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Édition du: 27/01/2025 |
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INDEX |
LOGIQUE et IA |
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IA – Modèles à raisonnement Première
génération: Intelligence Artificielle
(IA) générative comme Chat-GPT ou Copilot. Deuxième
génération: outre l'apprentissage, la
deuxième génération intègre une capacité de raisonnement, de déduction. Avec
elle, une nouvelle étape significative va être franchie dans le domaine de la
révolution IA. |
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Sommaire de cette page >>> Approche >>> Deuxième génération d'IA générative |
Débutants Glossaire |
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IA Les applications d'Intelligence
Artificielle sont connues de longue date. IA générative En 2022 est apparu ChatGPT, un agent
conversationnel (chatbot) utilisant des transformateurs génératifs
pré-entrainés (Generative Pretrained
Transformers en anglais, ou GPT) IA générative à modèles de
raisonnement En 2025 se prépare la nouvelle génération qui,
outre l'apprentissage, sera capable de tenir des raisonnements. |
LLM – Large Language Model Les grands modèles de langage sont nés en 2018.
Ils constituent la technologie utilisée par l'IA générative. Ce sont des réseaux de
neurones profonds entraînés sur de grandes quantités de texte. Ils sont entraînés à prédire une suite probable
pour une entrée donnée. Les modèles de langage à grand nombre de
paramètres sont capables de capturer une grande partie de la syntaxe et de la
sémantique du langage humain. |
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Nouvelle ère L’intégration de mécanismes de raisonnement au
cœur des modèles IA ouvre la voie à une nouvelle ère d’applications. Capables
de planifier, décomposer des problèmes et tester des hypothèses, ces modèles
révolutionnent des secteurs comme la logistique, les mathématiques et le
diagnostic médical. |
Intérêt Les systèmes de la première génération à
apprentissage profond sont nombreux en 2024 (plus de 50
modèles). ChatGPT 5, Gemini 2.0,
Claude 3.5, DeepAI … Ce sont des technologies qui arrivent à un
plateau de performances; les nouvelles versions n'offrent désormais que peu
de progrès. |
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Piste Les chercheurs explorent de nouvelles pistes de
R&D afin d'obtenir de nouvelles performances. Parmi ces pistes les modèles
à raisonnement constituent une nouvelle tendance forte qui est
compatible avec la technologie existante de première génération. |
Chaine de pensée (Chain of thought
– CoT) L’idée consiste à doter les modèles d'IA
existants d’une capacité de réflexion plus proche de celle des humains. La chaîne de pensée (CoT) reflète le raisonnement
humain, facilitant la résolution systématique des problèmes grâce à une série
cohérente de déductions logiques. La chaîne de pensée est une approche de
l'intelligence artificielle qui simule des processus de raisonnement de type
humain en décomposant des tâches complexes en une suite d'étapes logiques
gérables qui conduisent séquentiellement à une réponse concluante. |
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Première génération Les LLM traditionnels se basent principalement
sur des associations statistiques pour générer des réponses. Leur approche reste principalement basée sur des
corrélations statistiques, sans véritable compréhension ou raisonnement
sous-jacent. Ils excellent dans la génération de contenus
fluides ou la synthèse d’informations préexistantes, mais peinent souvent à
traiter des problèmes nécessitant des étapes logiques structurées ou une
analyse d’abstraction. Bref, leur capacité à raisonner reste limitée. |
Deuxième génération Les modèles de raisonnement intègrent des
processus de délibération interne pour analyser et résoudre des problèmes
complexes Les modèles à raisonnement cherchent à imiter un
haut niveau de la cognition humaine, celle qui implique une réflexion
délibérée et structurée, permettant une meilleure cohérence des réponses et
une capacité accrue à atteindre des objectifs. Ces modèles sont conçus pour décomposer les problèmes
complexes, suivre des règles logiques ou encore intégrer des connaissances
symboliques, comme des graphes ou des moteurs de résolution d’équations. Dit autrement, ils sont conçus pour réfléchir et
tester des hypothèses avant de formuler une réponse. |
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