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Pourquoi l’avenir de l’intelligence artificielle ne passera pas uniquement par les LLM

Sommaire

Introduction

Les grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4, Claude ou encore LLaMA représentent une prouesse technologique indéniable. Cependant, ces algorithmes n’ont pas résolu le problème fondamental de la compréhension, ni de la généralisation de type humain. Beaucoup s’interrogent déjà sur ce qui viendra après cette vague d’engouement autour des LLM, posant ainsi les bases d’une nouvelle rupture à venir dans le domaine de l’intelligence artificielle.

1. Les LLM, entre prouesse technique et limites cognitives

Les modèles de langage fonctionnent par prédiction statistique de mots. Leur incroyable capacité à générer du texte cohérent et contextuellement plausible repose sur des milliards de paramètres entraînés sur des volumes massifs de données. Toutefois, ils n’ont pas de compréhension sémantique réelle. Leur fonctionnement probabiliste pose des limites évidentes, comme la génération d’hallucinations ou l’incapacité à effectuer un raisonnement logique sur la durée.

Ainsi, les LLM montrent leurs limites dans les tâches qui nécessitent une adaptation réelle au contexte, un raisonnement abstrait ou une mémoire à long terme. Autrement dit, ils imitent le langage humain sans en saisir véritablement le sens.

2. Pourquoi les LLM ne suffisent pas à simuler l’intelligence humaine

La principale lacune des LLM réside dans leur manque de compréhension symbolique du monde. Ils n’ont pas de représentation mentale des faits, objets ou relations. Ce qui les distingue fondamentalement de l’intelligence humaine, c’est l’absence d’intentionnalité et de conscience.

Ainsi, malgré leur capacité à passer certains tests de performance, les LLM ratent régulièrement des épreuves qui impliquent de la causalité, une cohérence narrative sur plusieurs étapes ou un apprentissage évolutif hors corpus d’entraînement.

Pour ces raisons, des experts en IA comme Yann LeCun ou Gary Marcus appellent à dépasser le paradigme des LLM pour explorer d’autres mécanismes cognitifs.

3. Les pistes d’innovation au-delà du deep learning

La suite de l’évolution en intelligence artificielle pourrait passer par des architectures hybrides. L’apprentissage profond (deep learning) a démontré son efficacité dans de nombreuses tâches perceptives, mais reste limité pour celles qui nécessitent une modélisation causale ou conceptuelle.

Plusieurs chercheurs s’intéressent aujourd’hui à des approches intégratives mêlant réseaux de neurones, systèmes symboliques, logique formelle et mémoire dynamique. Ces architectures dites neurosymboliques visent à combiner le meilleur des deux mondes : la capacité d’apprentissage statistique avec l’abstraction sémantique.

4. Le rôle des neurosciences dans l’évolution de l’IA

Un champ de recherche de plus en plus influent consiste à s’inspirer du fonctionnement cérébral humain pour améliorer les systèmes d’IA. Là où les LLM manquent de variété de connexion et de plasticité, le cerveau humain continue d’inspirer des modèles plus robustes, notamment pour la gestion de la mémoire, le sens du contexte et le raisonnement inductif.

Le concept de « systèmes cognitifs biologiquement plausibles » est au centre de ces travaux, réconciliant apprentissage statistique et représentation explicite des connaissances. Ces pistes pourraient permettre à des IA futures d’adapter leur raisonnement selon les situations rencontrées de manière autonome.

5. Vers une IA hybride et contextualisée

Plutôt que de chercher à surdimensionner encore davantage les modèles actuels, certains experts préconisent de travailler sur des architectures plus économes, adaptatives et spécialisées. L’IA de demain pourrait prendre la forme d’un écosystème modulaire de modèles collaboratifs où chaque composant a une spécialisation précise et fait appel au contexte pour décider.

Cette approche de type « Intelligence Artificielle générale restreinte » (ou Narrow AGI) permettrait une efficacité accrue en environnement réel et une meilleure compatibilité avec les contraintes industrielles ou éthiques.

Conclusion

Alors que les LLM dominent le paysage technologique actuel, ils ne constituent pas une finalité. Bien qu’impressionnants, ils restent fondamentalement limités dans leur compréhension du monde, leur capacité d’abstraction et leur fiabilité sur le long terme. Les prochaines ruptures viendront probablement d’approches combinant plusieurs paradigmes (neurologique, symbolique, logique) et d’une meilleure modélisation de la cognition humaine. L’IA entre dans une phase de maturation où l'innovation se fera moins par la taille des modèles que par une complexification intelligente de leur architecture.

Thématique : Intelligence Artificielle

Sujet principal : Les limites des LLM et les pistes d’évolution de l’intelligence artificielle

Source : https://www.frenchweb.fr/la-prochaine-rupture-de-lia-ne-viendra-probablement-pas-des-llm/458797