{"id":3746,"date":"2026-07-20T13:03:17","date_gmt":"2026-07-20T11:03:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.francq.info\/?p=3746"},"modified":"2026-07-20T13:03:57","modified_gmt":"2026-07-20T11:03:57","slug":"lia-est-elle-reellement-intelligente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.francq.info\/index.php\/blog\/lia-est-elle-reellement-intelligente\/","title":{"rendered":"L’IA est-elle r\u00e9ellement intelligente ?"},"content":{"rendered":"\n

L’av\u00e8nement de l’IA g\u00e9n\u00e9rative pose \u00e0 nouveau la question de l’intelligence des ordinateurs. Ce questionnement, abandonn\u00e9 rapidement \u00e0 ses d\u00e9buts, est relanc\u00e9 par les succ\u00e8s r\u00e9cents de l’IA. Serait-on pr\u00e8s de la fameuse singularit\u00e9 technologique<\/a>, ce moment o\u00f9 les machines deviennent sup\u00e9rieures aux humains ?<\/p>\n\n\n\n

Plusieurs sp\u00e9cialistes affirment que certaines IA modernes disposent d\u00e9sormais d’une intelligence humaine. Leur capacit\u00e9 \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer du code informatique<\/a> complexe, \u00e0 donner des r\u00e9ponses correctes \u00e0 des examens universitaires ou encore \u00e0 cr\u00e9er des po\u00e8mes le prouverait [1<\/a>]. L’ordinateur r\u00e9sout des probl\u00e8mes difficiles qui exigent expertises et exp\u00e9riences de la part des humains.<\/p>\n\n\n\n

On ne peut \u00e9videmment pas nier les r\u00e9ussites \u00e9poustouflantes de l’IA g\u00e9n\u00e9rative1<\/a><\/sup> bien loin des approches par force brute<\/a> au c\u0153ur des premi\u00e8res r\u00e9ussites de l’IA2<\/a><\/sup>. Pour autant, au regard de leur fonctionnement actuel, on peut n\u00e9anmoins l\u00e9gitimement s’interroger sur le fait que ces r\u00e9alisations repr\u00e9sentent une preuve d’intelligence.<\/p>\n\n\n\n

Sans m’exprimer sur l’impossibilit\u00e9 pour un ordinateur d’\u00eatre \u00abintelligent\u00bb un jour, je partage le scepticisme concernant les mod\u00e8les actuels. Je ne pense pas que nous nous trouvions d\u00e9j\u00e0 en pr\u00e9sence d’IA capables de reproduire le raisonnement humain.<\/p>\n\n\n\n

Le test de Turing<\/h5>\n\n\n\n

La question de l’intelligence d’un ordinateur n’est pas neuve, et ce m\u00eame avant l’invention du transistor<\/a> qui permit la progression fulgurante de la puissance computationnelle. D\u00e8s 1950, Alan Turing<\/a>, l’un des p\u00e8res de l’informatique, pose d\u00e9j\u00e0 la question dans un article fondateur [2<\/a>]. Pour y r\u00e9pondre, il propose un test, qu’on appellera par la suite \u00able test de Turing<\/a>\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Il s’agit d’une variation du jeu d’imitation. Un interrogateur humain interagit textuellement (donc sans image ni voix) avec un humain et un ordinateur sans savoir qui est qui, et doit identifier lequel des deux est l’humain. Pour cela, il peut formuler toutes les questions qu’il souhaite, l’humain et l’ordinateur \u00e9tant oblig\u00e9s d’y r\u00e9pondre3<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n

Pour Turing<\/a>, si l’interrogateur est incapable de distinguer l’humain de l’ordinateur, c’est que ce dernier a pu soutenir une discussion \u00e9labor\u00e9e et r\u00e9pondre \u00e0 toutes les questions comme le ferait un humain, ce qui d\u00e9montre son intelligence. Notons que ce test ne s’int\u00e9resse nullement aux m\u00e9canismes mis en \u0153uvre par l’ordinateur pour le passer.<\/p>\n\n\n\n

Plusieurs sp\u00e9cialistes aujourd’hui estiment que les agents conversationnels<\/a> bas\u00e9s sur l’IA g\u00e9n\u00e9rative d\u00e9montrent cette aptitude [1<\/a>]. Et le fait que l’IA r\u00e9ponde bien plus vite et sur un champ de connaissances bien plus vaste que n’importe quel humain pourrait m\u00eame \u00eatre la preuve qu’elle nous a d\u00e9j\u00e0 d\u00e9pass\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

Certes, des professeurs auraient la puce \u00e0 l’oreille en voyant une orthographe et un style aussi l\u00e9ch\u00e9s et coh\u00e9rents sur l’ensemble des r\u00e9ponses. De m\u00eame, avec un peu d’entra\u00eenement, on identifierait des tournures de phrases propres \u00e0 l’IA [3<\/a>]. Mais les humains ont aussi leurs petites manies et nos grandes \u00e9crivaines et grands \u00e9crivains nous rappellent que la perfection dans l’\u00e9criture est \u00e0 notre port\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

De plus, le fait que les r\u00e9seaux de neurones artificiels<\/a>, ces mod\u00e8les math\u00e9matiques suppos\u00e9s proposer une version informatis\u00e9e du fonctionnement de notre cerveau4<\/a><\/sup>, se trouvent au c\u0153ur de l’IA g\u00e9n\u00e9rative renforce l’id\u00e9e d’une sorte d’\u00e9quivalence entre les processus d’un ordinateur et ceux de nos raisonnements.<\/p>\n\n\n\n

Des erreurs monumentales<\/h5>\n\n\n\n

Pourtant, en pratique, l’IA, y compris sa composante g\u00e9n\u00e9rative, produit parfois des r\u00e9ponses compl\u00e8tement erron\u00e9es. \u00c9videmment, l’humain se trompe \u00e9galement. Mais l’IA se distingue par des erreurs d’une flagrante b\u00eatise g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par des mod\u00e8les sp\u00e9cialis\u00e9s. Prenons deux exemples5<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n

En modifiant un simple pixel<\/a> d’une photo, une IA de reconnaissance d’images peut confondre une voiture avec un chien [4<\/a>]. Malgr\u00e9 un apprentissage sur des millions d’exemples, une IA peut donc \u00e9prouver des difficult\u00e9s \u00e0 \u00abcomprendre\u00bb qu’un chien n’a pas de roues et qu’une voiture n’utilise pas de pattes pour se d\u00e9placer.<\/p>\n\n\n\n

Lorsqu’on formule une m\u00eame demande sous des formes l\u00e9g\u00e8rement diff\u00e9rentes, les agents conversationnels<\/a> peuvent g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses dissemblables (dont certaines parfois fausses), alors m\u00eame que les diverses formulations ne contiennent aucune ambigu\u00eft\u00e9 quant \u00e0 la t\u00e2che demand\u00e9e [5<\/a>].<\/p>\n\n\n\n

L\u00e0 o\u00f9 l’humain g\u00e8re g\u00e9n\u00e9ralement ambivalence, impr\u00e9cision et informations manquantes\u00a0\u2014 nos enseignantes et enseignants le d\u00e9montrent chaque jour en r\u00e9pondant aux \u00e9l\u00e8ves \u2014 l’IA g\u00e9n\u00e9rative t\u00e2tonne parfois. L\u00e0 o\u00f9 l’humain construit ses expertises par ajouts successifs, une IA peut donner une bonne r\u00e9ponse \u00e0 une question compliqu\u00e9e tout en produisant une mauvaise \u00e0 un probl\u00e8me banal du m\u00eame domaine.<\/p>\n\n\n\n

On me r\u00e9torquera qu’il \u00absuffit\u00bb d’augmenter la taille des mod\u00e8les et de fournir plus d’exemples pour \u00e9viter que des IA fassent de telles erreurs. Sans doute. Mais l’intelligence n’est-elle pas li\u00e9e \u00e0 une capacit\u00e9 de g\u00e9n\u00e9ralisation \u00abrapide\u00bb ? N\u00e9cessiter des millions d’exemples pour apprendre \u00e0 distinguer un chien d’une voiture est-ce r\u00e9ellement un signe d’intelligence ?<\/p>\n\n\n\n

Un apprentissage statistique \u00e0 petits pas<\/h5>\n\n\n\n

Les limites actuelles de l’IA d\u00e9coulent certainement de son fonctionnement bas\u00e9 sur l’apprentissage statistique. Une IA calcule des probabilit\u00e9s de similarit\u00e9 entre une demande (telle une photo) et des \u00e9chantillons qui lui sont fournis (par exemple un corpus d’apprentissage<\/a> compos\u00e9 de photos \u00e9tiquet\u00e9es de chiens et de voitures).<\/p>\n\n\n\n

Concr\u00e8tement, l’approche statistique recherche des motifs r\u00e9guliers dans les donn\u00e9es num\u00e9riques qu’on lui propose. Si une s\u00e9rie de nombres suit toujours une autre, \u00e0 chaque fois que la premi\u00e8re s\u00e9rie sera rencontr\u00e9e, la seconde aura une grande probabilit\u00e9 d’\u00eatre g\u00e9n\u00e9r\u00e9e. Et peu importe si ces nombres repr\u00e9sentent du texte, du son ou une image.<\/p>\n\n\n\n

Prenons un agent conversationnel<\/a> comme ChatGPT<\/a><\/em>. Il transforme d’abord la demande initiale en une liste de jetons. Chaque jeton correspond \u00e0 un ensemble de quelques caract\u00e8res (tels \u00abception\u00bb ou \u00abues\u00bb). On assigne \u00e0 chaque jeton un identifiant (nombre) unique. L’agent conversationnel<\/a> va calculer quel jeton (nombre) poss\u00e8de la plus grande probabilit\u00e9 de compl\u00e9ter la liste initiale et l’y ajoute6<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n

Puis, progressivement et de mani\u00e8re r\u00e9cursive, il adjoint d’autres jetons \u00e0 cette liste. \u00c0 chaque \u00e9tape, il calcule toujours le jeton le \u00abplus probable\u00bb \u00e0 juxtaposer. Lorsqu’un jeton particulier est g\u00e9n\u00e9r\u00e9, le processus s’arr\u00eate. L’ensemble des jetons g\u00e9n\u00e9r\u00e9s forme la r\u00e9ponse \u00e0 la demande7<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n

Pour construire un mod\u00e8le d’IA, il faut \u00e9norm\u00e9ment d’\u00e9chantillons8<\/a><\/sup> pour d\u00e9terminer la valeur de ses nombreux param\u00e8tres, parfois des milliers de milliards. Chaque \u00e9chantillon ne permet d’ajuster que quelques param\u00e8tres et de mani\u00e8re tr\u00e8s circonscrite. Pas de place donc pour un \u00abmoment eur\u00eaka<\/em>\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Une IA s’adapte donc \u00ablin\u00e9airement\u00bb au fil des millions d’\u00e9chantillons qu’on lui donne. M\u00eame si la puissance de calcul donne l’illusion d’une rapidit\u00e9, au prix sans doute d’une consommation \u00e9nerg\u00e9tique difficilement soutenable sur le moyen terme, une IA apprend laborieusement.<\/p>\n\n\n\n

Les sauts rationnels<\/h5>\n\n\n\n

\u00c0 l’inverse, les humains apprennent plut\u00f4t par ce que j’appelle (par analogie avec les sauts quantiques<\/a>) des \u00absauts rationnels\u00bb. Chaque nouvelle connaissance provoque un changement de notre syst\u00e8me de connaissances quasi instantan\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Cette brusque transformation cr\u00e9e des relations conceptuelles nouvelles avec des connaissances existantes qui permettent un saut qualitatif de notre capacit\u00e9 de raisonnement. Ce sont ces sauts qui repr\u00e9sentent notre facult\u00e9 de g\u00e9n\u00e9ralisation.<\/p>\n\n\n\n

Ainsi, si un humain sait qu’aucun mammif\u00e8re n’a de roue9<\/a><\/sup> et qu’un chien est un mammif\u00e8re, aucun exemple ne sera n\u00e9cessaire pour diff\u00e9rencier une voiture d’un chien, et ce m\u00eame si l’humain n’a jamais vu un chien de sa vie.<\/p>\n\n\n\n

La chambre chinoise<\/h5>\n\n\n\n

D’ailleurs, si un humain utilisait un fonctionnement similaire \u00e0 une IA pour r\u00e9soudre un probl\u00e8me complexe, parlerait-on d’intelligence ?<\/p>\n\n\n\n

Pour r\u00e9pondre \u00e0 cette question, j’utiliserai une variante de l’exp\u00e9rience de pens\u00e9e dite de la \u00abchambre chinoise<\/a>\u00bb du philosophe am\u00e9ricain John Searle<\/a> [6<\/a>]. Dans celle-ci, je me retrouve enferm\u00e9 dans une biblioth\u00e8que compos\u00e9e uniquement d’ouvrages en chinois, langue que je ne connais pas.<\/p>\n\n\n\n

Ma seule possibilit\u00e9 de sortie est de donner la bonne r\u00e9ponse \u00e0 une question qui m’est pos\u00e9e en chinois. Je pourrai alors essayer de retrouver dans les ouvrages la liste de sinogrammes<\/a> formant la question. Supposons que j’en identifie quelques-uns qui la contiennent.<\/p>\n\n\n\n

Je pourrai remarquer qu’\u00e0 chaque fois que ces sinogrammes<\/a> sont pr\u00e9sents, on retrouve toujours un peu apr\u00e8s une autre liste. Je pourrai recopier chacun des sinogramme<\/a> de cette seconde liste et la renvoyer comme \u00abr\u00e9ponse\u00bb. \u00c0 aucun moment je ne comprends ce que je fais. Je me contente juste de chercher des \u00abimages\u00bb identiques puis d’en imiter d’autres.<\/p>\n\n\n\n

Sachant que la ma\u00eetrise du chinois demande des d\u00e9cennies de travail et d’efforts, peut-on pour autant en conclure que je suis intelligent si (par chance) la \u00abr\u00e9ponse\u00bb que je donne est correcte ? Je ne le pense pas.<\/p>\n\n\n\n

C’est la raison pour laquelle je ne crois pas non plus qu’on puisse qualifier l’IA actuelle d’intelligente. M\u00eame lorsqu’elle \u00abinnove\u00bb, comme en g\u00e9n\u00e9rant un algorithme de tri plus efficace que ceux connus [7<\/a>], l’IA proc\u00e8de par traitement de nombres sans la moindre signification. Sa capacit\u00e9 \u00e0 en manipuler des millions \u00e0 une vitesse incroyable m’appara\u00eet seulement comme une illusion d’intelligence.<\/p>\n\n\n\n

J’insiste pour dire que cela n’invalide pas forc\u00e9ment l’usage de l’IA. De nombreux mod\u00e8les statistiques ont une utilit\u00e9 av\u00e9r\u00e9e (par exemple les mod\u00e8les de diffusion d’\u00e9pid\u00e9mies reposent en partie dessus). Mais cela n’octroie pas pour autant une intelligence aux machines qui les calculent, et ce quelle que soit la complexit\u00e9 de ces mod\u00e8les.<\/p>\n\n\n\n

L’absence de bon sens<\/h5>\n\n\n\n

Il y a en outre une autre diff\u00e9rence cruciale entre le fonctionnement d’une IA et celui d’un humain : l’importance de la projection dans le monde. Nous pensons et agissons toujours en \u00e9tant encastr\u00e9s dans une r\u00e9alit\u00e9 et nous savons que nous agissons sur elle d’une mani\u00e8re ou d’une autre.<\/p>\n\n\n\n

L\u00e0 o\u00f9 un humain anticipe des cons\u00e9quences de ses actions, parfois en les sous-estimant ou en les sur-estimant, l’IA n’anticipe rien du tout. Elle g\u00e9n\u00e8re une r\u00e9ponse, telle une s\u00e9quence de jetons pour l’IA g\u00e9n\u00e9rative, sans en mesurer les r\u00e9percussions10<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n

L’humain est continuellement en prise avec\u00a0ce que les biologistes appellent son \u00abUmwelt<\/em>\u00bb, son environnement sensoriel propre, qui le projette dans la r\u00e9alit\u00e9 [8<\/a>]. Rien de tout cela pour une IA : elle calcule et produit une s\u00e9rie de nombres. <\/p>\n\n\n\n

La course au gigantisme des mod\u00e8les actuellement en cours va certainement permettre \u00e0 l’IA de r\u00e9soudre \u00e0 l’avenir des probl\u00e8mes toujours plus complexes tout en diminuant ses hallucinations<\/a>. Mais je reste convaincu que l’approche statistique actuelle se montrera incapable de lui donner le bon sens n\u00e9cessaire pour \u00e9viter les erreurs grossi\u00e8res.<\/p>\n\n\n\n

On est toujours dans l’\u00e8re de l’IA faible<\/h5>\n\n\n\n

Les fondateurs de la discipline esp\u00e9raient au d\u00e9but reproduire les processus mentaux humains dans des ordinateurs, une approche dite de \u00abl’IA forte\u00bb. Face aux \u00e9checs initiaux, la communaut\u00e9 de l’IA adopta une autre d\u00e9marche dite de \u00abl’IA faible\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Il ne s’agit plus d’\u00e9galer, et encore moins de d\u00e9passer, une intelligence humaine, mais de proposer des outils qui r\u00e9solvent automatiquement de mani\u00e8re satisfaisante des probl\u00e8mes qui, s’ils \u00e9taient trait\u00e9s par des humains, demanderaient de l’intelligence. L’IA g\u00e9n\u00e9rative est peut-\u00eatre l’aboutissement de cette perspective.<\/p>\n\n\n\n

Pourrons-nous un jour d\u00e9velopper des IA qui, sur base d’autres approches, acqui\u00e8rent une intelligence similaire \u00e0 la n\u00f4tre ? Pour celles et ceux qui croient en l’existence d’une transcendance, la r\u00e9ponse ne peut \u00eatre que n\u00e9gative. Pour les autres, tout est th\u00e9oriquement possible. Mais ceci est une autre histoire\u2026<\/p>\n\n\n\n

R\u00e9f\u00e9rences<\/h5>\n\n\n\n

[1] Eddy Keming Chen, Mikhail Belkin, Leon Bergen & David Danks, \u00abDoes AI Already Have Human-Level Intelligence? The Evidence Is Clear\u00bb, Nature<\/em>, 650(8100), pp. 36\u201140, 2026.<\/p>\n\n\n\n

[2] Alan Turing, \u00abComputing Machinery and Intelligence\u00bb, Mind<\/em>, 59(236), pp. 433\u2011460, 1950.<\/p>\n\n\n\n

[3] Fr\u00e9d\u00e9ric Kaplan, \u00abL\u2019\u00e9trange plume de ChatGPT\u00bb, Le Monde diplomatique<\/em>, 72(856), p. 19, 2025.<\/p>\n\n\n\n

[4] Jiawei Su, Danilo Vasconcellos Vargas & Kouichi Sakurai, \u00abOne Pixel Attack for Fooling Deep Neural Networks\u00bb, IEEE Transactions on Evolutionary Computation<\/em>, 23(5), pp. 828\u2011841, 2019.<\/p>\n\n\n\n

[5] Lexin Zhou, Wout Stellar, Fernando Mart\u00ednez-Plumed, Yael Moros-Daval, C\u00e8sar Ferri & Jos\u00e9 Hern\u00e1ndez-Orallo, \u00abLarger and more instructable language models become less reliable\u00bb, Nature<\/em>, 634(8032), pp. 61\u201168, 2024.<\/p>\n\n\n\n

[6] John R. Searle, \u00abMinds, brains, and programs\u00bb, Behavioral and Brain Sciences<\/em>, 3(3), pp. 417\u2011424, 1980.<\/p>\n\n\n\n

[7] Daniel J. Mankowitz, Andrea Michi, Anton Zhernov, et al., \u00abFaster sorting algorithms discovered using deep reinforcement learning\u00bb,\u00a0Nature<\/em>,\u00a0618(7964), pp. 257\u2011263, 2023.<\/p>\n\n\n\n

[8] Jakob von Uexk\u00fcll,\u00a0Umwelt und Innenwelt der Tiere<\/em>, Springer, 1909.<\/p>\n\n\n\n

Notes<\/h5>\n\n\n
  1. J’utilise tr\u00e8s r\u00e9guli\u00e8rement l’IA, notamment pour g\u00e9n\u00e9rer rapidement des brouillons de code informatique pour diff\u00e9rents probl\u00e8mes. Il ne s’agit donc pas dans ce billet de remettre en cause les utilit\u00e9s potentielles de l’IA. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  2. Les ordinateurs calculant avec une rapidit\u00e9 et une pr\u00e9cision hors d’atteinte de n’importe quel humain, ils peuvent \u00e9valuer un bien plus grand nombre de possibilit\u00e9s qu’un humain. Par exemple, pour un jeu d’\u00e9checs, ils peuvent calculer toutes les possibilit\u00e9s avec des dizaines de coups d’avance, ce que m\u00eame des g\u00e9nies se montrent incapables de faire. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  3. Par contre, rien n’oblige les deux parties \u00e0 r\u00e9pondre \u00abhonn\u00eatement\u00bb, en particulier l’ordinateur peut d\u00e9ployer des strat\u00e9gies pour tromper l’interrogateur. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  4. En r\u00e9alit\u00e9, comme je l’ai d\u00e9j\u00e0 signal\u00e9 quelques fois sur ce blog, les r\u00e9seaux de neurones artificiels<\/a> se basent sur une compr\u00e9hension limit\u00e9e et incompl\u00e8te du fonctionnement de notre cerveau. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  5. Ces deux exemples utilisent l’approche statistique pour solutionner les probl\u00e8mes, approche qui s’est impos\u00e9e dans le champ de l’IA. Il existe d’autres approches qui sont plus robustes quant aux erreurs qu’elles produisent, mais elles sont limit\u00e9es \u00e0 un ensemble tr\u00e8s restreint (de classes) de probl\u00e8mes, de sorte que leur suppos\u00e9e intelligence ne se pose pas. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  6. Pour \u00e9tablir ses probabilit\u00e9s, un agent conversationnel<\/a> analyse des milliards de documents pour d\u00e9terminer des corr\u00e9lations entre diff\u00e9rents ensembles de jetons. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  7. Puisque chaque jeton dispose de son identifiant unique, lorsqu’un agent conversationnel<\/a> g\u00e9n\u00e8re un jeton, il suffit de regarder dans une table de correspondance<\/a> \u00e0 quel ensemble de caract\u00e8res il correspond pour pr\u00e9senter du texte. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  8. Plus la taille d’un mod\u00e8le est importante, plus il faut d\u00e9cupler le nombre d’\u00e9chantillons pour l’entra\u00eener \u00abcorrectement\u00bb. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  9. Je m’inspire \u00e9videmment de l’exemple bien connu d’Aristote<\/a>. Si tous les humains sont mortels (connaissance ancienne), et que Pascal est un humain (nouvelle connaissance), alors on sait \u00abinstantan\u00e9ment\u00bb que Pascal est mortel. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li>
  10. En pratique, les fournisseurs d’IA encadrent leurs mod\u00e8les d’un ensemble de r\u00e8gles qui v\u00e9rifient, parfois de mani\u00e8re fort peu efficace, que les r\u00e9sultats fournis ne posent pas de probl\u00e8mes. \u21a9\ufe0e<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Les succ\u00e8s des IA g\u00e9n\u00e9ratives comme ChatGPT, Claude ou Gemini r\u00e9animent la question de l’intelligence des ordinateurs. Sont-elles aussi intelligentes que nous, voire plus ? Ou s’agit-il d’une illusion ?<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"[{\"content\":\"J'utilise tr\u00e8s r\u00e9guli\u00e8rement l'IA, notamment pour g\u00e9n\u00e9rer rapidement des brouillons de code informatique pour diff\u00e9rents probl\u00e8mes. Il ne s'agit donc pas dans ce billet de remettre en cause les utilit\u00e9s potentielles de l'IA.\",\"id\":\"c271b712-1fdb-4228-99f4-e0f229396a20\"},{\"content\":\"Les ordinateurs calculant avec une rapidit\u00e9 et une pr\u00e9cision hors d'atteinte de n'importe quel humain, ils peuvent \u00e9valuer un bien plus grand nombre de possibilit\u00e9s qu'un humain. Par exemple, pour un jeu d'\u00e9checs, ils peuvent calculer toutes les possibilit\u00e9s avec des dizaines de coups d'avance, ce que m\u00eame des g\u00e9nies se montrent incapables de faire.\",\"id\":\"8ec6fcb8-e6bc-45f3-aa44-06ff816c83fc\"},{\"content\":\"Par contre, rien n'oblige les deux parties \u00e0 r\u00e9pondre \u00abhonn\u00eatement\u00bb, en particulier l'ordinateur peut d\u00e9ployer des strat\u00e9gies pour tromper l'interrogateur.\",\"id\":\"78e975d5-15c7-4e72-a6f3-75cb90fb314c\"},{\"content\":\"En r\u00e9alit\u00e9, comme je l'ai d\u00e9j\u00e0 signal\u00e9 quelques fois sur ce blog, les r\u00e9seaux de neurones artificiels<\/a> se basent sur une compr\u00e9hension limit\u00e9e et incompl\u00e8te du fonctionnement de notre cerveau.\",\"id\":\"ed1b84b6-f204-40e3-97f6-7757ee9518f2\"},{\"content\":\"Ces deux exemples utilisent l'approche statistique pour solutionner les probl\u00e8mes, approche qui s'est impos\u00e9e dans le champ de l'IA. Il existe d'autres approches qui sont plus robustes quant aux erreurs qu'elles produisent, mais elles sont limit\u00e9es \u00e0 un ensemble tr\u00e8s restreint (de classes) de probl\u00e8mes, de sorte que leur suppos\u00e9e intelligence ne se pose pas.\",\"id\":\"34a98bdb-d872-46cb-8fbd-0324e3583132\"},{\"content\":\"Pour \u00e9tablir ses probabilit\u00e9s, un agent conversationnel<\/a> analyse des milliards de documents pour d\u00e9terminer des corr\u00e9lations entre diff\u00e9rents ensembles de jetons.\",\"id\":\"5739e625-101d-4634-b781-c2232097a52b\"},{\"content\":\"Puisque chaque jeton dispose de son identifiant unique, lorsqu'un agent conversationnel<\/a> g\u00e9n\u00e8re un jeton, il suffit de regarder dans une table de correspondance<\/a> \u00e0 quel ensemble de caract\u00e8res il correspond pour pr\u00e9senter du texte.\",\"id\":\"09270f15-6157-4734-b138-a8849c0505bd\"},{\"content\":\"Plus la taille d'un mod\u00e8le est importante, plus il faut d\u00e9cupler le nombre d'\u00e9chantillons pour l'entra\u00eener \u00abcorrectement\u00bb.\",\"id\":\"6d8ccb46-2480-4a31-bc05-9a753e5f21c9\"},{\"content\":\"Je m'inspire \u00e9videmment de l'exemple bien connu d'Aristote<\/a>. Si tous les humains sont mortels (connaissance ancienne), et que Pascal est un humain (nouvelle connaissance), alors on sait \u00abinstantan\u00e9ment\u00bb que Pascal est mortel.\",\"id\":\"f045c54e-b107-4f4a-9036-12b7efa4162f\"},{\"content\":\"En pratique, les fournisseurs d'IA encadrent leurs mod\u00e8les d'un ensemble de r\u00e8gles qui v\u00e9rifient, parfois de mani\u00e8re fort peu efficace, que les r\u00e9sultats fournis ne posent pas de probl\u00e8mes.\",\"id\":\"2f35575f-7951-4b84-8d73-44d61322176d\"}]"},"categories":[107],"tags":[103,109],"class_list":["post-3746","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-epistemology","tag-philosophy","tag-technologie"],"views":22,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.francq.info\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3746","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.francq.info\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.francq.info\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.francq.info\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.francq.info\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3746"}],"version-history":[{"count":138,"href":"https:\/\/www.francq.info\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3746\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3887,"href":"https:\/\/www.francq.info\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3746\/revisions\/3887"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.francq.info\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3746"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.francq.info\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3746"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.francq.info\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3746"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}