus les plus créatifs. Cette étude fait écho aux propos de Yann LeCun, pionnier de l'apprentissage profond, qui avait déclaré : les LLM n'atteindront pas l'intelligence humaine.

Le battage médiatique affirme que l’IA est sur le point d’égaler ou de dépasser l’humain. Cette idée est propagée par des acteurs tels que Sam Altman, PDG d'OpenAI, Elon Musk, PDG de xAI, etc. D'après eux, l'IA pourrait bientôt remplacer des artistes ou des acteurs, et serait capable d’une créativité comparable à celle des meilleurs créateurs. Ils laissent entendre que l’IA approche d’une intelligence artificielle générale (AGI) capable de tout faire.

Mais une nouvelle étude théorique publiée dans le Journal of Creative Behaviour remet en question cette idée. Menée par le professeur David H Cropley de l'Université d'Australie du Sud, l'étude soutient que les modèles d'IA tels que ChatGPT sont mathématiquement limités à une créativité de niveau amateur.

« Si l'IA peut imiter un comportement créatif, parfois de manière assez convaincante, sa capacité créative réelle est limitée au niveau d'un être humain moyen et ne peut jamais atteindre les normes professionnelles ou expertes selon les principes de conception actuels », a-t-il déclaré. L'étude remet en question les hypothèses largement répandues sur les pouvoirs créatifs de l'IA et apporte de la clarté dans le battage médiatique et les malentendus.

Évaluation des « capacités créatives » de l'IA générative

Le professeur David Cropley a lancé cette étude dans le but d'apporter des éclaircissements au débat actuel sur la capacité réelle de l'IA à être créative. Il a appliqué la définition standard de la créativité, qui requiert à la fois originalité et efficacité, au fonctionnement des grands modèles linguistiques. David Cropley a expliqué que cette approche permet de déterminer si la conception des systèmes d'IA limite naturellement leurs capacités créatives.


L'efficacité fait référence à l'utilité, à la pertinence ou à l'adéquation du produit par rapport à l'usage auquel il est destiné. L'originalité évoque le caractère novateur, inhabituel ou surprenant du produit. Dans la créativité humaine de haut niveau, ces deux traits coexistent : un chef-d'œuvre est à la fois unique et parfaitement exécuté.

Les grands modèles de langage fonctionnent en prédisant le mot ou « token » (jeton) suivant sur la base des modèles appris à partir de leurs données d'entraînement. Le professeur note que cette méthode prévisible et statistique permet une évaluation mathématique de la créativité des systèmes d'IA actuels. Son analyse montre que si l'IA peut produire des résultats qui semblent créatifs, son originalité est limitée par les modèles qu'elle a appris.

Elle révèle également que la créativité de l'IA ne peut donc pas dépasser le niveau moyen des humains. Dans l'étude, David Cropley cite des tests antérieurs montrant que les récits et les idées générés par l'IA se classent généralement entre le 40e et le 50e centile par rapport au travail humain. Cela confirme la conclusion selon laquelle « l'IA ne peut pas atteindre les normes expertes ou professionnelles avec les méthodes de conception actuelles ».

David Cropley note que la plupart des gens ont un niveau de créativité moyen, ce qui explique pourquoi les résultats de l'IA peuvent sembler impressionnants pour le grand public. Toutefois, les professionnels de l'écriture, du design ou de l'art remarquent rapidement que le contenu généré par l'IA est répétitif et stéréotypé.

Selon l'étude, une créativité de très haut niveau implique de produire des idées à la fois uniques et très efficaces, ce que l'IA ne peut pas réaliser, car elle s'appuie sur des données existantes. Le professeur David Cropley explique que l'IA générative peut aider à accomplir des tâches routinières, mais qu'elle ne peut pas remplacer les créateurs qualifiés ni produire à elle seule des œuvres révolutionnaires. L'étude reconnaît néanmoins quelques limites.

Limite mathématique de la créativité des modèles d'IA

L'étude a révélé un compromis fondamental inhérent à l'architecture des grands modèles de langage. Pour qu'une réponse de l'IA soit efficace, le modèle doit sélectionner des mots qui ont une forte probabilité de correspondre au contexte. Si la consigne est « Le chat était assis sur le... », le mot « tapis » est une complétion très efficace, car il est logique et grammaticalement correct. Le terme « tapis » est la fin la plus probable statistiquement.

Cependant, David Cropley estime que c'est aussi la complétion la moins originale. Elle est tout à fait prévisible. À l'inverse, le professeur explique que si le modèle sélectionnait un mot avec une très faible probabilité d'augmenter la nouveauté, l'efficacité diminuerait. À titre d'exemple, compléter la phrase par « clé à molette rouge » ou « nuage grondant » serait très inattendu et donc novateur, mais cela serait probablement absurde et inefficace.

David Cropley a déterminé que dans le système fermé d'un grand modèle de langage, la nouveauté et l'efficacité fonctionnent comme des variables inversement proportionnelles. À mesure que le système s'efforce d'être plus efficace en choisissant des mots probables, il devient automatiquement moins novateur.

En exprimant cette relation à l'aide d'une formule mathématique, l'auteur de l'étude a identifié une limite supérieure spécifique pour la créativité de l'IA. Dans le cadre de l'étude, le professeur a modélisé la créativité comme « le produit de l'efficacité et de la nouveauté ». Comme ces deux facteurs s'opposent dans un système probabiliste, « le score de créativité maximal possible » est mathématiquement plafonné à 0,25 sur une échelle de zéro à un.

L'IA n'atteint pas automatiquement ce score. Ce pic ne se produit que lorsque l'efficacité et la nouveauté sont équilibrées à des niveaux modérés. Cette conclusion indique que les grands modèles de langage sont structurellement incapables de maximiser simultanément ces deux variables, ce qui les empêche d'atteindre les scores élevés possibles pour les créateurs humains qui peuvent combiner une nouveauté extrême avec une efficacité extrême.

Comparaison avec la créativité humaine

Pour contextualiser cette conclusion, le chercheur a comparé la limite de 0,25 aux données établies concernant les performances créatives humaines. Il a aligné ce score sur le modèle des « quatre C » de la créativité, qui classe l'expression créative en niveaux allant de « mini-c » (interprétatif) à « Big-C » (légendaire). Cette comparaison a révélé que les systèmes d'IA actuels peinent encore à faire mieux que le niveau amateur des humains.


Plus précisément, l'expérience du professeur David Cropley a révélé que la limite de 0,25 fixée pour l'IA générative correspond à la frontière entre la créativité « little-c », qui représente les efforts quotidiens des amateurs, et la créativité « Pro-c », qui représente l'expertise de niveau professionnel.

L'étude du professeur David Cropley est le premier calcul formel de la créativité de l'IA basé sur les mécanismes internes des grands modèles de langage. Il rappelle que malheureusement, de nombreuses personnes comprennent mal le sens du mot « créativité ». Elles pensent notamment qu'il signifie « l'acte de donner naissance à quelque chose » ou « générer », alors qu'il s'agit en réalité de créer quelque chose de nouveau, d'original et d'efficace.

« En général, 60 % des gens ont un niveau de créativité inférieur à la moyenne, il est donc inévitable qu'une partie importante de la société pense que les LLM comme ChatGPT sont créatifs, alors qu'ils ne le sont pas. Les personnes très créatives reconnaîtront les faiblesses des systèmes d'IA générative. Un écrivain, un artiste ou un designer talentueux peut parfois produire quelque chose de vraiment original et efficace », a souligné David Cropley.

« Un LLM n'y parviendra...
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Avatar de Matthieu Vergne
Expert éminent https://www.developpez.com
Le 27/11/2025 à 1:30
Je n'ai fait aucun calcul, mais mon impression de la manière dont fonctionne les réseaux de neurones est qu'il sont limités par l'enveloppe convexe de ce qu'ils apprennent. Si les données d'apprentissages forment un nuage de points dans lequel se trouve des trous, je pense que l'IA est capable de faire preuve de créativité dans le sens où elle peut atteindre ces trous en combinant des éléments existants de ce qu'elle a appris. Mais je ne pense pas qu'elle puisse sortir de ce nuage.

C'est une impression, il faudrait formaliser avec rigueur pour creuser et confirmer, mais c'est pourquoi je pense qu'elle est capable de faire preuve de créativité mais à l'intérieur d'une limite qui s'impose à l'IA de par son apprentissage.
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Avatar de Matthieu Vergne
Expert éminent https://www.developpez.com
Le 27/11/2025 à 13:31
Citation Envoyé par r0d Voir le message
Tu as juste oublié de préciser que ton analyse ne concerne que les IA génératives. D'autres types d'IA sont capables de créativité. Je pense par exemple à Stockfish, Leela (moteurs d'échecs) ou AlphaGo (moteur de go) qui sont capables de trouver des coups non seulement qui n'ont jamais été joués, mais surtout qui sont en dehors des théories admises (donc en dehors du nuage de points). Mais leur fonctionnement est très différent des IAs génératives.
Je parle des réseaux de neurones. Pas d'autres technos, mais j'inclus tous les réseaux de neurones. AlphaGo par exemple s'appuie sur un réseau de neurone mais il utilise aussi du parcours d'arbre, ce qui peut le faire sortir de ce qu'il a juste appris.

Citation Envoyé par Mathis Lucas Voir le message
Récemment, un groupe d'éminents scientifiques et leaders d'opinion dans le domaine de l'IA, dont Yoshua Bengio (également lauréat du prix Turing), l'ancien PDG de Google Eric Schmidt et Gary Marcus, célèbre sceptique de l'IA, se sont mis d'accord sur une définition pratique de l'AGI.

Plutôt que de traiter l'intelligence comme une « capacité monolithique », ils proposent d'adopter un modèle de cognition humaine et artificielle qui reflète « une architecture complexe composée de nombreuses capacités distinctes ». Est-ce un progrès ? Selon certains observateurs, cela pourrait être considéré comme une avancée s'il éloigne l'industrie de la quête absurde de données d'entraînement supplémentaires à introduire dans les racks de serveurs.
Ils ne se sont pas vraiment mis d'accord. Ils ont juste ressorti les hypothèses de base sur lesquelles s'appuie tout le champs de l'IA depuis ses débuts : qu'en produisant des agents artificiels bons dans X domaines il suffira de les combiner pour avoir une intelligence générale. Ce que je pense être fondamentalement erroné. Les domaines et tâches évoluant avec le temps, il serait naïf de considérer une intelligence générale comme étant la composition de certaines tâches typiques d'aujourd'hui. Cela revient encore et toujours à changer de définition régulièrement. Sinon, elle devrait avoir une infinité d'agents spécialisés pour couvrir l'infinité des tâches possibles, ce qui n'est pas faisable.

C'est là toute la différence avec le vrai sous-domaine de l'IA générale, qui existe depuis longtemps, sur lequel presque personne ne bosse réellement (et les rares qui quittent le bateau pour travailler dessus on n'en entend plus parler), et qui vise pour le coup une intelligence indépendante de toute tâche spécifique.

Pour résumer, ces gens se donnent juste une définition qui les arrange car c'est sur ce type de système qu'ils bossent et qu'ils vendent. L'IA générale est juste un buzzword vendeur pour eux, pas un objectif intellectuel.
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Avatar de r0d
Expert éminent https://www.developpez.com
Le 27/11/2025 à 10:36
Citation Envoyé par Matthieu Vergne Voir le message
Je n'ai fait aucun calcul, mais mon impression de la manière dont fonctionne les réseaux de neurones est qu'il sont limités par l'enveloppe convexe de ce qu'ils apprennent. Si les données d'apprentissages forment un nuage de points dans lequel se trouve des trous, je pense que l'IA est capable de faire preuve de créativité dans le sens où elle peut atteindre ces trous en combinant des éléments existants de ce qu'elle a appris. Mais je ne pense pas qu'elle puisse sortir de ce nuage.

C'est une impression, il faudrait formaliser avec rigueur pour creuser et confirmer, mais c'est pourquoi je pense qu'elle est capable de faire preuve de créativité mais à l'intérieur d'une limite qui s'impose à l'IA de par son apprentissage.
Ça me semble être une bonne vision effectivement. Et somme toute fort logique au vu du fonctionnement des IAs génératives. Tu as juste oublié de préciser que ton analyse ne concerne que les IA génératives. D'autres types d'IA sont capables de créativité. Je pense par exemple à Stockfish, Leela (moteurs d'échecs) ou AlphaGo (moteur de go) qui sont capables de trouver des coups non seulement qui n'ont jamais été joués, mais surtout qui sont en dehors des théories admises (donc en dehors du nuage de points). Mais leur fonctionnement est très différent des IAs génératives.
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Avatar de Artemus24
Expert éminent sénior https://www.developpez.com
Le 04/12/2025 à 19:47
Citation Envoyé par pascalbaudry
Pour rigoler, combien faudrait-il de puces, d'eau et d'énergie pour égaler notre maudite cervelle ?
Aucune, car une IA est incapable de créer quoi que ce soi, à l'inverse de l'humain qui a créer l'IA.

Si une IA répète ce que l'on sait déjà, à part nous faire gagner du temps, elle est totalement inutile pour l'évolution de l'homme.
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Avatar de Artemus24
Expert éminent sénior https://www.developpez.com
Le 26/11/2025 à 22:40
Salut à tous.

Tout ce que je constate avec les IA que j'ai utilisés, ce ne sont que des perroquets qui ne font que répéter ce qu'ils trouvent sur le net. Dans la majorité des cas, l'IA va répondre aux questions posées et va nous faire gagner du temps dans nos recherches. Oui, mais nous n'allons pas nous contenter d'une réponse basique mais celle d'une expertise allant bien au delà de ce que les humains peuvent faire actuellement. L'IA va jouer différents rôles comme celui de confident, mais aussi d'un guide pour notre développement personnel. Pourquoi ? Parce que la société d'aujourd'hui ne sait pas répondre à nos attentes et nous cherchons tous des réponses pour évoluer.

Je ne crois en aucune façon que l'IA pourra atteindre un jour le niveau d'une conscience, même celle d'une fourmi. Pour cela, il faudrait que l'IA puisse comprendre et ressentir le monde dans laquelle elle va évoluer. Comment lui faire comprendre cette notion de haut et de bas, alors que pour nous humains, nous ressentons l'apesanteur, mais pas ces machines qui sont déconnectés de la vrai vie.

Pour aller au delà des apparences, il faut comprendre la problématique pour tenter de la résoudre en ayant une parfaite connaissance des conditions de son fonctionnement, ce qui est très loin d'être le cas des IA actuellement. Je pense que dans l'avenir, les IA n'auront jamais la capacité créative qui est le propre du vivant. Pourquoi ? Je pense que cela est dû à notre ressenti, et non à notre intelligence, à notre capacité de survie, au désire d'améliorer notre condition en évoluant. Comment une IA pourrait elle évoluée ? Je me pose la même question pour le genre humain. Est-ce l'acquisition de la sagesse ? Je ne sais pas répondre à cette question parce qu'elle ne se résume pas qu'au désir humain.

Comme l'IA sera à l'image de ce que nous voulons être, il faudrait savoir ce que nous voulons vraiment !
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Avatar de pascalbaudry
Membre du Club https://www.developpez.com
Le 04/12/2025 à 5:16
La différence entre les systèmes experts, qui existent depuis bien des années, et l'IA, c'est le coup de pub sur ChatGPT qui a été fait à son lancement. Il était impossible de parler d'un sujet d'informatique, voire technique, sans que quelqu'un cite cette IA.
Bon système statistique, une IA est loin d'égaler notre cervelle composée de 100 milliards de neurones.
Pour rigoler, combien faudrait-il de puces, d'eau et d'énergie pour égaler notre maudite cervelle ?
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