Comprenez ce que signifie réellement l'intelligence artificielle générale (IAG), comment fonctionnent les LLM et les principaux arguments expliquant pourquoi les modèles textuels actuels pourraient ne jamais devenir une véritable IAG.
Si vous lisez la presse tech, des présentations aux investisseurs ou des pages produits, vous remarquerez que le mot intelligence est étiré jusqu'à la rupture. Les chatbots sont « presque humains », les assistants de code sont « pratiquement des ingénieurs juniors », et certains appellent sans cérémonie les puissants grands modèles de langage (LLM) les premiers pas vers l'intelligence artificielle générale (IAG).
Cet article s'adresse aux praticiens curieux, fondateurs, responsables produit et lecteurs techniques qui utilisent des outils comme GPT‑4 ou Claude et se demandent : Est‑ce cela, l'IAG — ou manque‑t‑il quelque chose d'important ?
Les LLM sont réellement impressionnants. Ils :
Pour la plupart des non‑spécialistes, cela ressemble à de « l'intelligence générale ». Quand un modèle peut rédiger un essai sur Kant, corriger votre erreur TypeScript et aider à rédiger une note juridique dans la même session, il est naturel de supposer qu'on frôle l'IAG.
Mais cette supposition assimile silencieusement être bon avec le langage à être généralement intelligent. C'est la confusion centrale que cet article va décortiquer.
L'argument développé section par section est :
Les LLM actuels sont des apprenants de motifs sur le texte et le code extrêmement capables, mais cette architecture et ce régime d'entraînement les rendent peu susceptibles de devenir une véritable IAG simplement par mise à l'échelle ou fine‑tuning.
Ils continueront de s'améliorer, de devenir plus larges et plus utiles. Ils pourront faire partie de systèmes de type IAG. Pourtant il existe des raisons profondes — au sujet de l'ancrage dans le monde, de l'agence, de la mémoire, de l'incarnation et des modèles de soi — pour lesquelles « LLM plus grand » n'est probablement pas le même chemin que « intelligence générale ».
Attendez‑vous à une promenade argumentée et subjective, mais ancrée dans la recherche actuelle, les capacités et les échecs concrets des LLM, et les questions ouvertes auxquelles les scientifiques sérieux réfléchissent, plutôt que dans le battage médiatique ou la peur.
Quand on parle d'IAG, les gens n'entendent rarement la même chose. Pour clarifier le débat, autant séparer quelques concepts centraux.
IA (intelligence artificielle) est le champ large de construction de systèmes qui accomplissent des tâches nécessitant un comportement qu'on qualifierait d'« intelligent » : reconnaître la parole, recommander des films, jouer au Go, écrire du code, etc.
La plupart des systèmes actuels sont de l'IA étroite (ou IA faible) : conçus et entraînés pour un ensemble précis de tâches dans des conditions précises. Un classificateur d'images qui distingue chats et chiens, ou un chatbot de service client optimisé pour la banque, peut être extrêmement performant dans sa niche mais échoue misérablement hors de celle‑ci.
L'intelligence artificielle générale (IAG) est très différente. Elle désigne un système capable de :
Règle pratique : une IAG pourrait, en principe, apprendre presque n'importe quel travail intellectuel exigeant qu'un humain peut faire, avec du temps et des ressources, sans nécessiter une refonte sur mesure pour chaque nouvelle tâche.
Des termes proches apparaissent souvent :
En revanche, les chatbots et modèles d'images modernes restent étroits : impressionnants, mais optimisés pour des motifs dans des données spécifiques, pas pour une intelligence interdomaines ouverte.
Le rêve moderne de l'IAG commence avec la proposition d'Alan Turing en 1950 : si une machine peut tenir une conversation indistinguable d'un humain (le test de Turing), serait‑elle intelligente ? Cela a encadré l'intelligence en termes de comportement, surtout lié au langage et au raisonnement.
Des années 1950 aux années 1980, les chercheurs ont poursuivi l'IAG via l'IA symbolique ou « GOFAI » (Good Old‑Fashioned AI). L'intelligence était vue comme la manipulation de symboles explicites selon des règles logiques. Des programmes de démonstration de théorèmes, de jeu et des systèmes experts ont fait croire que le raisonnement humain était proche.
Mais le GOFAI a peiné avec la perception, le sens commun et les données du monde réel. Les systèmes pouvaient résoudre des puzzles logiques mais échouer sur des tâches qu'un enfant fait facilement. Cet écart a conduit aux premiers hivers de l'IA et à une vision plus prudente de l'IAG.
Avec la croissance des données et du calcul, l'IA est passée des règles écrites à l'apprentissage à partir d'exemples. L'apprentissage statistique, puis l'apprentissage profond, ont redéfini le progrès : au lieu d'encoder le savoir, les systèmes apprennent des motifs dans de larges jeux de données.
Des jalons comme DeepBlue d'IBM (échecs) puis AlphaGo (Go) ont été célébrés comme des étapes vers l'intelligence générale. En réalité, ils étaient extraordinairement spécialisés : chacun maîtrisait un seul jeu avec des règles fixes, sans transfert vers le raisonnement quotidien.
La série GPT a marqué un autre saut, cette fois en langage. GPT‑3 et GPT‑4 peuvent rédiger des essais, écrire du code et imiter des styles, alimentant la spéculation qu'une IAG est proche.
Pourtant, ces modèles restent des apprenants de motifs sur le texte. Ils ne se fixent pas d'objectifs, ne construisent pas de modèles du monde ancrés, et n'élargissent pas leurs compétences de façon autonome.
À chaque vague — IA symbolique, apprentissage statistique classique, apprentissage profond, puis grands modèles de langage — le rêve de l'IAG a été projeté sur des succès étroits, puis réajusté quand leurs limites sont devenues claires.
Les grands modèles de langage (LLM) sont des apprenants de motifs entraînés sur des collections énormes de texte : livres, sites web, code, forums, et plus. Leur objectif est trompeusement simple : étant donné un texte, prédire quel token (un petit fragment de texte) vient ensuite.
Avant l'entraînement, le texte est découpé en tokens : ce peuvent être des mots entiers ("chat"), des sous‑mots ("inter", "essent"), ou même de la ponctuation. Pendant l'entraînement, le modèle voit des séquences comme :
"Le chat était assis sur le ___"
et apprend à attribuer une forte probabilité aux tokens plausibles ("tapis", "canapé") et une faible probabilité aux improbables ("présidence"). Ce processus, étendu sur des billions de tokens, façonne des milliards (ou davantage) de paramètres internes.
Dans les coulisses, le modèle n'est qu'une très grande fonction qui transforme une séquence de tokens en une distribution de probabilité sur le token suivant. L'entraînement utilise la descente de gradient pour ajuster progressivement les paramètres afin que les prédictions correspondent mieux aux motifs des données.
Les « lois d'échelle » décrivent une régularité observée : quand on augmente la taille du modèle, la quantité de données et le calcul, les performances s'améliorent souvent de manière prévisible. Les modèles plus grands entraînés sur plus de texte obtiennent généralement de meilleurs résultats — jusqu'aux limites pratiques des données, du calcul et de la stabilité d'entraînement.
Les LLM ne stockent pas des faits comme une base de données ni ne raisonnent comme un humain. Ils codent des régularités statistiques : quels mots, quelles phrases et quelles structures vont ensemble, dans quels contextes.
Ils n'ont pas de concepts ancrés liés à la perception ou à l'expérience physique. Un LLM peut parler de « rouge » ou de « lourdeur » uniquement à travers la façon dont ces mots ont été employés dans des textes, pas parce qu'il voit des couleurs ou soulève des objets.
C'est pourquoi les modèles peuvent sembler informés tout en commettant des erreurs confiantes : ils prolongent des motifs, ils ne consultent pas un modèle explicite de la réalité.
Le pré‑entraînement est la longue phase initiale où le modèle apprend des motifs généraux du langage en prédisant des tokens suivants sur d'énormes corpus. C'est là que la plupart des capacités émergent.
Ensuite, le fine‑tuning adapte le modèle préentraîné à des objectifs plus restreints : suivre des instructions, écrire du code, traduire ou assister dans des domaines spécifiques. Le modèle reçoit des exemples triés du comportement désiré et est légèrement ajusté.
Le renforcement par retour humain (RLHF) ajoute une couche : des humains évaluent ou comparent des sorties, et le modèle est optimisé pour produire des réponses que les gens préfèrent (par ex. plus utiles, moins nuisibles, plus honnêtes). Le RLHF n'apporte pas de nouveaux sens ni une compréhension plus profonde ; il module principalement la façon dont le modèle présente et filtre ce qu'il a déjà appris.
Ensemble, ces étapes créent des systèmes excellents pour générer du texte fluide en tirant parti de motifs statistiques — sans posséder de connaissance ancrée, d'objectifs ou de conscience.
Les grands modèles de langage paraissent impressionnants parce qu'ils accomplissent une vaste gamme de tâches qui paraissaient autrefois hors de portée.
Les LLM peuvent générer des extraits de code fonctionnels, refactoriser du code existant et expliquer des bibliothèques inconnues en langage clair. Pour de nombreux développeurs, ils fonctionnent déjà comme un binôme de programmation très capable : suggérant des cas limites, repérant des bugs évidents et structurant des modules entiers.
Ils excellent aussi en résumé. Face à un long rapport, un article ou une file d'e‑mails, un LLM peut condenser les points clés, souligner les actions à entreprendre ou adapter le ton selon l'audience.
La traduction est une autre force. Les modèles modernes traitent des dizaines de langues, souvent en saisissant les nuances de style et de registre suffisantes pour une communication professionnelle courante.
À mesure que les modèles grossissent, de nouvelles capacités semblent surgir « de nulle part » : résoudre des énigmes logiques, réussir des examens professionnels ou suivre des instructions en plusieurs étapes que les versions antérieures échouaient à respecter. Sur des benchmarks standardisés — problèmes de mathématiques, examens du barreau, QCM médicaux — les meilleurs LLM atteignent désormais ou dépassent des scores humains moyens.
Ces comportements émergents incitent certains à parler de « raisonnement » ou de « compréhension » humaine. Les graphiques de performance et les classements amplifient l'idée que l'on se rapproche de l'IAG.
Les LLM sont entraînés à poursuivre du texte de manière cohérente avec les motifs des données. Cet objectif, combiné à l'échelle, suffit à imiter expertise et agence : ils parlent avec assurance, se souviennent du contexte dans une session et peuvent justifier leurs réponses en prose fluide.
Pourtant, c'est une illusion de compréhension. Le modèle ne sait pas ce que fera un code une fois exécuté, ce que signifie un diagnostic médical pour un patient, ni quelles actions physiques découlent d'un plan. Il n'a pas d'ancrage dans le monde au‑delà du texte.
Une forte performance aux tests — même conçus pour des humains — n'égale pas automatiquement l'IAG. Cela montre que l'apprentissage de motifs sur des masses de texte peut approcher de nombreuses compétences spécialisées, mais pas l'intelligence flexible, ancrée et interdomaines que l'on associe généralement à l'IAG.
Les LLM sont des prédicteurs de texte extraordinaires, mais cette même conception crée des limites nettes sur ce qu'ils peuvent être.
Les LLM ne voient pas, n'entendent pas, ne bougent pas et ne manipulent pas d'objets. Leur seul contact avec le monde est le texte (et, dans certains modèles récents, des images statiques ou de courts extraits). Ils n'ont pas de flux sensoriel continu, pas de corps et aucun moyen d'agir puis d'observer les conséquences.
Sans capteurs et incarnation, ils ne peuvent pas former un modèle du monde ancré et continuellement mis à jour. Des mots comme « lourd », « collant » ou « fragile » restent des voisins statistiques dans le texte, non des contraintes vécues. Cela permet une imitation impressionnante de la compréhension, mais les limite à recombiner des descriptions passées plutôt qu'à apprendre par interaction directe.
Parce qu'un LLM est entraîné à prolonger une séquence de tokens, il produit la continuation qui correspond le mieux aux motifs appris, pas nécessairement ce qui est vrai. Quand les données sont rares ou contradictoires, il comble les vides par des fabrications au son plausible.
Le modèle n'a pas non plus d'état de croyance persistant. Chaque réponse est générée à partir du prompt et des poids ; il n'y a pas de registre interne durable de « faits que je tiens pour vrais ». Des fonctions de mémoire à long terme peuvent être ajoutées, mais le système de base ne maintient ni ne révise les croyances comme le ferait un humain.
L'entraînement d'un LLM est un processus hors ligne, coûteux en ressources. Mettre à jour ses connaissances signifie généralement réentraîner ou fine‑tuner sur un nouveau jeu de données, pas apprendre en continu à partir de chaque interaction.
Ceci crée une limitation cruciale : le modèle ne peut pas suivre de façon fiable des changements rapides du monde, adapter ses concepts à l'expérience en cours, ou corriger des incompréhensions profondes par un apprentissage pas à pas. Au mieux, il peut simuler une telle adaptation en reformulant ses sorties au vu de prompts récents ou d'outils adjoints.
Les LLM excellent à capter des régularités statistiques : quels mots co‑apparaissent, quelles phrases suivent généralement d'autres, à quoi ressemblent des explications. Mais ce n'est pas la même chose qu'une saisie du comment et du pourquoi du monde.
La compréhension causale implique de formuler des hypothèses, d'intervenir, d'observer ce qui change et de mettre à jour des modèles internes quand les prédictions échouent. Un prédicteur de texte pur n'a pas de moyen direct d'intervenir ni d'éprouver la surprise. Il peut décrire une expérience mais ne peut pas en réaliser une ; il peut répéter un raisonnement causal sans disposer d'une machinerie interne liée aux actions et aux conséquences.
Tant qu'un système reste confiné à prédire du texte à partir de textes passés, il demeure fondamentalement un apprenant de motifs. Il peut simuler le raisonnement, narrer des causes et feindre la révision de vues, mais il n'habite pas un monde partagé où ses « croyances » sont testées par des conséquences. Cet écart est central pour expliquer pourquoi la maîtrise du langage seule a peu de chances de suffire à l'intelligence artificielle générale.
Le langage est une interface puissante vers l'intelligence, mais ce n'est pas la substance de l'intelligence elle‑même. Un système qui prédit des phrases plausibles est très différent d'un agent qui comprend, planifie et agit dans le monde.
Les humains apprennent des concepts en voyant, touchant, bougeant et manipulant. « Tasse » n'est pas seulement l'usage du mot dans des phrases ; c'est quelque chose que l'on peut saisir, remplir, lâcher ou casser. Les psychologues appellent cela l'ancrage : les concepts sont liés à la perception et à l'action.
Une intelligence artificielle générale aurait très probablement besoin d'un ancrage similaire. Pour généraliser de façon fiable, il faut relier des symboles (mots ou représentations internes) à des régularités stables du monde physique et social.
Les LLM standard, en revanche, apprennent uniquement à partir du texte. Leur « compréhension » d'une tasse est purement statistique : corrélations entre mots à travers des milliards de phrases. C'est puissant pour la conversation et le codage, mais fragile hors des schémas familiers, surtout dans des domaines dépendant d'interactions directes avec la réalité.
L'intelligence générale implique aussi une continuité dans le temps : mémoire à long terme, objectifs durables et préférences relativement stables. Les humains accumulent des expériences, révisent leurs croyances et poursuivent des projets sur des mois ou des années.
Les LLM n'ont pas de mémoire persistante intégrée ni d'objectifs intrinsèques. Toute continuité ou « personnalité » doit être greffée via des outils externes (bases de données, profils, prompts système). Par défaut, chaque requête est un exercice frais de correspondance de motifs, pas une étape d'une histoire de vie cohérente.
L'IAG est souvent définie comme la capacité à résoudre une large gamme de tâches — y compris des tâches inédites — en raisonnant sur les causes et effets et en intervenant sur l'environnement. Cela implique :
Les LLM ne sont pas des agents ; ils génèrent le token suivant d'une séquence. Ils peuvent décrire des plans ou parler de causalité parce que de tels motifs existent dans le texte, mais ils n'exécutent pas nativement d'actions, n'observent pas les conséquences et n'ajustent pas leurs modèles internes.
Pour transformer un LLM en système agissant, les ingénieurs doivent l'encapsuler dans des composants externes pour la perception, la mémoire, l'utilisation d'outils et le contrôle. Le modèle de langage reste alors un module puissant pour la suggestion et l'évaluation, non un agent généralement intelligent autonome.
En bref, l'intelligence générale exige des concepts ancrés, des motivations durables, des modèles causals et une interaction adaptative avec le monde. La maîtrise du langage — bien que très utile — n'en représente qu'une partie.
Quand on converse avec un modèle fluide, il est naturel de supposer qu'il y a un esprit de l'autre côté. L'illusion est forte, mais elle reste une illusion.
Les chercheurs sont en désaccord sur la nécessité de la conscience pour l'IAG.
Nous n'avons pas encore de théorie testable qui tranche. Il est donc prématuré d'affirmer que l'IAG doit, ou ne doit pas, être consciente. Ce qui compte maintenant, c'est d'être clair sur ce que les LLM actuels n'ont pas.
Un grand modèle de langage est un prédicteur statistique de tokens opérant sur un instantané de texte. Il ne porte pas d'identité stable à travers les sessions ou même entre tours, sauf ce qui est encodé dans le prompt et le contexte à court terme.
Quand un LLM dit « je », il suit simplement des conventions linguistiques apprises, il ne réfère pas à un sujet intérieur.
Les êtres conscients ont des expériences : douleur, ennui, curiosité, satisfaction. Ils ont aussi des buts intrinsèques : des choses qui comptent pour eux indépendamment de récompenses externes.
Les LLM, en revanche :
Leur « comportement » est la sortie d'une correspondance de motifs sur le texte, contrainte par l'entraînement et le prompt, non l'expression d'une vie intérieure.
Parce que le langage est notre fenêtre principale sur d'autres esprits, un dialogue fluide suggère fortement la personne. Avec les LLM, c'est précisément là que nous sommes le plus trompés.
Anthropomorphiser ces systèmes peut :
Traiter les LLM comme des personnes brouille la frontière entre simulation et réalité. Pour raisonner clairement sur l'IAG — et sur les risques actuels de l'IA — il faut se rappeler qu'une performance convaincante de la personne n'est pas équivalente au fait d'être une personne.
Si nous construisons un jour une intelligence artificielle générale, comment saurions‑nous qu'il s'agit du vrai ? Et non d'un chatbot extrêmement convaincant ?
Tests de type Turing. Le test de Turing classique et ses variantes demandent : le système peut‑il soutenir une conversation humaine suffisamment bien pour tromper des gens ? Les LLM le font déjà de façon surprenante, ce qui montre la faiblesse de cette barre. L'aptitude à la discussion mesure le style, pas la profondeur de compréhension, de planification ou de compétence réelle.
Évaluations de type ARC. Des tâches inspirées par l'Alignment Research Center (ARC) se concentrent sur des puzzles de raisonnement nouveaux, des instructions en plusieurs étapes et l'utilisation d'outils. Elles examinent si un système peut résoudre des problèmes inédits en composant des compétences. Les LLM peuvent réussir certaines de ces tâches — mais souvent avec des prompts finement travaillés, des outils externes et une supervision humaine.
Tests d'agence. Des tests d'« agent » proposés demandent si un système peut poursuivre des objectifs ouverts dans le temps : les découper en sous‑objectifs, réviser des plans, gérer des interruptions et apprendre des résultats. Les agents basés sur LLM peuvent paraître agentiques, mais reposent sur des scripts fragiles et une conception humaine en coulisses.
Pour considérer quelque chose comme une véritable IAG, nous voudrions au minimum voir :
Autonomie. Il devrait se fixer et gérer ses propres sous‑objectifs, surveiller les progrès et se remettre des échecs sans pilotage humain constant.
Transfert entre domaines. Les compétences acquises dans un domaine devraient se transférer naturellement à des domaines très différents, sans réentraînement massif.
Compétence dans le monde réel. Il devrait planifier et agir dans des environnements sales et incertains — physiques, sociaux et numériques — où les règles sont incomplètes et les conséquences réelles.
Les LLM, même enveloppés dans des cadres d'agent, :
Réussir des tests de conversation, ou même des séries de benchmarks étroits, est donc loin d'être suffisant. Reconnaître une véritable IAG implique d'aller au‑delà de la qualité du dialogue vers une autonomie soutenue, une généralisation interdomaines et une action fiable dans le monde — des domaines où les LLM actuels ont encore besoin d'échafaudages importants pour n'obtenir que des résultats partiels et fragiles.
Si l'on prend l'IAG au sérieux, alors « un grand modèle de texte » n'est qu'un ingrédient, pas le système fini. La plupart des recherches actuelles qui annoncent aller « vers l'IAG » cherchent en réalité à entourer les LLM d'architectures plus riches.
Une direction majeure est celle des agents basés sur des LLM : des systèmes qui utilisent un LLM comme cœur de raisonnement et de planification, mais l'entourent de :
Ici, le LLM cesse d'être l'« intelligence » entière et devient une interface linguistique flexible dans une machine de décision plus large.
Les systèmes utilisant des outils laissent un LLM appeler moteurs de recherche, bases de données, interprètes de code ou APIs spécialisées. Cela lui permet :
Ce patchwork corrige certaines faiblesses de l'apprentissage purement textuel, mais déplace le problème : l'intelligence globale dépend alors de l'orchestration et du design des outils, pas seulement du modèle.
Une autre voie est celle des modèles multimodaux qui traitent texte, images, audio, vidéo et parfois données de capteurs. Ils se rapprochent de la façon dont les humains intègrent perception et langage.
Aller plus loin, et on obtient des LLM contrôlant des robots ou des corps simulés. Ces systèmes peuvent explorer, agir et apprendre du retour physique, comblant certains manques autour de la causalité et de la compréhension ancrée.
Toutes ces voies peuvent nous rapprocher des capacités de type IAG, mais elles changent aussi la cible. On ne demande plus « Un LLM seul peut‑il être une IAG ? » mais « Un système complexe incluant un LLM, des outils, de la mémoire, de la perception et de l'incarnation peut‑il approcher une intelligence générale ? »
La distinction compte. Un LLM est un puissant prédicteur de texte. Une IAG — si elle est possible — serait un système intégré complet dont le langage n'est qu'une partie.
Appeler les LLM actuels « IAG » n'est pas seulement une erreur de vocabulaire. Cela déforme les incitations, crée des angles morts en matière de sécurité et embrouille les décideurs.
Quand des démos sont présentées comme « IAG précoce », les attentes dépassent largement ce que les systèmes peuvent réellement faire. Ce battage a plusieurs coûts :
Si les utilisateurs pensent parler à quelque chose de « général » ou « presque humain », ils tendent à :
La sur‑confiance rend des bugs ordinaires beaucoup plus dangereux.
Les régulateurs et le public peinent déjà à suivre les capacités de l'IA. Quand chaque autocomplétion performante est présentée comme de l'IAG, plusieurs problèmes émergent :
Des termes clairs — LLM, modèle étroit, axe de recherche IAG — aident à aligner les attentes sur la réalité. La précision sur capacités et limites :
Les LLM sont des machines de motifs d'une puissance exceptionnelle : ils compressent d'énormes quantités de texte en un modèle statistique et prédisent des suites probables. Cela les rend utiles pour rédiger, assister au codage, explorer des données et prototyper des idées. Mais cette architecture reste étroite. Elle n'offre pas de moi persistant, de compréhension ancrée du monde, d'objectifs à long terme, ni l'apprentissage flexible interdomaines qui définissent l'IAG.
Les LLM :
Ces limites structurelles expliquent pourquoi la simple mise à l'échelle des modèles textuels est peu susceptible de déboucher sur une IAG véritable. On peut obtenir plus de fluidité, plus de rappel de connaissances et des simulations impressionnantes de raisonnement — mais pas un système qui sait, veut ou se soucie réellement.
Utilisez les LLM là où la prédiction de motifs brille :
Gardez un humain clairement dans la boucle pour :
Traitez les sorties comme des hypothèses à vérifier, pas comme des vérités à accepter.
Qualifier les LLM d'« IAG » masque leurs limites réelles et invite à la sur‑confiance, à la confusion réglementaire et à la peur mal orientée. Il est plus honnête — et plus sûr — de les voir comme des assistants avancés intégrés aux flux de travail humains.
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L'IAG (intelligence artificielle générale) désigne un système capable de :
Règle pratique : une IAG pourrait, en principe, apprendre presque n'importe quel travail intellectuel exigeant qu'un humain réalise, à condition d'avoir le temps et les ressources, sans nécessiter une architecture sur mesure pour chaque nouveau rôle.
Les modèles de langage modernes :
Ils peuvent simuler un savoir et un raisonnement larges parce que le langage encode beaucoup d'expertise humaine. Mais ils :
On confond souvent langage fluide et intelligence générale parce que :
Tout cela crée une illusion de compréhension et d'agence. Le système sous‑jacent se contente encore de prédire du texte à partir de motifs dans les données, il ne construit pas et n'utilise pas un modèle du monde ancré pour poursuivre ses propres objectifs.
On peut voir un LLM comme :
Points clés :
Les LLM excellent quand la tâche est essentiellement une prédiction de motifs sur du texte ou du code, par exemple :
Ils peinent ou deviennent risqués lorsque la tâche requiert :
Les « lois d'échelle » montrent que si on augmente taille du modèle, quantité de données et puissance de calcul, la performance sur beaucoup de tâches s'améliore. Mais la mise à l'échelle seule ne comble pas des lacunes structurelles :
La mise à l'échelle apporte :
Utilisez les LLM comme assistants puissants, pas comme autorités :
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Qualifier les LLM actuels d'« IAG » pose plusieurs problèmes :
Un langage précis — « LLM », « modèle étroit », « système agentique utilisant des LLM » — aide à aligner les attentes sur les capacités et les risques réels.
Un ensemble plausible de critères irait bien au‑delà d'un bon chat. On voudrait des preuves de :
Les chercheurs explorent des systèmes plus larges où les LLM sont des composants, pas l'intelligence entière, par exemple :
Ces directions rapprochent la solution de l'intelligence générale en ajoutant ancrage, causalité et état persistant. Elles changent aussi la question : ce n'est plus « Un LLM peut‑il devenir une IAG ? » mais « Des systèmes complexes des LLM peuvent‑ils approcher un comportement de type IAG ? »
Ainsi, les LLM sont de puissants apprentis de motifs linguistiques étroits, pas des agents généralement intelligents et autonomes.
Tout ce qui ressemble à du raisonnement ou de la mémoire émerge de cet objectif de prédiction du token suivant, couplé à l'échelle et au fine‑tuning, et non d'une logique symbolique explicite ou d'un magasin de croyances persistant.
Dans ces domaines, ils doivent être utilisés avec une supervision humaine forte et des outils externes (recherche, calculatrices, simulateurs, check‑lists).
Elle ne produit pas automatiquement une intelligence générale autonome. Des ingrédients architecturaux et des conceptions systémiques supplémentaires sont nécessaires.
Les LLM actuels, même avec des échafaudages d'agent, nécessitent encore beaucoup de scripts humains et d'orchestration d'outils pour approcher ces comportements—et restent fragiles en robustesse et en généralité.
