LLM vs AGI : c’est quoi la différence ?

L’OEIL DE PAUL RIPART. AMI Labs, la nouvelle licorne française créée par Yann LeCun et dont parle le tout Paris de la tech, affiche une ambition claire : aller au-delà des modèles actuels basés sur les LLM, comme ChatGPT ou Gemini.
L’objectif : développer une intelligence artificielle plus sophistiquée, qui se rapprocherait davantage de l’AGI (Artificial General Intelligence).

C’est quoi le débat LLM vs AGI ?

Les LLM (Large Language Models) sont des modèles d’intelligence artificielle entraînés sur d’immenses quantités de textes. Leur principe est relativement simple : prédire le mot suivant dans une phrase à partir d’un contexte donné.
En analysant des milliards de documents, ces systèmes apprennent les structures du langage et les relations entre les concepts. C’est ce qui leur permet aujourd’hui d’écrire des textes, répondre à des questions, traduire, programmer ou résumer des documents.

Mais leur fonctionnement repose essentiellement sur de la prédiction statistique de texte. Autrement dit, ils ne possèdent pas de compréhension consciente du monde. Ils restent donc, malgré leur sophistication, des machines extrêmement avancées pour compléter du texte.

Cela les rend très efficaces pour certaines tâches, mais aussi limités dès qu’il s’agit de comprendre réellement la réalité ou de raisonner de manière autonome dans des situations nouvelles.

L’AGI (Artificial General Intelligence) représente une ambition beaucoup plus large.
Il s’agirait d’une IA capable :
. d’apprendre n’importe quelle tâche intellectuelle,
. de raisonner dans des domaines totalement nouveaux
. de comprendre le monde
. de s’adapter et apprendre en continu

En théorie, une AGI posséderait des capacités comparables -voire même supérieure- à celles d’un humain, mais appliquées à une grande variété de domaines. Elle ne serait pas limitée au texte, aux images ou à un type précis de problème.

Grand ébat : si l’on améliore suffisamment les LLM, peuvent-ils évoluer vers une AGI ?

Certains chercheurs pensent que oui. Les progrès rapides observés ces dernières années suggèrent que l’augmentation de la taille des modèles, des données et des capacités pourrait progressivement conduire à une intelligence plus générale.
D’autres restent beaucoup plus sceptiques. Selon eux, les LLM reposent sur une artchitecture fondamentalement limité : la prédiction de tokens.
Pour atteindre une véritable intelligence générale, il faudrait repenser entièrement l’architecture de l’IA et développer des systèmes capables de modéliser le monde, raisonner et apprendre de manière autonome.

Les LLM que nous connaissons sont-ils la première étape vers l’AGI ou bien une impasse technologique ?
Et si les LLM étaient en réalité le Minitel de l’IA, avant l’arrivée d’un véritable Internet de l’intelligence artificielle ?