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Une nouvelle étude suggère que Chatgpt ne récupère pas seulement des informations – il peut présenter des comportements de résolution de problèmes semblables aux étudiants humains, en particulier lorsqu’il est guidé avec les bonnes invites.
CAMBRIDGE, Angleterre – Dans un tournant surprenant, des chercheurs de l’Université de Cambridge ont découvert que Chatgpt, lorsqu’il a été mis au défi avec un homme de 2 400 puzzle géométrique Posé à l’origine par Platon, des compétences de raisonnement démontrées qui allaient au-delà de l’accès aux données stockées. La plate-forme d’intelligence artificielle a non seulement tenté des approches différentes, mais a également résisté à des suggestions incorrectes, expliquant pourquoi certains raccourcis ne fonctionneraient pas – des comportements généralement associés à un apprenant aux prises avec un nouveau concept.
L’étude, publiée dans le Journal international d’éducation mathématique en sciences et technologies Le 17 septembre 2025, suggère que l’IA pourrait potentiellement être capable de régurgiter des réponses mémorisées. Dans des contextes spécifiques, il peut sembler résister à des problèmes d’une manière qui reflète le raisonnement humain, ouvrant de nouvelles possibilités pour son rôle dans l’éducation. Cependant, les chercheurs avertissent que cela n’équivaut pas à la «pensée» de l’IA comme un humain, mettant l’accent sur la nature exploratoire de l’étude et sa base dans une seule conversation avec Chatppt-4 en février 2024.
Recréer le défi Platos pour une IA moderne
L’expérience a revisité le dialogue de Platon «Meno», où Socrate guide un esclave sans instruction pour doubler la zone d’un carré à travers une série de questions soigneusement conçues. Socrate a utilisé cet échange pour illustrer sa conviction que la connaissance n’est pas transmise mais plutôt tirée de l’intérieur. Les chercheurs Nadav Marco, maintenant à l’Université Hebrew, et Andreas Stylianides ont décidé de poser le même défi à ChatGPT-4.
Fait intéressant, l’IA n’a pas immédiatement offert la solution géométrique bien connue présentée dans le dialogue de Platon. Au lieu de cela, il a utilisé l’algèbre – un système mathématique non encore développé à l’époque de Platon – pour arriver à une solution. C’était significatif, car les chercheurs ont noté que le chatte a fait Démontrer la familiarité avec la méthode géométrique plus tard dans la conversation. Cela suggère que l’IA ne rappelait pas simplement les informations de ses données de formation, mais plutôt de la construction d’une nouvelle voie de solution.
« Le fait que Chatgpt ne soit pas immédiatement passé à la solution classique suggère qu’il faisait plus que la récupération d’informations », a expliqué un chercheur principal impliqué dans l’étude. «Il explorait activement différentes approches.»
Résister aux erreurs et démontrer le raisonnement
Les chercheurs ont en outre testé les capacités de raisonnement de Chatgpt en tentant de le conduire sur le même chemin incorrect que l’esclave de Platon, qui pensait initialement que doubler les côtés d’un carré doublerait sa zone. Cependant, Chatgpt a refusé d’accepter cette logique imparfaite, expliquant méticuleusement pourquoi le doublement des côtés entraîne réellement une augmentation quadruple de la superficie.
Les implications pour l’éducation sont considérables. Si l’IA peut démontrer ce type de raisonnement, cela pourrait devenir un outil précieux à suivre pour les étudiants. Cela pourrait aider les élèves à comprendre que même les systèmes élégants rencontrent des défis, nécessitent une réexamen et bénéficient de conseils.
Les chercheurs reconnaissent les limites de leur étude, soulignant qu’elle était basée sur une seule conversation avec un modèle d’IA. Les résultats peuvent varier avec des versions plus récentes ou des systèmes différents.
Comme les chercheurs l’ont conclu, les utilisateurs devraient «faire attention au type de connaissances qu’ils souhaitent obtenir d’un LLM et essayer de le communiquer clairement dans leurs invites». Les conseils, ils ont trouvé, peuvent débloquer des solutions que l’IA n’atteindrait pas tout seul.
L’étude souligne le potentiel de l’IA pour servir de source d’information, offrant des opportunités de développer des compétences de pensée critique et une compréhension plus approfondie des concepts mathématiques. Si l’IA peut s’engager dans quelque chose qui ressemble à un raisonnement, avec une auto-correction et une résistance aux erreurs, la ligne entre la récupération et la génération devient de plus en plus floue. Cela n’implique pas l’IA a atteint la conscience, mais cela suggère que ces systèmes peuvent être des partenaires de pensée plus sophistiqués qu’on ne l’imaginait précédemment. Pour les enseignants et les élèves, la leçon n’est pas que les machines remplacent le raisonnement humain, mais qu’ils pourraient aider les apprenants à explorer les stratégies, confronter les erreurs et pratiquer la persistance dans la résolution de problèmes. La clé réside dans la connaissance de la façon de provoquer et de guider ces systèmes efficacement.