L’IA d’OpenAI a été battue à plate couture par un jeu d’échecs tournant sur une console Atari vieille de presque 50 ans. C’est une belle illustration des limites actuelles des modèles de langage de ce type.
Une IA face à un dinosaure du jeu vidéo
C’est un match inattendu qui a opposé l’un des outils d’intelligence artificielle les plus connus du moment à une relique technologique : ChatGPT contre la console Atari 2600. L’ingénieur Robert Caruso a organisé cette confrontation en utilisant un émulateur pour faire tourner le jeu Video Chess, sorti en 1979. L’objectif était simple : mesurer les performances de ChatGPT face à un programme minimaliste, conçu à une époque où 128 octets de RAM suffisaient pour faire tourner un jeu.
Gaffes, confusions et abandon
Le résultat ? Sans appel. ChatGPT a multiplié les erreurs dès les premiers coups. L’IA a confondu les pièces, oublié ses propres pions et mal interprété les mouvements. Malgré un affichage en notation échiquéenne classique, censé lui faciliter la tâche, le modèle a continué à perdre le fil de la partie. Caruso raconte que ChatGPT réclamait sans cesse de recommencer, persuadé qu’un nouveau départ améliorerait ses performances. Il a fallu près de 90 minutes avant que l’IA n’abandonne, incapable de rivaliser, même au niveau débutant.
Le champion
Une démonstration des limites structurelles
Alors oui, c’est rigolo, mais ça montre surtout les limites fondamentales des grands modèles de langage. ChatGPT n’est pas conçu pour analyser des positions sur un échiquier ni pour exécuter des stratégies complexes. Il prédit du texte, pas des coups.
Contrairement à Deep Blue ou Stockfish, il ne possède ni moteur de calcul spécifique, ni capacité à évaluer objectivement un plateau de jeu. Son intelligence est littéraire, pas algorithmique. Le fait qu’un jeu tournant sur une console de 1,19 MHz ait pu le dominer montre à quel point la spécialisation prime encore largement sur la généralisation.
Cet échec (sans jeu de mot) rappelle qu’il existe encore une nette différence entre la polyvalence d’un modèle de langage et les performances d’un système conçu pour une tâche bien précise. Pour les développeurs et utilisateurs d’IA, l’expérimentation menée par Caruso est un rappel utile : un chatbot reste avant tout un outil conversationnel, pas un maître des échecs. Quant à l’Atari 2600, elle prouve qu’un bon vieux bout de code bien conçu peut encore tenir tête aux promesses futuristes de la tech contemporaine.
On en dit quoi de cette affaire ?
J’utilise parfois l’IA, et en particulier ChatGPT pour certains aspects de la rédaction de certains de mes articles. Par exemple, ChatGPT est plus fort qu’Antidote pour détecter les nombreuses coquilles que je laisse parfois dans mes articles, et que vous me notifiez (toujours avec douceur et bienveillance, hum). Dans ce cas, ChatGPT arrive bien à corriger toutes mes coquilles, il en profite même parfois pour changer un terme ou deux qui lui semble un peu cavalier, ce qui est assez impressionnant.
Mais en parallèle, ChatGPT est par exemple totalement incapable de compte le nombre de mots qu’il y a dans un article. Ça en est même ridicule, mais ça illustre aussi certaines limites de ce genre de modèles. Vous aussi vous avez relevé des trucs où ChatGPT est super nul ?
