Cinquième confirmation pour le raccourci de luminosité, une fausse alerte qui n'en était pas une, et une énigme à 144 qui reste sans réponse

Piste débutant

Là où on en était

Le Chapitre 14 s'est terminé sur une décision : la piste la plus lourde du menu du Chapitre 11

(construire un second modèle du monde, plus lent, pour « trouver une forêt » — une idée surnommée

H-JEPA) était désormais justifiée par de vraies preuves, pas seulement par un argument

plausible, parce que même le réentraînement le plus direct et le plus soigné du modèle existant

avait échoué à corriger proprement le raccourci de luminosité. Avant de se lancer dans ce chantier

coûteux, ce chapitre raconte trois choses qui se sont passées juste avant et juste après cette

décision : une relecture qui a évité de construire un outil inutile, un dernier test bon marché qui

a fermé la porte pour de bon, et deux découvertes séparées faites en repassant à plus grande échelle

un mécanisme du Chapitre 13.

Une relecture avant de construire quoi que ce soit

Une idée, déjà évoquée sans être testée, consistait à construire à la main un petit outil de vision qui

repérerait le feuillage d'un arbre par sa teinte particulière (les verts et les bruns typiques d'un

tronc et de son feuillage) plutôt que d'utiliser la boussole cassée du projet. Avant de passer du

temps à le construire, quelqu'un a relu calmement tout ce que les chapitres précédents avaient déjà

appris. Le raisonnement : CLIP, au Chapitre 14, est un modèle géant entraîné spécifiquement pour

résister aux changements de lumière sur des centaines de millions de photos — et il a quand même

buté sur le même raccourci. Un outil fait maison, bien plus simple, avait donc de très fortes

chances de ne faire que répéter la même leçon une cinquième fois, à un coût réel de travail, sans

apporter d'information nouvelle. Recommandation : ne pas le construire, et investir plutôt dans les

deux seuls mécanismes du projet qui ont déjà produit de vrais résultats sans passer par un jugement

visuel direct — la mémoire des lieux visités (Chapitre 12) et l'exécution plus longue d'un bon plan

(Chapitre 8).

Un dernier test bon marché, quand même

Une idée plus étroite et bien moins coûteuse a tout de même été testée directement, parce qu'elle

réutilisait un outil déjà construit et déjà validé : le petit détecteur de noyade du Chapitre 13

fonctionne en comparant des rapports de couleur (le bleu contre le rouge et le vert) plutôt que

des valeurs brutes — c'est précisément ce qui le rend capable de repérer une noyade aussi bien en

plein jour que de nuit. Est-ce que ce même tour de calcul, appliqué non plus à l'écran entier mais à

chaque petit morceau de l'image pris séparément, pourrait repérer un feuillage d'arbre de la même

façon, indépendamment de la luminosité de la scène ?

Le test a repris exactement les mêmes 251 images déjà utilisées à chaque diagnostic précédent

(Chapitre 11 et 14), avec les mêmes étiquettes posées à la main (« arbre proche » ou « pas

d'arbre »).

Le résultat : à moitié bon, et pire que jamais sur l'autre moitié

La première moitié du test réussit : ce calcul par petits morceaux sépare bien les images avec

arbre proche des images sans arbre — un vrai résultat directionnel correct, dans la bonne fourchette

attendue.

Mais la deuxième moitié — vérifier que ce score n'est pas juste une façon détournée de mesurer la

luminosité — échoue presque aussi mal que le pire résultat vu jusqu'ici, celui de CLIP au Chapitre

1. Sur le petit jeu d'images étiquetées à la main, la corrélation avec la luminosité est

quasiment aussi forte, dans l'autre sens. Et surtout, cette fois, le problème n'est pas limité au

petit jeu de test : il apparaît largement, sur les 251 images, aussi bien sur les scènes du jeu de

coupe d'arbres d'origine que sur celles du jeu de fabrication.

L'explication la plus nette de toute l'enquête

Le tour du rapport de couleur marche pour l'eau parce que la teinte de l'eau recouvre tout

l'écran de la même façon — c'est exactement le genre de décalage global que diviser des couleurs

entre elles permet d'annuler. Mais le problème ici n'est pas un décalage global : c'est que, dans ce

jeu comme dans la réalité, les forêts denses sont, par nature, des scènes plus sombres, et les

prairies ouvertes des scènes plus claires. Ce n'est pas un artefact d'un calcul particulier, c'est

une caractéristique du monde lui-même que le jeu imite. Aucun calcul de couleur, aussi malin

soit-il — appris, tout fait, ou fabriqué à la main pour résister aux changements de lumière — ne

peut démêler « c'est sombre » de « c'est une forêt » quand les deux choses sont, dans les données

disponibles, presque la même chose.

Ce résultat ferme, cette fois pour de bon, toute la piste « peut-être qu'un calcul de couleur plus

malin réglerait le problème ». Cinq façons différentes de s'y attaquer — un petit module appris,

ce même module réentraîné sur d'autres exemples, une variation artificielle de la luminosité

pendant l'entraînement, un modèle géant tout fait, et maintenant ce calcul par petits morceaux —

ont toutes buté sur le même mur. La correction de la boussole (piste n°1 du menu du Chapitre 11)

reste fermée, et cette fois avec une raison plus solide qu'avant : ce n'est pas qu'aucune tentative

n'a encore trouvé le bon réglage, c'est que ce genre de correction n'a structurellement aucune

chance de fonctionner sur ce problème précis.

Séparément : le sauvetage anti-noyade repassé à grande échelle

Le Chapitre 13 avait laissé le geste de sauvetage anti-noyade avec un verdict encourageant, mais

testé sur seulement 6 parties. Un lot bien plus grand — 20 parties, combinant la mémoire des lieux

visités du Chapitre 12 et le sauvetage anti-noyade corrigé du Chapitre 13 — a maintenant été

exécuté, avec un objectif précis : est-ce que ce sauvetage tient toujours à cette échelle, et,

question restée ouverte jusqu'ici, est-ce que réduire les noyades permet enfin de couper du bois ?

La noyade est réellement corrigée à grande échelle : 3 parties sur 20 se terminent par une

noyade (15%), contre 12 sur 20 (60%) dans le tout premier lot du Chapitre 12. Les parties qui vont

jusqu'au bout sans être coupées court passent de 8 sur 20 (40%) à 12 sur 20 (60%). Le sauvetage

tient donc, pas seulement sur les 6 parties où il avait été validé, mais à une échelle bien plus

grande.

Mais couper du bois reste à zéro : 0 bûche sur 20, 0 planche sur 20 — alors même que davantage

de parties ont maintenant une vraie chance équitable de chercher un arbre. Ce n'est pas un recul

significatif par rapport au chapitre précédent (1 réussite sur 20) — la différence entre 0 et 1

sur 20 essais ne dit rien de fiable à cette taille d'échantillon — mais ça confirme, une fois de

plus, le constat déjà posé : survivre plus longtemps et savoir chercher/s'approcher efficacement

sont deux problèmes séparés. Réparer l'un n'a pas automatiquement réparé l'autre.

Une leçon de méthode : une fausse alerte n'est pas un vrai arrêt

Le compte-rendu qui accompagnait ce lot de 20 parties affirmait, à l'origine, que le test avait été

interrompu par une « panne d'infrastructure grave » après seulement 4 épisodes. Une vérification

indépendante a montré que c'était faux : le programme qui pilote ces parties lance un processus

Minecraft séparé pour chaque épisode, un par un. Un incident technique passager sur un seul épisode

n'arrête donc jamais le programme qui orchestre l'ensemble — il passe simplement à l'épisode

suivant. Les journaux bruts confirment que les 20 épisodes se sont bien déroulés du début à la fin,

sans aucune intervention. La leçon retenue : une erreur qui touche un seul épisode dans cet outil

n'est pas la même chose qu'une panne qui arrête tout le lot — il faut vérifier que le programme

d'ensemble a réellement continué avant de déclarer un arrêt complet.

L'énigme du reward=144

Un détail curieux figurait déjà dans les journaux de ce même lot de tests, sans avoir encore été

creusé : un épisode avait affiché, une seule fois, une récompense de 144 — un chiffre bien plus haut que tout ce qui a

jamais été vu ailleurs dans cette campagne (une réussite normale rapporte une récompense de 9). Le

programme de jeu a reçu un nouvel outil d'observation, activable au choix, qui affiche désormais le

maximum atteint pour chaque objet de l'inventaire au cours d'un épisode, pas seulement le bois

et les planches suivis jusqu'ici. Un nouveau lot de 12 parties a été lancé avec cet outil activé,

sur la même configuration : récompense de 0,000 sur les 12 épisodes, et le seul objet jamais

apparu dans un inventaire, sur l'ensemble du lot, était de la terre ordinaire (entre 1 et 30

unités par épisode, ramassée sans le vouloir en marchant ou en attaquant) — un objet qui ne

rapporte strictement aucune récompense dans ce jeu. L'épisode d'origine qui avait affiché 144 avait

déjà pris fin avant que cet outil n'existe, donc son état exact au moment précis reste

irrécupérable. Ce chiffre ne s'est jamais reproduit sur ces 12 nouveaux essais et reste, pour

l'instant, un événement isolé et non expliqué — parqué comme une curiosité documentée, sans effet

sur les conclusions de la campagne, plutôt que poursuivi sans un échantillon bien plus grand.

Et maintenant

Ce chapitre referme une longue ligne d'enquête (les corrections de score basées sur la couleur ou

la luminosité) tout en apportant, séparément, une bonne nouvelle solide à grande échelle (le

sauvetage anti-noyade) et une énigme non résolue qui ne change rien au diagnostic principal. Comme

toujours dans ce projet : les bons résultats et les résultats décevants sont rapportés avec la

même précision, et rien n'est habillé pour paraître mieux qu'il ne l'est.