L’évolution rapide de l’intelligence artificielle (IA) a alimenté la conviction que nous approchons de l’intelligence artificielle générale (AGI), une étape transformative. Cet article explore sept technologies essentielles, semblables aux boules de cristal de la série bien-aimée, dont la convergence pourrait potentiellement invoquer le ‘Dragon AGI’, révolutionnant le monde tel que nous le connaissons.
Le terme AGI (Artificial General Intelligence) a été inventé pour la première fois en 1997 par Mark Gubrud. Des années plus tard, le spectacle des robots de Boston Dynamics effectuant des flips à 360 degrés et la création de romans par DeepSeek qui rappellent la série Fondation d’Isaac Asimov nous ont fait prendre conscience que les sept boules de cristal, dispersées le long du fleuve du progrès technologique, reconstituent progressivement l’image complète du Dragon AGI.
La première boule de cristal : les réseaux neuronaux – Émuler le cerveau humain
Le cerveau humain, la source de l’intelligence, est un réseau complexe de milliards de neurones. La première ‘boule de cristal technique’ est l’imitation précise de cette merveille biologique : les réseaux neuronaux artificiels (RNA). En termes simples, les RNA tentent de construire un réseau virtuel de ‘neurones’ en utilisant du code informatique et des modèles mathématiques, dans l’espoir de reproduire la capacité du cerveau humain à traiter l’information et à apprendre des connaissances. Les données circulent depuis la couche d’entrée, subissent un traitement complexe à travers de multiples couches cachées et produisent finalement des résultats dans la couche de sortie. Plus il y a de couches, c’est-à-dire ‘l’apprentissage profond’, plus l’information traitée est complexe.
Bien que le concept existe depuis longtemps, sa réalisation effective dépend de la croissance exponentielle de la puissance de calcul des ordinateurs et de l’optimisation des algorithmes. Il est devenu la pierre angulaire de l’intelligence artificielle moderne. Imaginez que la classification automatique des albums sur votre téléphone mobile, ou la capacité de l’assistant vocal à comprendre vos instructions, sont toutes dues à la figure brillante des réseaux neuronaux qui se cache derrière eux.
La deuxième boule de cristal : les bases de données vectorielles – La cyber-bibliothèque
Cependant, le simple fait de posséder une ‘structure cérébrale’ est loin d’être suffisant. Nous avons également besoin d’une ‘banque de mémoire’ efficace pour stocker et récupérer des quantités massives de connaissances. Les bases de données traditionnelles reposent sur des recherches précises par mots-clés, ce qui rend difficile la compréhension d’informations telles que ‘sens similaire’ ou ‘conceptuellement lié’. Par conséquent, la deuxième boule de cristal - la base de données vectorielle - a émergé. Cette base de données est comme une ‘cyber-bibliothèque’. Elle gère les connaissances d’une nouvelle manière en convertissant des informations telles que le texte, les images et les sons en vecteurs numériques, de sorte que les informations ayant des significations similaires soient proches les unes des autres dans l’espace mathématique, de sorte que la recherche de contenu basée sur le ‘sens’ puisse être réalisée. Si vous voulez trouver un livre sur ‘le voyage spatial’, elle peut rapidement vous recommander tous les livres pertinents. De nombreuses applications d’IA (telles que le service client intelligent et les systèmes de questions-réponses sur les documents) dépendent de plus en plus de cette base de données vectorielle, ce qui améliore la précision et l’efficacité de la recherche d’informations.
La troisième boule de cristal : Transformer – L’attention de la machine
Pour permettre aux machines de vraiment comprendre les nuances du langage humain, telles que le contexte, le sous-texte et les jeux de mots, les machines doivent posséder des capacités de ‘compréhension de lecture’ extraordinaires. La troisième boule de cristal - l’architecture Transformer, en particulier son ‘mécanisme d’attention’ central, donne aux machines cette capacité presque ‘de lecture de l’esprit’. Lors du traitement d’un mot, Transformer peut simultanément prêter attention à tous les autres mots de la phrase et juger quels mots sont les plus importants pour comprendre la signification du mot actuel. Cela change non seulement la façon dont les machines lisent, mais élève également le traitement du langage naturel à un nouveau niveau. Depuis la publication de l’article ‘Attention Is All You Need’ en 2017, Transformer est devenu le protagoniste absolu dans ce domaine, donnant naissance à de puissants modèles de pré-formation tels que GPT et BERT.
La quatrième boule de cristal : Chaîne de pensée – Une méthodologie pour la pensée
Être capable de ‘parler’ est loin d’être suffisant. L’AGI a également besoin de compétences rigoureuses en raisonnement logique. La quatrième boule de cristal, la technologie Chaîne de pensée (CoT), enseigne à l’IA comment analyser les problèmes en profondeur plutôt que de simplement deviner les réponses. Comme la solution à un problème d’application, CoT guide le modèle pour qu’il analyse étape par étape, en formant une ‘trajectoire de pensée’, puis donne une réponse finale vivante. Les recherches de Google et d’autres institutions montrent que les grands modèles utilisant des invites CoT fonctionnent beaucoup mieux dans les tâches de raisonnement à plusieurs étapes, ce qui fournit un soutien solide aux capacités logiques de l’IA.
La cinquième boule de cristal : Mélange d’experts – Un ensemble de spécialistes
Alors que le nombre de paramètres du modèle monte en flèche, les coûts de formation et d’exploitation sont également un fardeau énorme. À ce moment-là, la cinquième boule de cristal - l’architecture Mélange d’experts (MoE) - a émergé. Cette architecture adopte une stratégie de ‘diviser pour régner’, en formant plusieurs petits ‘réseaux d’experts’ qui sont bons pour traiter certaines tâches spécifiques. Lorsqu’une nouvelle tâche arrive, le ‘réseau de contrôle’ intelligent n’active que les experts nécessaires pour maintenir un fonctionnement efficace. De cette façon, les modèles d’IA peuvent atteindre une échelle énorme et des performances puissantes à un coût acceptable.
La sixième boule de cristal : MCP – Une boîte à outils universelle
Pour transformer l’IA en un véritable ‘acteur’, elle doit être capable d’appeler des outils et de se connecter au monde extérieur. La sixième boule de cristal - le Protocole de contexte du modèle (MCP) - propose le concept d’ajouter une ‘boîte à outils’ à l’IA. En substance, cela permet à l’IA d’appeler des outils externes via des interfaces normalisées pour réaliser des fonctions plus riches. C’est comme équiper des personnes intelligentes de tous les outils dont elles ont besoin, ce qui leur permet de trouver des informations et d’effectuer des tâches à tout moment. Les agents intelligents d’aujourd’hui (AIAgents) incarnent cela, car l’IA peut aider à des tâches telles que la réservation de restaurants, la planification de voyages et l’analyse de données, ce qui est sans aucun doute une étape importante dans les progrès de l’IA.
La septième boule de cristal : VSI – Cerveau d’intuition physique
Pour s’intégrer à la société humaine, l’IA doit également avoir la capacité de comprendre le monde réel. La septième boule de cristal - les technologies liées à l’intelligence visuelle spatiale (VSI) - vise à permettre à l’IA d’avoir un ‘cerveau intuitif’ qui comprend les lois physiques. En termes simples, VSI permet à l’IA de comprendre les informations visuelles obtenues grâce à des caméras ou des capteurs, améliorant ainsi sa cognition des relations entre les objets. C’est la base pour la réalisation de technologies telles que la conduite autonome, les robots intelligents et la réalité virtuelle. C’est sans aucun doute un pont important reliant l’intelligence numérique et la réalité physique.
Le rituel d’invocation
Lorsque ces sept ‘boules de cristal techniques’ se rejoignent, les contours de l’AGI commencent à se préciser. Imaginez que la structure biomimétique des réseaux neuronaux, les connaissances massives dérivées des bases de données vectorielles, la compréhension de l’information par Transformer, la pensée approfondie avec l’aide de la chaîne de pensée, le fonctionnement efficace grâce à l’architecture d’experts hybrides, puis combinés avec MCP pour interagir avec des outils externes, et enfin en utilisant l’intelligence spatiale visuelle pour comprendre le monde matériel. La fusion de toutes ces technologies nous aidera à progresser vers une nouvelle ère du Dragon AGI.
La puissance des réseaux neuronaux
La quête pour reproduire les capacités du cerveau humain a conduit au développement de réseaux neuronaux de plus en plus sophistiqués. Ces réseaux, composés de nœuds ou de ‘neurones’ interconnectés, traitent l’information en couches, imitant la façon dont les neurones biologiques transmettent les signaux. La profondeur de ces réseaux, se référant au nombre de couches, est un facteur crucial dans leur capacité à apprendre des modèles et des relations complexes à partir des données.
L’apprentissage profond, un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux profonds, a obtenu un succès remarquable dans divers domaines, notamment la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale. Par exemple, les systèmes de reconnaissance d’images alimentés par l’apprentissage profond peuvent identifier avec précision les objets et les scènes dans les photographies, tandis que les modèles de traitement du langage naturel peuvent comprendre et générer du texte de type humain.
Le succès des réseaux neuronaux repose sur plusieurs facteurs clés, notamment la disponibilité de grands ensembles de données, les progrès de la puissance de calcul et les algorithmes d’optimisation innovants. Les vastes quantités de données permettent aux réseaux d’apprendre des modèles complexes, tandis que l’infrastructure informatique puissante leur permet de traiter les données efficacement. Les algorithmes d’optimisation, tels que la descente de gradient stochastique, affinent les paramètres du réseau pour minimiser les erreurs et améliorer les performances.
Le rôle des bases de données vectorielles
À mesure que les systèmes d’IA deviennent plus sophistiqués, le besoin de mécanismes efficaces de stockage et de récupération des connaissances devient primordial. Les bases de données vectorielles répondent à ce besoin en fournissant une nouvelle approche pour organiser et accéder à l’information. Contrairement aux bases de données traditionnelles qui reposent sur des recherches basées sur des mots-clés, les bases de données vectorielles représentent l’information sous forme de vecteurs numériques, capturant le sens sémantique et les relations entre différents concepts.
Cette représentation vectorielle permet des recherches basées sur la similarité, où le système peut récupérer des informations qui sont conceptuellement liées à une requête, même si les mots-clés exacts ne sont pas présents. Par exemple, une recherche de ‘destinations de voyage’ pourrait renvoyer des résultats qui incluent ‘lieux de vacances’, ‘attractions touristiques’ et ‘destinations de vacances’, même si ces termes spécifiques n’ont pas été explicitement utilisés dans la requête.
Les bases de données vectorielles sont particulièrement utiles dans les applications telles que les systèmes de recommandation, la récupération de contenu et les questions-réponses. Dans les systèmes de recommandation, elles peuvent identifier les éléments qui sont similaires aux préférences passées d’un utilisateur, en fournissant des recommandations personnalisées. Dans la récupération de contenu, elles peuvent faire remonter des documents et des articles pertinents en fonction de leur contenu sémantique. Dans les questions-réponses, elles peuvent comprendre le sens d’une question et récupérer les réponses les plus pertinentes à partir d’une base de connaissances.
Transformers et le mécanisme d’attention
La capacité de comprendre et de générer le langage humain est une marque d’intelligence. Les Transformers, une architecture de réseau neuronal révolutionnaire, ont considérablement fait progresser le domaine du traitement du langage naturel. Au cœur du Transformer se trouve le mécanisme d’attention, qui permet au modèle de se concentrer sur les parties les plus pertinentes de l’entrée lors du traitement d’une séquence de mots.
Le mécanisme d’attention permet au modèle de capturer les dépendances à long terme entre les mots, ce qui est crucial pour comprendre le contexte et le sens d’une phrase. Par exemple, lors du traitement de la phrase ‘Le chat était assis sur le tapis’, le mécanisme d’attention peut aider le modèle à comprendre que ‘chat’ et ‘tapis’ sont liés, même s’ils sont séparés par d’autres mots.
Les Transformers ont obtenu des résultats de pointe dans diverses tâches de traitement du langage naturel, notamment la traduction automatique, la synthèse de texte et les questions-réponses. Les modèles tels que GPT (Generative Pre-trained Transformer) et BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ont démontré des capacités remarquables à générer du texte cohérent et contextuellement pertinent.
Raisonnement en chaîne de pensée
Alors que les Transformers excellent dans la compréhension et la génération de langage, ils manquent souvent de la capacité d’effectuer des tâches de raisonnement complexes. Le raisonnement en chaîne de pensée (CoT) est une technique qui améliore les capacités de raisonnement des grands modèles de langage en les encourageant à décomposer les problèmes en étapes plus petites et plus gérables.
Le raisonnement CoT implique d’inviter le modèle à montrer explicitement son processus de raisonnement, plutôt que de simplement fournir la réponse finale. Par exemple, lorsqu’on lui pose une question de mathématiques, le modèle peut être invité à énoncer d’abord les formules pertinentes, puis à montrer les étapes impliquées dans l’application de ces formules, et enfin à fournir la réponse.
En montrant explicitement son processus de raisonnement, le modèle est mieux à même d’identifier et de corriger les erreurs, ce qui conduit à des résultats plus précis et fiables. Il a été démontré que le raisonnement CoT améliore les performances des grands modèles de langage sur une variété de tâches de raisonnement, notamment le raisonnement arithmétique, le raisonnement logique et le raisonnement de bon sens.
Mélange d’experts
À mesure que les modèles deviennent plus grands et plus complexes, leur formation et leur déploiement deviennent de plus en plus difficiles. Le mélange d’experts (MoE) est une architecture qui relève ces défis en divisant un grand modèle en plusieurs modèles d’’experts’ plus petits, chacun se spécialisant dans une tâche ou un domaine particulier.
Lorsqu’une nouvelle entrée est présentée, un ‘réseau de contrôle’ sélectionne les experts les plus pertinents pour traiter l’entrée. Cela permet au modèle de concentrer ses ressources de calcul sur les parties les plus pertinentes de l’entrée, ce qui conduit à une efficacité et des performances améliorées.
Il a été démontré que les architectures MoE évoluent vers des modèles extrêmement grands avec des milliards, voire des milliers de milliards, de paramètres. Ces modèles massifs ont obtenu des résultats de pointe dans diverses tâches, démontrant la puissance du calcul distribué et de la spécialisation.
Protocole de contexte du modèle
Pour véritablement intégrer l’IA dans le monde réel, elle doit être capable d’interagir avec des outils et des services externes. Le Protocole de contexte du modèle (MCP) est un cadre qui permet aux modèles d’IA d’accéder et d’utiliser des outils externes de manière standardisée et contrôlée.
MCP définit un ensemble de protocoles et d’interfaces qui permettent aux modèles d’IA de découvrir et d’interagir avec des outils externes. Cela permet aux modèles d’effectuer un large éventail de tâches, telles que l’accès à l’information sur le Web, le contrôle d’appareils physiques et l’interaction avec d’autres applications logicielles.
En fournissant aux modèles d’IA un accès à des outils externes, MCP leur donne les moyens de résoudre des problèmes complexes qui nécessitent une interaction avec le monde réel. Cela ouvre de nouvelles possibilités pour l’IA dans des domaines tels que la robotique, l’automatisation et l’interaction homme-machine.
Intelligence visuelle spatiale
La compréhension du monde physique est un aspect crucial de l’intelligence. L’intelligence visuelle spatiale (VSI) est un domaine qui se concentre sur la capacité des modèles d’IA à percevoir, comprendre et raisonner sur les aspects visuels et spatiaux du monde.
VSI implique des techniques telles que la reconnaissance d’objets, la compréhension de scène et le raisonnement spatial. La reconnaissance d’objets permet aux modèles d’IA d’identifier et de classer les objets dans les images et les vidéos. La compréhension de scène leur permet d’interpréter les relations entre les objets et le contexte général d’une scène. Le raisonnement spatial leur permet de raisonner sur les propriétés spatiales des objets et leurs relations, telles que leur taille, leur forme et leur position.
VSI est essentiel pour des applications telles que la conduite autonome, la robotique et la réalité augmentée. Dans la conduite autonome, elle permet aux véhicules de percevoir et de naviguer dans leur environnement. En robotique, elle permet aux robots de manipuler des objets et d’interagir avec leur environnement. En réalité augmentée, elle permet aux objets virtuels d’être intégrés de manière transparente dans le monde réel.
La convergence de ces sept technologies - les réseaux neuronaux, les bases de données vectorielles, les Transformers, le raisonnement en chaîne de pensée, le mélange d’experts, le protocole de contexte du modèle et l’intelligence visuelle spatiale - représente une étape importante vers la réalisation de l’intelligence artificielle générale. Bien que des défis subsistent, les progrès réalisés ces dernières années sont indéniables, ce qui nous rapproche d’un avenir où l’IA peut vraiment comprendre, raisonner et interagir avec le monde d’une manière humaine.