LLM vs. Agents IA : Le changement de paradigme dans l'IA

2025-09-07
LLM vs. Agents IA : Le changement de paradigme dans l'IA

Cet article expose un malentendu crucial dans le domaine de l'IA : la confusion entre ChatGPT et les grands modèles de langage (LLM). ChatGPT a évolué d'une simple interface LLM vers un agent IA sophistiqué, doté de mémoire, d'intégration d'outils et de capacités de raisonnement en plusieurs étapes, un changement architectural significatif. Les LLM sont de puissants systèmes d'appariement de motifs, mais manquent d'apprentissage et d'adaptation ; les agents IA utilisent les LLM comme composant de leur architecture cognitive, interagissant avec des systèmes externes et apprenant de l'expérience. Cette distinction a des implications profondes pour les développeurs, les chefs de produit, la stratégie commerciale et les utilisateurs. Comprendre cette différence est essentiel pour exploiter tout le potentiel de l'IA et éviter de construire des solutions d'hier pour les problèmes de demain.

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IA

IA : L’étape logique suivante dans l’évolution de l’informatique

2025-08-31
IA : L’étape logique suivante dans l’évolution de l’informatique

Des cartes perforées aux interfaces graphiques, et maintenant l’IA, l’histoire de l’informatique a été une marche constante vers une interaction homme-machine plus intuitive. L’IA ne représente pas un changement radical de cette trajectoire ; c’est la prochaine étape naturelle pour rendre les ordinateurs plus accessibles et utiles à l’humanité. Elle permet aux ordinateurs de comprendre et d’agir en fonction des objectifs humains, plutôt que sur des instructions explicites, déplaçant la charge cognitive des humains vers les machines. Cela permet aux utilisateurs de se concentrer sur ce qu’ils veulent accomplir, et non sur la façon d’instruire une machine pour le faire. L’avenir verra probablement l’interaction homme-machine comme une collaboration, estompant la ligne entre instruction et définition d’objectifs, étendant plutôt que remplaçant l’intelligence humaine.

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Le goulot d'étranglement de l'AGI : l'ingénierie, pas les modèles

2025-08-24
Le goulot d'étranglement de l'AGI : l'ingénierie, pas les modèles

Le progrès rapide des grands modèles de langage semble avoir atteint un point d'étranglement. Le simple fait d'augmenter la taille des modèles ne produit plus d'améliorations significatives. La voie vers l'intelligence artificielle générale (AGI) ne passe pas par l'entraînement de modèles de langage plus grands, mais par la construction de systèmes d'ingénierie qui intègrent des modèles, la mémoire, le contexte et des flux de travail déterministes. L'auteur soutient que l'AGI est un problème d'ingénierie, et non un problème d'entraînement de modèles, nécessitant la construction de la gestion du contexte, des services de mémoire, des flux de travail déterministes et des modèles spécialisés en tant que composants modulaires. L'objectif final est d'atteindre la véritable AGI grâce à l'interaction synergique de ces composants.

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