Le dernier modèle Claude 3.7 Sonnet prend d’assaut le monde Pokémon
Anthropic, l’un des leaders dans le domaine de l’intelligence artificielle, a présenté une approche inhabituelle pour tester son tout nouveau modèle Claude 3.7 Sonnet, en utilisant le jeu culte Pokémon Red pour Game Boy.
Selon les informations publiées sur le blog officiel de l’entreprise le 24 février, les chercheurs ont équipé le modèle d’une mémoire de base, d’une capacité de traitement des entrées pixellisées de l’écran et d’appels fonctionnels pour appuyer sur les boutons et naviguer. Cela a permis à l’IA de jouer continuellement à Pokémon sans assistance supplémentaire.
Un avantage clé de Claude 3.7 Sonnet est la fonction de « réflexion étendue » (extended thinking), similaire aux capacités d’OpenAI o3-mini et DeepSeek R1. Cette technologie permet au modèle de « raisonner » lors de la résolution de tâches complexes, en appliquant des ressources de calcul supplémentaires et en consacrant plus de temps à l’analyse.
Les résultats de l’expérience se sont révélés impressionnants. Alors que la version précédente du modèle, Claude 3.0 Sonnet, n’a même pas pu quitter la maison de départ dans la ville de Palette où commence le jeu, Claude 3.7 Sonnet a réussi à affronter trois champions d’arènes et à obtenir leurs badges.
Pour atteindre ces résultats, l’IA a effectué 35 000 actions de jeu pour atteindre le dernier champion d’arène, le Major Bob. Cependant, l’entreprise n’a pas révélé de données exactes sur la puissance de calcul et le temps consacrés à la progression dans le jeu.
Bien que Pokémon Red puisse être considéré davantage comme un benchmark de divertissement, l’utilisation de jeux pour tester l’IA a une longue tradition dans la communauté de recherche. Ces derniers mois, un certain nombre de nouvelles applications et plateformes sont apparues pour vérifier les capacités de jeu des modèles d’IA sur divers jeux – de Street Fighter à Pictionary.
Cette expérience démontre la capacité croissante des modèles d’intelligence artificielle à s’orienter dans des environnements interactifs complexes, à comprendre les règles et à planifier stratégiquement des actions pour atteindre des objectifs à long terme – des compétences qui ont de larges applications pratiques au-delà de l’industrie du jeu.
