Les IA devenues mainstream s’appuient beaucoup sur les grand modèles de langage. Cela a rendu possible des séquences logiques qui nous paraissent procéder du raisonnement, mais ne sont en réalité que des sauts dans des faisceaux discrets de vecteurs multidimensionnels. Les IA conversationnelles pensent par sauts de puce entre vecteurs, entre embeddings, mais ne composent pas vraiment ce qu’on pourrait appeler un raisonnement, qui demande une continuité au-delà des mots ou de fractions de mots représentant des tokens, ces unités d’information qui font l’objet de calculs matriciels compliqués.
Aujourd’hui, la plupart des intelligences artificielles fonctionnent comme des traducteurs : elles transforment des idées en mots, cheminent via des phrases, et avancent dans leur raisonnement en "lisant à haute voix". C’est ce qu’on appelle le raisonnement en "espace linguistique", limité par le format séquentiel des mots. Il existe différentes techniques ou méthodes de chaînage de contenus susceptibles d’être compris comme des raisonnements, que ce soir Chain of Thought ou Internalized Chain of Thought.
La méthode CoT repose sur un raisonnement séquentiel, où chaque étape du raisonnement est traduite en mots ou tokens. C’est un peu comme suivre un chemin précis sur une carte, en ne pouvant avancer qu’une étape à la fois. Cette approche est efficace pour des tâches simples, mais elle montre ses limites lorsqu’il faut explorer plusieurs hypothèses en parallèle ou revenir en arrière pour reconsidérer des étapes.
Exemple illustratif : Un modèle utilisant CoT pour planifier une chaîne logistique pourrait répondre en listant chaque étape séquentiellement (par ex. : réception -> stockage -> distribution), mais s’il devait réévaluer une option à mi-parcours (ex. : un entrepôt indisponible), il pourrait manquer de flexibilité pour repenser l’ensemble du plan.
iCoT cherche à améliorer cette rigidité en "internalisant" le raisonnement dans l’espace latent. Cependant, cette méthode reste partiellement tributaire des représentations linguistiques dans les premières étapes de son entraînement. Cela limite encore la fluidité des représentations et leur expressivité.
Comparaison : Là où CoT et iCoT suivent des chemins tracés sur une carte, le raisonnement en espace latent continu agit comme un explorateur avec un GPS en 3D : il peut simultanément identifier tous les itinéraires possibles, évaluer les options et adapter sa trajectoire sans être contraint par les limitations des mots ou des étapes séquentielles.
Mais imaginez une IA qui pourrait penser sans ces contraintes, en explorant ses idées directement dans un espace fluide, où chaque point représente une possibilité ou une hypothèse.
Et si les IA pouvaient produire leurs résultats librement, en parcourant de manière continue l’espace n-dimensionnel indépendamment de l’existence des vecteurs de mots et de concepts construits lors de leur entraînement? Et si une IA explorait de manière fluide tout le continuum des possibles en puissance dans un espace continu où chaque point représente une possibilité, un concept, un mot, une relation ou une hypothèse? Elle cheminerait alors sans à-coups dans un espace latent continu qui pourrait représenter tous les possibles. Et si les IA pouvaient raisonner sans être limitées par les mots?
Imaginez cela comme un cerveau numérique capable d’explorer simultanément plusieurs chemins pour résoudre un problème, comme s’il s’agissait d’un ensemble d’explorateurs connectés. C’est la promesse du raisonnement en espace latent continu, une évolution qui redéfinirait le potentiel de l’intelligence machine et de son hybridation avec l’intelligence humaine dans les entreprises.
C’est exactement ce que permet le raisonnement en espace latent continu, ou Coconut (Chain of Continuous Thought). Plutôt que de décrire son raisonnement en langage, l’IA réfléchit dans un espace fluide, où chaque point représente une hypothèse ou une solution potentielle. Cela ressemble à un rêve : toutes les directions sont explorées simultanément, sans barrière imposée par les mots.
Pour les entreprises, cette révolution ouvre des possibilités majeures :
Planification augmentée : Une IA capable d’explorer plusieurs scénarios simultanément peut gérer des projets complexes avec une précision inégalée. Par exemple, dans une situation de crise, elle pourrait identifier les solutions immédiates tout en anticipant les étapes suivantes, comme un GPS qui propose plusieurs itinéraires alternatifs.
Efficacité supérieure : En éliminant les étapes coûteuses de traduction pensée-langage, l’IA devient plus rapide et plus économe en ressources. Les entreprises peuvent ainsi obtenir des réponses plus rapidement, un atout essentiel dans des environnements où chaque seconde compte.
Un apprentissage plus riche : Les représentations continues permettent à l’IA de capturer des idées complexes et subtiles qui échappent aux mots. Cela aligne parfaitement cette technologie avec les principes des organisations apprenantes de Peter Senge : des systèmes capables d’évoluer et d’adapter leur réflexion en permanence.
Imaginez une entreprise gérant une chaîne d’approvisionnement mondiale avec des milliers de points de décision. Une IA opérant en espace latent continu pourrait simultanément explorer des scénarios tels que :
Rediriger des expéditions en cas de blocage dans un port.
Optimiser les itinéraires en fonction de la météo, des coûts ou des délais.
Identifier des solutions alternatives en cas de pénurie soudaine de matières premières.
Contrairement à une IA classique qui examinerait chaque scénario séparément, une IA en espace latent continu proposerait des solutions intégrées et multi-dimensionnelles, toutes prêtes à être testées en temps réel.
Cela nous rapprocherait très concrètement de la learning organisation chère à Peter Senge et dont la description dans Fifth Discipline s’est avérée très en avance sur son temps. Nous avons vu dans les 30 dernières années différentes approches très coûteuses du knowledge management avec des bases de données compliquées de plusieurs TB, des système sémantiques ingérable ou des intranets vite pollués par les informations périmées. Rien de tout cela ne pouvait donner le caractère continu, systémique et systématique que prônait Senge. Or, c’est bien ce que pourrait permettre l’hybridation des intelligences humaines et machines, peut-être encore mieux avec des IA capables de parcourir un espace latent continu en explorant et en affinant ses modèles mentaux au fur et à mesure, comme un GPS qui deviendrait plus précis à chaque utilisation.
Le raisonnement en espace latent continu, c’est comme équiper votre entreprise d’un cerveau capable de penser dans toutes les directions à la fois. Ce n’est plus une simple IA ; c’est un système qui navigue l’incertitude avec agilité. La prochaine étape ? Transformer ces innovations en leviers stratégiques pour vos équipes. Le futur est déjà en train de raisonner : serez-vous prêt à l’écouter ?
Cet épisode a été inspiré par un papier récent daté du 9 décembre 2024 dans sa v1, produit par des équipes de recherche de Meta qui ont formé des LLM à “raisonner” en espace latent continu.
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