L'erreur de l'IA : les modèles de langage ne sont pas une forme d'intelligence

Imaginez que le boom de l'IA, qui pèse plusieurs milliers de milliards de dollars, repose sur une erreur scientifique fondamentale. Cet article brise le mythe, en soutenant que modéliser le langage n'équivaut pas à créer de l'intelligence. Les neurosciences prouvent que la pensée et le langage sont distincts ; les scanners IRMf montrent que des réseaux cérébraux différents s'activent pour le raisonnement et pour la parole, et les personnes qui perdent la capacité de parler peuvent toujours résoudre des problèmes mathématiques complexes et penser logiquement. Les LLM ne sont que des imitateurs incroyablement sophistiqués de notre communication, pas de notre cognition, c'est pourquoi les bébés peuvent apprendre et raisonner bien avant de savoir parler. Par conséquent, se contenter de développer l'IA actuelle avec plus de données ne créera pas la superintelligence promise par les PDG de la tech, mais simplement une meilleure « machine à métaphores mortes » piégée par les connaissances existantes. Cela explique pourquoi les meilleurs chercheurs en IA délaissent les LLM au profit des « modèles du monde » (world models) capables de raisonner sur le monde physique, et pas seulement de prédire le mot suivant.