Depuis début 2025, Sam Altman, PDG d’OpenAI, a popularisé l’usage du terme « vibes » pour évaluer les progrès de l’intelligence artificiel...
Depuis début 2025, Sam Altman, PDG d’OpenAI, a popularisé l’usage du terme « vibes » pour évaluer les progrès de l’intelligence artificielle, un concept qui s’éloigne des métriques traditionnelles comme les benchmarks ou les scores de tests. Ce changement de paradigme a été relayé par ses publications sur X (anciennement Twitter) en février et mars 2025, où il a exprimé : « Les vibes sont meilleures. »
🌈 Qu’entend-on par « vibes » dans l’IA ?
Dans ce contexte, « vibes » désigne une évaluation qualitative de l’IA, fondée sur l’impression générale qu’elle laisse, sa fluidité, sa créativité, sa capacité à capter le ton ou l’intention de l’utilisateur. Ce critère est particulièrement pertinent pour les modèles de langage génératifs (LLM) comme GPT-4.5, qui sont désormais jugés non seulement sur leur précision factuelle, mais aussi sur leur « feeling » ou leur intuition esthétique.
🧠 Pourquoi ce changement ?
Ce tournant s’explique par l’évolution des attentes vis-à-vis de l’IA. Les utilisateurs recherchent des interactions plus naturelles, empathiques et créatives, au-delà des simples performances techniques. Ainsi, une IA qui « capte bien les vibes » peut être perçue comme plus humaine, plus engageante, et donc plus efficace dans des contextes variés (écriture, design, éducation, etc.).
📊 Les limites de cette approche
L’évaluation par les « vibes » présente des risques de subjectivité et de manque de rigueur. Elle peut masquer des biais, des incohérences ou des défauts de raisonnement dans les modèles d’IA. C’est pourquoi cette méthode est souvent utilisée en complément des évaluations quantitatives, et non comme un critère unique.
🔮 Perspectives
L’émergence des « vibes » reflète un changement culturel dans le domaine de l’IA, où l’expérience utilisateur et l’intuition prennent une place croissante. Cependant, il reste essentiel de maintenir un équilibre entre évaluation qualitative et rigueur scientifique pour assurer le développement responsable et fiable de l’intelligence artificielle.
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