Yann LeCun, scientifique en chef de l'IA chez Meta, révèle les 4 traits humains clés que les modèles d'IA actuels ne possèdent pas
Yann LeCun, scientifique en chef de l'IA chez Meta, a identifié quatre caractéristiques essentielles de l'intelligence humaine qui manquent aux modèles d'IA actuels. Lors du sommet AI Action Summit à Paris, il a expliqué que ces lacunes nécessitent une refonte des méthodes d'entraînement des IA.
Lors de cet événement réunissant dirigeants politiques et experts en IA, LeCun a partagé sa vision avec Anthony Annunziata, responsable de l'IA chez IBM. Il a souligné que toute intelligence, humaine ou animale, repose sur quatre piliers : comprendre le monde physique, posséder une mémoire persistante, raisonner et planifier des actions complexes.
Selon LeCun, les modèles de langage actuels n'atteignent pas ce niveau. Les géants technologiques tentent de combler ces lacunes en greffant des fonctionnalités supplémentaires, comme des systèmes visuels ou des mémoires associatives, mais ces solutions restent des 'rustines'.
LeCun propose une alternative : les modèles basés sur le monde. Ces systèmes apprennent à partir de scénarios réels et développent une cognition supérieure aux IA basées sur des motifs. Meta expérimente déjà cette approche avec V-JEPA, un modèle non génératif qui prédit les parties manquantes de vidéos.
Le scientifique compare cette méthode à la hiérarchisation des connaissances en chimie. Tout comme nous avons abstrait les particules, atomes et molécules pour comprendre la matière, l'IA doit apprendre à ignorer les détails superflus pour maîtriser le monde physique.
Cette vision hiérarchique de l'apprentissage pourrait être la clé pour doter les IA de véritables capacités de compréhension et de planification, franchissant ainsi une nouvelle étape vers une intelligence artificielle plus humaine.
