L’IA ne crée rien de vraiment nouveau : Ce chercheur de DeepMind explique pourquoi

Des chercheurs de Google présentent l'incertitude fidèle, pour que les LLMs estiment plutôt qu'hallucinent

Des chercheurs de Google ont publié un article proposant une approche nouvelle pour lutter contre les hallucinations des grands modèles de langage, baptisée "faithful uncertainty" (incertitude fidèle). La technique, présentée par Gal Yona, chercheur scientifique chez Google et co-auteur de l'étude, repose sur un principe métacognitif : aligner les réponses d'un modèle sur sa confiance interne réelle. Concrètement, plutôt que de forcer le modèle à choisir entre répondre avec assurance ou s'abstenir entièrement, cette approche lui permet d'exprimer des hypothèses nuancées comme "si je ne me trompe pas" ou "je pense que, mais je n'en suis pas certain". Le modèle peut ainsi partager des informations partielles tout en signalant leur degré de fiabilité, y compris dans des systèmes d'IA agentique où des décisions s'enchaînent sans supervision humaine constante. L'enjeu est considérable pour les applications d'entreprise, qui se heurtent à ce que les auteurs appellent le "utility tax", ou coût en utilité. Les stratégies actuelles de réduction des hallucinations imposent un compromis brutal : pour abaisser un taux d'erreur de 25 % à un seuil strict de 5 %, les développeurs doivent sacrifier 52 % des réponses correctes du modèle. En pratique, les équipes techniques refusent ce compromis et configurent leurs systèmes pour maximiser la couverture, ce qui pousse les modèles à continuer de générer des erreurs présentées avec confiance. La redéfinition proposée par Google permet de sortir de cette impasse : une erreur factuelle accompagnée d'une réserve explicite n'est plus une hallucination, c'est une hypothèse. Seule une affirmation incorrecte livrée avec autorité, sans qualification, constitue une véritable hallucination. Cette distinction préserve à la fois la fiabilité et l'utilité du système. Cette recherche s'inscrit dans une prise de conscience plus large des limites structurelles des LLMs. Pendant des années, les progrès en factualité ont surtout reposé sur l'expansion des connaissances : des modèles plus grands, nourris de davantage de données d'entraînement. Mais comme le souligne Yona, "la capacité des modèles est finie, alors que la longue traîne de la connaissance est effectivement infinie." La vraie faiblesse réside dans la conscience des limites, c'est-à-dire la capacité du modèle à distinguer ce qu'il sait de ce qu'il ignore. Dans les applications agentiques, où des systèmes autonomes prennent des décisions en cascade, cette conscience métacognitive devient un mécanisme de contrôle critique : elle permet au modèle de déterminer seul quand son savoir interne est suffisant et quand il doit faire appel à des outils externes ou des API de recherche pour combler ses lacunes.

💬 Le chiffre qui tue : pour passer de 25 à 5% d'hallucinations, tu sacrifies 52% des bonnes réponses. Personne ne fait ce compromis, donc les modèles continuent de débiter des erreurs avec assurance. Laisser un LLM dire "je pense que, mais je n'en suis pas certain" plutôt qu'affirmer ou se taire, c'est pas spectaculaire sur le papier, mais si ça tient en prod, ça règle un problème que tout le monde contourne depuis 2 ans.

Un chercheur Microsoft crée un réseau neuronal à base de chèvres dans Age of Empires II pour critiquer la recherche en IA

Un chercheur de Microsoft a construit un réseau de neurones fonctionnel dans l'éditeur de cartes d'Age of Empires II, en utilisant des chèvres, des ponts et des rampes de glace. Le système reproduit fidèlement les opérations mathématiques d'un réseau de neurones artificiel classique, avec des unités logiques remplacées par des animaux qui se déplacent selon des règles précises. Ce qui ressemble à une expérience absurde est en réalité une démonstration délibérément provocatrice. L'objectif est de mettre en lumière un biais méthodologique profond dans la recherche sur l'IA. En analysant 315 articles scientifiques, le chercheur a constaté que plus de la moitié d'entre eux présupposaient des traits humains chez les modèles de langage avant même que l'expérience ne commence. Or, si l'on remplace une interface de chat par des chèvres errantes, les mathématiques sous-jacentes ne changent pas, mais l'impression de dialoguer avec une entité consciente disparaît immédiatement. C'est précisément ce sentiment, et non les données, qui influence les conclusions de nombreuses études. Cette démonstration s'inscrit dans un débat scientifique plus large sur l'anthropomorphisation des systèmes d'IA. Depuis l'émergence des grands modèles de langage comme GPT-4 ou Gemini, une partie de la communauté académique tend à projeter des capacités cognitives humaines sur des systèmes qui ne font qu'optimiser des probabilités statistiques. En montrant qu'un troupeau de chèvres peut réaliser les mêmes calculs qu'un réseau neuronal, le chercheur pousse ses pairs à interroger leurs cadres d'interprétation avant de publier des conclusions sur la "compréhension" ou la "conscience" des modèles.

L'IA au service de la compréhension du cerveau : explications et expériences

Des chercheurs de Microsoft Research, de l'Université de Californie à Berkeley, de l'UCSF et de Columbia University ont publié dans Nature Neuroscience un nouveau cadre méthodologique baptisé Generative Causal Testing (GCT), conçu pour rendre les modèles de prédiction cérébrale interprétables par des humains. Depuis une dizaine d'années, les grands modèles de langage sont devenus les outils les plus précis pour prédire comment le cerveau humain réagit au langage : en soumettant à un LLM le même texte qu'une personne écoute dans un scanner IRM fonctionnel, le modèle peut anticiper l'activité de zones corticales spécifiques avec une fidélité remarquable. Le problème : ces modèles ne disent pas pourquoi. Ils sont constitués de millions de paramètres opaques, incapables d'expliquer à quel concept précis une région cérébrale est sensible. GCT répond à ce vide en deux étapes. D'abord, il identifie les phrases qui activent le plus fortement le modèle prédictif d'une région donnée, puis un LLM synthétise ces signaux en une explication courte et lisible, comme "préparation culinaire" ou "noms de lieux". Ensuite, un autre LLM génère de nouvelles histoires spécifiquement conçues pour déclencher cette région, les participants les écoutent en scanner, et l'équipe vérifie si la zone ciblée s'active effectivement. Les expériences menées ont confirmé des sélectivités connues, distingué des régions voisines de traitement des lieux longtemps considérées comme interchangeables, et mis en évidence de minuscules "micro-régions" préfrontales sensibles à des concepts très précis comme les dialogues, les horaires ou les mesures. L'enjeu va bien au-delà de la neuroscience computationnelle : il s'agit de combler le fossé entre prédiction et compréhension. Un modèle qui prédit l'activité cérébrale sans l'expliquer ne produit pas de connaissance scientifique, il produit une performance. GCT transforme ces performances en hypothèses testables, c'est-à-dire en théories au sens strict du terme, des affirmations que l'on peut confirmer ou réfuter par une expérience. Pour les chercheurs en neurosciences du langage, cela change radicalement la valeur opérationnelle des LLMs : ils ne servent plus seulement à prédire, mais à formuler des questions précises sur l'organisation fonctionnelle du cortex. Pour l'industrie de l'IA, c'est une démonstration que l'interprétabilité des modèles peut être abordée de façon expérimentale, pas seulement théorique. Ce travail s'inscrit dans un mouvement plus large d'alignement entre neurosciences cognitives et intelligence artificielle, où les LLMs sont utilisés non plus comme des boîtes noires mais comme des instruments d'investigation scientifique. La crise de l'explicabilité est l'une des tensions centrales de la décennie en IA : à mesure que les modèles gagnent en précision, leur lisibilité diminue. GCT propose une réponse originale en utilisant les LLMs pour s'expliquer eux-mêmes, via une boucle de vérification empirique. Les prochaines étapes probables incluent l'extension de ce cadre à d'autres modalités sensorielles et à d'autres populations, ainsi que son application à des questions cliniques liées au traitement du langage dans des pathologies neurologiques.

💬 On savait déjà que les LLMs prédisent l'activité cérébrale mieux que n'importe quel autre outil. Ce que GCT fait, c'est utiliser ces mêmes modèles pour formuler des hypothèses qu'on va tester en scanner, transformer une prédiction opaque en théorie vérifiable. C'est le genre de travail qui devrait changer comment on pense l'interprétabilité en IA, pas juste en neurosciences.

L’IA est-elle consciente ? La réponse insolite d’un chercheur de Microsoft

Adrian de Wynter, chercheur chez Microsoft, a publié un article scientifique au titre volontairement provocateur : « Si les LLM possèdent des attributs humains, alors Age of Empires II aussi ». Pour étayer sa thèse, il n'a pas eu recours à des serveurs de calcul ni à des GPU dernier cri, mais aux chèvres virtuelles du célèbre jeu de stratégie sorti en 1999. En utilisant l'éditeur de scénarios intégré au jeu, il a réussi à transformer ces animaux numériques en composants logiques fonctionnels, reproduisant des portes élémentaires comme NAND, XNOR et AND, les briques de base de tout système informatique. Ces mécanismes lui ont ensuite permis de construire un perceptron, la forme la plus simple de réseau de neurones artificiels. De Wynter surnomme affectueusement ses créatures les « bit-goats », contraction de « bit » et « goat ». La démonstration n'est pas un simple tour de passe-passe : elle pointe une faille fondamentale dans les débats actuels sur la conscience des IA. Personne ne dispose aujourd'hui d'une méthode universellement reconnue pour mesurer ou prouver l'existence d'une conscience chez un système artificiel. Les affirmations en ce sens reposent donc sur des intuitions, des métaphores et des analogies difficiles à vérifier scientifiquement. En montrant que les mêmes mécanismes logiques qui sous-tendent les LLM modernes peuvent être reproduits dans un jeu vidéo avec des chèvres pixellisées, de Wynter illustre que le substrat, c'est-à-dire le support physique ou logiciel sur lequel tourne un système, ne suffit pas à lui conférer des propriétés particulières. Ce n'est pas parce qu'un modèle tourne sur une infrastructure sophistiquée qu'il pense, et ce n'est pas parce qu'un système repose sur quelque chose d'improbable qu'il en est incapable. Ce travail s'inscrit dans un débat qui divise la communauté scientifique depuis l'émergence de ChatGPT fin 2022. D'un côté, des chercheurs comme ceux associés à des projets de « conscience artificielle » estiment que les grands modèles de langage représentent les prémices d'une intelligence générale. De l'autre, une majorité de spécialistes y voient des systèmes statistiques sophistiqués qui prédisent des mots sans rien comprendre. Le problème central, que l'expérience des bit-goats expose avec humour, est que notre cerveau associe spontanément le langage fluide à la conscience : quand une machine s'exprime de manière convaincante, nous lui prêtons naturellement compréhension et réflexion. Adrian de Wynter ne tranche pas la question de savoir si les IA sont conscientes, mais démontre que les outils conceptuels dont on dispose pour y répondre sont, pour l'instant, largement insuffisants.

💬 Les "bit-goats" d'Age of Empires II posent la vraie question : si un perceptron construit avec des chèvres pixellisées d'un jeu de 1999 satisfait les mêmes critères logiques qu'un LLM, sur quoi se basent ceux qui affirment que les LLM "pensent" ? On n'a aucun critère mesurable pour définir la conscience artificielle, et ce travail le prouve avec plus de rigueur que la plupart des tribunes publiées depuis 3 ans. J'attends de voir si ça met fin aux grandes déclarations sur "l'IA qui ressent".