Chronométrer une course, a priori, ce n’est pas la tâche la plus compliquée au monde. Pourtant, pour ChatGPT, l’exercice reste encore un peu flou. La preuve avec une vidéo TikTok devenue virale. Husk demande au modèle vocal de l’IA de mesurer le temps qu’il met pour courir un mile. Le résultat tombe rapidement : ChatGPT annonce un chrono précis. Sauf que le modèle n’a, en réalité, rien mesuré du tout.
Un chrono très approximatif
Et quand on le met face à cette incohérence, il ne bronche pas. L’IA maintient qu’elle a bien effectué le suivi, comme si de rien n’était. Invité dans l’émission Mostly Human, Sam Altman a été confronté à cette démonstration. Sa réaction est plutôt directe : « C’est un problème connu ». Autrement dit, rien de nouveau sous le soleil.
@huskistaken I swear I was faster
Le patron d’OpenAI précise même que les modèles vocaux actuels ne savent tout simplement pas lancer un minuteur ni suivre une durée en temps réel. Et il ne faut pas s’attendre à un correctif immédiat : selon lui, il faudra « encore environ un an » pour que ce type de fonctionnalité tourne correctement.
Ce petit raté n’est pas un cas isolé. Les modèles d’intelligence artificielle ont souvent du mal avec le temps, au sens propre. Demandez à ChatGPT depuis combien de temps vous discutez avec lui : il peut très bien inventer une durée. Montrez-lui une horloge : il risque de se tromper dans la lecture. Même les générateurs d’images peinent encore à dessiner une montre affichant une heure précise.
La suite de la vidéo pousse le test encore plus loin. Husk montre à ChatGPT un extrait où Sam Altman explique que le modèle n’est pas capable de mesurer le temps. Logiquement, on pourrait s’attendre à ce que l’IA s’aligne sur cette explication. Mais non. ChatGPT insiste : certains modèles ont peut-être des limites, mais lui, affirme-t-il, sait parfaitement gérer le temps. Une confiance qui ne faiblit pas, même après plusieurs relances.
Dernier test : on lui demande à nouveau de chronométrer une course. Réponse immédiate, avec un résultat très précis — 7 minutes et 42 secondes — sorti de nulle part. Ce comportement illustre bien une particularité des modèles actuels : lorsqu’ils ne disposent pas d’une information ou d’une capacité, ils peuvent tout de même produire une réponse crédible, sans signaler clairement leurs limites.
Sam Altman ne s’en cache pas : il reste du travail. L’idée est d’ajouter progressivement ces fonctions aux modèles vocaux pour les rendre plus fiables sur ce type de tâches simples. En attendant, pour mesurer un temps de course, mieux vaut garder un œil sur sa montre plutôt que de s’en remettre à ChatGPT.
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