Claude 3.7 Sonnet d’Anthropic propose un mode étendu, offrant une approche hybride de raisonnement pour des problèmes complexes. Ce modèle analyse minutieusement chaque requête, idéal pour les mathématiques et la logique, permettant aux utilisateurs de régler la rapidité et la profondeur des réponses. Lors d’une démonstration, Claude a expliqué le Problème de Monty Hall de manière détaillée et interactive, surpassant ChatGPT o1 en flexibilité et en pédagogie, tout en maintenant des réponses analytiques solides.
Présentation de Claude 3.7 Sonnet et de son Mode Étendu
Anthropic a récemment dévoilé son dernier modèle, le Claude 3.7 Sonnet, qui suscite un grand intérêt dans le domaine de l’intelligence artificielle. Bien que je sois toujours captivé par les avancées technologiques, c’est particulièrement le mode ‘étendu’ qui a retenu mon attention. Cela me rappelle l’introduction du modèle o1 par OpenAI pour ChatGPT, qui permettait d’accéder à des fonctionnalités avancées sans quitter l’interface. En utilisant la commande ‘/reason’, l’utilisateur pouvait bénéficier du modèle ChatGPT 4o. Bien que cette fonctionnalité soit désormais moins pertinente, elle fonctionne toujours sur l’application. Le raisonnement approfondi et structuré proposé par les deux modèles m’incite à explorer leurs capacités respectives.
Fonctionnalités du Mode Étendu de Claude 3.7
Le mode étendu de Claude 3.7 se positionne comme un outil hybride de raisonnement, permettant aux utilisateurs de passer d’interactions rapides et conversationnelles à une approche plus détaillée et méthodique pour résoudre des problèmes. Ce modèle prend le temps d’analyser chaque requête avant de fournir une réponse, ce qui le rend particulièrement efficace pour des domaines tels que les mathématiques, la programmation et la logique. Les utilisateurs ont même la possibilité de régler l’équilibre entre la rapidité et la profondeur des réponses, en définissant une limite de temps pour la réflexion de l’IA. Anthropic vise ainsi à rendre l’intelligence artificielle plus utile pour des applications réelles nécessitant une approche systématique plutôt que de simples réponses instantanées.
Pour accéder à Claude 3.7, un abonnement à Claude Pro est requis. En attendant, j’ai décidé de tester ses capacités à travers une démonstration vidéo. Pour évaluer le mode de pensée étendu, Anthropic a demandé à l’IA d’analyser et d’expliquer le célèbre problème de probabilité, le Problème de Monty Hall. Ce défi est notoirement déroutant, même pour ceux qui excellent en mathématiques.
Le concept est simple : imaginez que vous participez à un jeu télévisé où vous devez choisir l’une des trois portes. Derrière une porte se cache une voiture, tandis que les autres abritent des chèvres. Par une touche humoristique, Anthropic a remplacé les chèvres par des crabes, mais l’idée demeure inchangée. Une fois votre choix fait, l’animateur, qui connaît le contenu derrière chaque porte, ouvre l’une des deux portes restantes pour révéler un crabe. Vous devez alors décider de rester sur votre choix initial ou de passer à la dernière porte non ouverte. La plupart des gens pensent que cela n’a pas d’importance, mais il s’avère qu’en changeant de choix, vous augmentez vos chances de victoire à 2/3, contre seulement 1/3 si vous restez avec votre première option.
Analyse Approfondie avec Claude 3.7
En mode étendu, Claude 3.7 a présenté une approche réfléchie et presque académique pour expliquer ce problème. Plutôt que de simplement donner la réponse, il a décomposé la logique en plusieurs étapes, soulignant comment les probabilités évoluent après que l’animateur a révélé un crabe. Claude a également exploré des scénarios hypothétiques, clarifiant ainsi pourquoi changer de choix est toujours la meilleure option, tout en adoptant un ton pédagogique qui rend l’apprentissage plus accessible.
D’un autre côté, ChatGPT o1 a également réussi à décortiquer le problème avec clarté. Il a abordé le sujet sous différents angles, incluant la théorie des jeux et des perspectives psychologiques, ce qui, bien que riche en contenu, pouvait sembler un peu accablant.
Mais les capacités de réflexion de Claude ne s’arrêtent pas là. Comme démontré dans la vidéo, Claude a même transformé le Problème de Monty Hall en un jeu interactif que l’on pouvait jouer directement dans la fenêtre de chat. En revanche, lorsque j’ai demandé à ChatGPT o1 de faire de même, il a produit un script HTML pour une simulation à ouvrir dans un navigateur, ce qui nécessitait quelques étapes supplémentaires.
Bien qu’il puisse y avoir des variations mineures dans la qualité des résultats selon le type de code ou de mathématiques en jeu, les approches analytiques de Claude et de ChatGPT o1 offrent toutes deux des solutions solides pour les problèmes de logique. La flexibilité de Claude, avec sa capacité à ajuster le temps et la profondeur du raisonnement, est indéniablement un atout. Cela dit, ChatGPT n’est pas en reste et peut fournir des réponses enrichissantes sans trop de délai pour des analyses moins complexes.
La capacité de Claude à transformer le problème en une simulation interactive est un atout majeur, rendant ce modèle à la fois plus flexible et puissant, même si le code sous-jacent utilisé pourrait être similaire à celui généré par ChatGPT.