Pourquoi les systèmes intelligents produisent-ils souvent plus d’information que nécessaire ?

Fri, 16 Jan 2026 00:00:00 +0000

Réponse publiée

Parce qu’ils ont énormément d’informations à disposition et que la difficulté est précisément de les filtrer pour fournir celles qui vous intéressent.

C’est exactement la même chose pour vous lorsque vous expliquez quelque chose que vous connaissez à quelqu’un : vous devez choisir ce que vous allez dire ou pas en fonction de votre interlocuteur. Vous n’expliquez pas votre travail de la même manière à votre petit neveu qu’à votre directeur. Alors comment le faire à un parfait inconnu ?

Le plus simple est d’en dire trop, et que l’interlocuteur trie… ou alors vous devez écrire des prompts donnant plus d’information sur vous même.

Test avec Gemini :

Explique les trous noirs

Un trou noir est l’un des objets les plus fascinants et les plus extrêmes de l’Univers. Pour bien les comprendre, on peut les diviser en trois concepts clés : la gravité, l’horizon des événements et la singularité.

Comment naît un trou noir ?

La plupart des trous noirs naissent de l’effondrement d’une étoile massive (au moins 20 fois plus grosse que notre Soleil) à la fin de sa vie.

Lorsqu’une telle étoile n’a plus de “carburant” pour briller, elle explose en supernova. Son cœur s’effondre alors sur lui-même sous l’effet de sa propre gravité. Si la masse restante est suffisante, elle se comprime jusqu’à occuper un espace infiniment petit.

L’anatomie d’un trou noir

On ne peut pas “voir” un trou noir car aucune lumière ne s’en échappe, mais on peut définir ses parties principales :

L’horizon des événements : C’est la “frontière” du trou noir. Une fois que vous franchissez cette limite, la vitesse nécessaire pour s’échapper devient supérieure à la vitesse de la lumière (c \approx 300,000 km/s). Comme rien ne va plus vite que la lumière, rien ne peut revenir.

La singularité : Au centre du trou noir, toute la matière est concentrée en un point de densité infinie. Là, les lois habituelles de la physique (la relativité générale) cessent de fonctionner.

Le disque d’accrétion : C’est la matière (gaz, poussière) qui orbite autour du trou noir à des vitesses folles avant d’être engloutie. Ce frottement chauffe la matière et la fait briller intensément, ce qui permet aux télescopes de les repérer.

L’effet sur le temps et l’espace

Selon la théorie de la relativité d’Einstein, la masse courbe l’espace-temps comme un boulet de canon sur un trampoline. Un trou noir crée un “puits” si profond que le temps lui-même est affecté :

Dilatation du temps : Si vous regardiez quelqu’un tomber dans un trou noir de loin, vous auriez l’impression que son mouvement ralentit de plus en plus au fur et à mesure qu’il s’approche de l’horizon, jusqu’à sembler figé.

Spaghettification : Si vous tombiez dans un trou noir, la gravité exercée sur vos pieds serait tellement plus forte que celle sur votre tête que votre corps serait étiré comme un spaghetti.

Pourquoi sont-ils importants ?

Les trous noirs ne sont pas juste des “aspirateurs” destructeurs. On pense aujourd’hui qu’il existe un trou noir supermassif au centre de presque chaque galaxie (y compris la nôtre, la Voie Lactée). Ils jouent un rôle crucial dans la formation et l’évolution des galaxies.

Souhaitez-vous que je vous parle de Sagittarius A*, le trou noir qui se trouve au centre de notre galaxie, ou que je vous explique comment on a réussi à les prendre en photo ?

Explique les trous noirs à un ingénieur en génie civil

Pour un ingénieur en génie civil, on peut aborder le trou noir non pas comme un objet mystérieux, mais comme un cas extrême de résistance des matériaux et de déformation structurelle du “tissu” de l’Univers.

Voici une analyse structurelle d’un trou noir :

La rupture de l’équilibre statique

Dans une étoile saine, il existe un équilibre entre deux forces opposées (similaire à une arche ou un barrage) :

La poussée thermique : La pression interne due à la fusion nucléaire (la réaction).

La charge gravitationnelle : Le poids de l’étoile qui tend à tout comprimer.

Lorsqu’une étoile massive manque de carburant, la poussée interne s’arrête. On assiste à un effondrement structurel global. Contrairement à un bâtiment qui s’écroule au sol, ici, le “sol” n’existe pas. La matière s’effondre sur elle-même jusqu’à ce que la densité dépasse toute limite admissible par la physique connue.

La géométrie de l’espace-temps (Le diagramme des charges)

Considérez l’espace-temps comme une dalle de béton infinie dotée d’une certaine élasticité.

Une planète est comme une charge légère qui crée une flèche (déformation) mineure.

Un trou noir est une charge ponctuelle quasi infinie.

La pente de la déformation devient si raide qu’elle devient verticale. À ce stade, la “pente” (le gradient gravitationnel) est telle que la vitesse de libération nécessaire pour remonter à la surface dépasse c (la vitesse de la lumière).

Les éléments structuraux

| Élément | Analogie en Génie Civil | Propriété Physique |

|—|—|—|

| Singularité | Point de charge infinie | Volume zéro, densité infinie. C’est l’échec total des équations de champ. |

| Horizon des événements | Limite de portée / Joint de non-retour | Sphère dont le rayon (Rayon de Schwarzschild) dépend uniquement de la masse R_s = \frac{2GM}{c^2}. |

| Disque d’accrétion | Flux de débris | Matière en rotation subissant des contraintes de cisaillement extrêmes, générant de la chaleur par friction. |

| Ergosphère | Zone d’influence par entraînement | Région où l’espace-temps est “entraîné” par la rotation du trou noir (effet Lense-Thirring). |

La “Spaghettification” : Une analyse de contrainte

Si vous approchiez du trou noir, vous subiriez des forces de marée extrêmes. Pour un ingénieur, c’est un problème de gradient de contrainte de traction :

La force gravitationnelle sur vos pieds serait exponentiellement plus élevée que sur votre tête. La contrainte de traction dépasserait rapidement la limite d’élasticité, puis la limite de rupture de vos tissus moléculaires. Votre corps serait étiré en un filament de la largeur d’un atome.

L’analogie du fluide

On peut aussi modéliser l’horizon des événements comme un barrage où l’eau (l’espace) s’écoule vers le centre. À l’approche du trou noir, le débit de l’espace lui-même devient “supercritique” : il s’écoule vers l’intérieur plus vite que la lumière ne peut nager vers l’extérieur.

Souhaitez-vous que j’approfondisse les calculs du Rayon de Schwarzschild ou que nous explorions la thermodynamique des trous noirs sous l’angle des transferts d’énergie ?

(hahaha, c’est génial !)

OK, ce n’est pas plus court, mais beaucoup plus ciblé, non ?

2 programmes d’IA sont ils capables de débattre l’un avec l’autre où sont ils juste capable de répondre à des questions en fouillant des bases d’informations ?

Wed, 12 Jul 2023 00:00:00 +0000

Réponse publiée

C’est exactement comme ça qu’ est devenu champion du monde de go : en jouant contre des millions de parties contre une autre instance de lui-même.

Dans l’article ci-dessus, on présente une nouvelle version qui commence de zéro : elle ne connait que les règles du jeu et un petit programme auxiliaire fait l’arbitre qui détecte la fin de la partie et qui a gagné.

en trois jours il atteint le même niveau que le programme qui a battu Lee Sedol en 2012
en 21 jours il a atteint le niveau de la version “Master” qui a battu tous les meilleurs 60 joueurs professionnels en 2017 (et qui avaient étudié les parties de 2012…)
en 40 jours il a atteint un niveau “stable” encore plus élevé, qu’aucun humain ne pourra atteindre, la vie étant beaucoup trop courte (voir )

est un programme identique, mais non spécifique au go. On peut simplement lui programmer les règles d’un jeu, et il apprend tout seul à jouer, contre lui même.

Selon DeepMind, AlphaZero a atteint en 24 heures un niveau de jeu supérieur aux humains au jeu d’échecs, au shogi et au go en battant les programmes champions du monde (échecs), (shogi) et la version d’AlphaGo Zero ayant eu trois jours d’apprentissage.

Stockfish, le logiciel champion du monde d’échecs est battu après 4 heures d’apprentissage et 44 millions de parties jouées.

Le Elmo est terrassé après deux heures de pratique et 24 millions de parties

Plus fort encore apprend à jouer à n’importe quel jeu sans même en connaître les règles ! il démarre sans aucune connaissance des règles, en ayant simplement l’information selon laquelle un mouvement qu’il tente est ou non permis, et quelles en sont les conséquences.

L’humain n’est donc nécessaire que comme “arbitre”, pour dire laquelle des instances d’IA a “gagné”.

Vous vous rappelez de tous ces sites (de Google…) où vous deviez prouver que vous étiez humain en identifiant des images contenant un mouton, un passage piéton ou un bus ? Ca servait à ça : entraîner des IA à reconnaître des choses dans des images ! ( ) Par exemple pour les voitures autonomes …

Votre idée de “2 programmes d’IA capables de débattre l’un avec l’autre” ne pose aucun problème technique. Elles pourraient faire des millions de débats par jour. Le problème est de définir les règles de ce qui est permis dans un débat, et qui a “gagné” à la fin pour renforcer l’apprentissage.

C’est cette connaissance humaine qui rend les IA “intelligentes”, mais aussi biaisée au point d’être potentiellement dangereuse : le contenu de la base de donnée de ce qui est “juste” ou “bien” est crucial pour les résultats futurs. Remarquez que c’est la même chose pour les cerveaux humains, on s’en aperçoit chaque fois qu’on juge un criminel en série …

Si on imagine que les fils de discussion sur Quora puissent être un jour utilisés pour définir les règles d’un bon débat, on peut se faire du souci …

Pour l’instant les essais de ChatGPT causant avec lui-même ne sont pas très concluants

Recuperation-D-Informations | Dr. Goulu

Pourquoi les systèmes intelligents produisent-ils souvent plus d’information que nécessaire ?

2 programmes d’IA sont ils capables de débattre l’un avec l’autre où sont ils juste capable de répondre à des questions en fouillant des bases d’informations ?