Depuis quelques semaines, le paysage des modèles de langage avancés (LLM) a connu une évolution fulgurante avec la sortie de modèles puissants tels que Qwen 3 MoE, Kimi K2 et Grok 4. Ces innovations soulignent une course technologique intense, dont l’accelération devrait se poursuivre dans les mois à venir. Face à cette accélération, la mise en place de benchmarks fiables devient essentielle pour comparer les performances des modèles et évaluer leur progression vers une intelligence artificielle générale (AGI). Dans cet article, je me penche sur une nouvelle référence en la matière : le benchmark ARC AGI 3. Ce test, conçu pour évaluer la capacité des modèles à résoudre des problèmes complexes nécessitant une compréhension profonde, une logique rigoureuse et une pensée abstraite, se distingue par son exigence. Contrairement à d’autres benchmarks plus orientés vers la mémoire ou la génération de texte, ARC AGI 3 repose sur des énigmes qui, bien qu’accessibles à l’humain, mettent à rude épreuve les capacités cognitives des modèles actuels. Mon objectif est simple : rester informé des avancées les plus récentes dans le domaine des LLM, tout en évaluant si ces systèmes se rapprochent véritablement de l’intelligence humaine. Les modèles comme Kimi K2, qui était au moment de sa sortie le meilleur modèle open-source, ou Qwen 3 235B-A22B, actuellement considéré comme l’un des plus performants dans sa catégorie, ont fait sensation. Pourtant, même ces modèles de pointe échouent à résoudre une grande partie des tâches proposées par ARC AGI 3. Ce constat est significatif. Il révèle que malgré des progrès impressionnants en termes de taille, de capacité contextuelle et de génération fluide, les LLM actuels peinent encore face à des défis qui exigent une véritable compréhension, une abstraction conceptuelle et une flexibilité cognitive. Les erreurs communes ne sont pas dues à un manque de données ou à une mauvaise formulation, mais à une absence de raisonnement profond, de compréhension contextuelle fine et de capacité à généraliser au-delà des schémas appris. Le benchmark ARC AGI 3 s’impose donc comme un indicateur clé de la distance qui sépare encore les modèles actuels de l’intelligence humaine. Il ne s’agit pas seulement de mesurer des performances, mais de poser une question fondamentale : jusqu’où peut aller l’intelligence artificielle avant de véritablement penser, comprendre et innover comme un être humain ? Ce travail s’inscrit dans une série d’explorations sur l’amélioration des performances des LLM, notamment à travers des techniques comme l’ingénierie de contexte, dont j’ai déjà discuté dans un article précédent. Pour ceux qui souhaitent approfondir ces sujets, mon site web regroupe l’ensemble de mes travaux, analyses et publications. En résumé, ARC AGI 3 n’est pas seulement un test de performance, mais un miroir qui reflète les limites actuelles des LLM. Il nous rappelle que, malgré les progrès spectaculaires, la véritable intelligence artificielle reste un objectif lointain — et que les défis les plus exigeants sont encore loin d’être relevés.