{"id":14559,"date":"2026-02-09T11:00:56","date_gmt":"2026-02-09T10:00:56","guid":{"rendered":"https:\/\/sydologie.com\/?p=14559"},"modified":"2026-02-09T12:26:29","modified_gmt":"2026-02-09T11:26:29","slug":"comprendre-le-fonctionnement-de-lia-en-termes-simples","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sydo.fr\/sydologie\/2026\/02\/comprendre-le-fonctionnement-de-lia-en-termes-simples\/","title":{"rendered":"Comprendre le fonctionnement de l’IA (en termes simples)"},"content":{"rendered":"

Cet article fait partie d\u2019un livre blanc consacr\u00e9 \u00e0 l’\u00e9ducation \u00e0 l’\u00e8re de l’intelligence artificielle. Chaque semaine, un nouveau chapitre de celui-ci sera publi\u00e9 sur Sydologie. Pour les plus curieux, il est disponible en t\u00e9l\u00e9chargement ici.<\/strong><\/a>
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\n\u00ab ChatGPT, c’est juste un perroquet statistique \u00bb <\/p>\n

\u00ab L’IA ne comprend rien, elle pr\u00e9dit des mots \u00bb <\/strong><\/p>\n

\u00ab C’est impressionnant mais c’est b\u00eate \u00bb. <\/em>
\n 
\nVous avez forc\u00e9ment entendu ces phrases, peut-\u00eatre m\u00eame les avez-vous d\u00e9j\u00e0 prononc\u00e9es. Je les ai moi-m\u00eame utilis\u00e9es en formation, avant de r\u00e9aliser qu’elles posaient un probl\u00e8me : elles sont \u00e0 la fois vraies et profond\u00e9ment trompeuses.<\/strong>
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\nPourquoi est-ce important ? Parce que la fa\u00e7on dont nous comprenons l’IA d\u00e9termine la fa\u00e7on dont nous l’utilisons<\/strong> ; et la mani\u00e8re dont nous l’enseignons.
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\nUn formateur convaincu que ChatGPT (ou un autre LLM) \u00ab ne fait que recracher du texte \u00bb ne posera pas les m\u00eames exigences \u00e0 ses apprenants, ni n\u2019en fera le m\u00eame usage qu\u2019un formateur qui saisit la complexit\u00e9 r\u00e9elle de ces syst\u00e8mes. <\/strong>
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\nEt, malheureusement, nos \u00e9tudiants et\/ou apprenants, eux, utilisent d\u00e9j\u00e0 ces outils massivement, souvent avec des repr\u00e9sentations fausses<\/strong> de ce qu’ils font vraiment du fait de raccourci intellectuel. <\/strong>
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\nCe chapitre vise donc \u00e0 d\u00e9mystifier l’IA en rendant son fonctionnement (plus) accessible<\/strong>, tout en \u00e9vitant les simplifications trompeuses (et il y en a beaucoup qui circulent).
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\nPas besoin de ma\u00eetriser les math\u00e9matiques ou la programmation ; l’essentiel est de saisir les principes fondamentaux, les capacit\u00e9s r\u00e9elles et les limites de ces syst\u00e8mes.<\/strong>
\n <\/p>\n

Les principes de base : comment l’IA apprend<\/h2>\n

 
\nCommen\u00e7ons par le commencement. Contrairement \u00e0 la programmation traditionnelle, o\u00f9 l\u2019on \u00e9crit des r\u00e8gles pour chaque situation, l\u2019IA moderne repose sur le machine learning<\/em><\/strong>, ou apprentissage automatique.
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\nAu lieu de programmer des instructions, on entra\u00eene la machine \u00e0 partir d\u2019exemples<\/strong>, afin qu\u2019elle apprenne elle-m\u00eame \u00e0 reconna\u00eetre des r\u00e9gularit\u00e9s dans les donn\u00e9es. C\u2019est ce m\u00e9canisme qui alimente la majorit\u00e9 des syst\u00e8mes d\u2019IA que nous utilisons aujourd\u2019hui.
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\nImaginons l’apprentissage d’un enfant : il n’apprend pas \u00e0 reconna\u00eetre un chat en m\u00e9morisant une liste de crit\u00e8res (\u00ab quatre pattes, moustaches, oreilles pointues… \u00bb), mais en voyant de nombreux chats diff\u00e9rents. Ici, l\u2019IA fait la m\u00eame chose, mais \u00e0 une \u00e9chelle bien plus grande.<\/strong>
\n 
\nOn distingue g\u00e9n\u00e9ralement trois grandes familles d\u2019apprentissage<\/strong> par l\u2019IA :
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\n– L’apprentissage supervis\u00e9<\/strong> : l’IA apprend \u00e0 partir d’exemples \u00e9tiquet\u00e9s, comme un \u00e9l\u00e8ve avec un professeur lui indiquant les bonnes r\u00e9ponses.
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\n– L’apprentissage non supervis\u00e9<\/strong> : le syst\u00e8me cherche des motifs dans les donn\u00e9es sans qu’on lui indique ce qu’il doit trouver.
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\n– Et l’apprentissage par renforcement<\/strong> : le syst\u00e8me apprend par essai et erreur en recevant des r\u00e9compenses ou des p\u00e9nalit\u00e9s (un signal num\u00e9rique : un nombre positif ou un nombre n\u00e9gatif).
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\nCes techniques ont donn\u00e9 naissance \u00e0 diff\u00e9rents types de syst\u00e8mes<\/strong>, qu’il est utile de distinguer pour ne pas tout m\u00e9langer.
\n <\/p>\n

Fonctionnement de l’IA : de l’IA faible \u00e0 l’IA g\u00e9n\u00e9rative<\/h2>\n

 
\nL’IA faible d\u00e9signe des syst\u00e8mes con\u00e7us pour exceller dans une t\u00e2che pr\u00e9cise.<\/strong> Imaginez un champion d’\u00e9checs capable de battre n’importe quel humain, mais incapable de reconna\u00eetre une photo d’un pion.
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\nC’est la logique de nos IA du quotidien<\/strong> : filtres anti-spam, recommandations de s\u00e9ries, traduction automatique, etc. Chacune ma\u00eetrise sa partition \u00e0 la perfection, mais reste sourde \u00e0 tout ce qui sort de son champ.
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\nL’IA forte (ou AGI) d\u00e9signe un horizon encore th\u00e9orique<\/strong> : un syst\u00e8me capable d’accomplir n’importe quelle t\u00e2che intellectuelle humaine. \u00c0 ce jour, il n’en existe pas, m\u00eame les mod\u00e8les les plus impressionnants restent limit\u00e9s, malgr\u00e9 leurs performances parfois stup\u00e9fiantes.
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\nL’IA g\u00e9n\u00e9rative appartient \u00e0 l’IA faible<\/strong>, mais elle a chang\u00e9 la donne. Ces mod\u00e8les g\u00e9n\u00e8rent des textes, des images, de la musique, en apprenant les patterns statistiques pr\u00e9sents dans des milliards de donn\u00e9es. Techniquement, ils pr\u00e9disent la suite la plus probable d’une s\u00e9quence selon le contexte donn\u00e9.<\/strong>
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\nEt c’est pr\u00e9cis\u00e9ment cette description technique : \u00ab pr\u00e9dire la suite la plus probable \u00bb, qui a aliment\u00e9 un malentendu persistant<\/strong> (de plus, ce n\u2019est plus tout \u00e0 fait exactement le cas si on veut \u00eatre rigoureux).
\n <\/p>\n

Fonctionnement de l’IA : au-del\u00e0 du \u00ab perroquet stochastique \u00bb<\/h2>\n

 
\nC’est ici que les choses se compliquent (et deviennent passionnantes, en tout cas selon moi). En 2021, des chercheurs ont qualifi\u00e9 les grands mod\u00e8les de langage de \u00ab perroquets stochastiques \u00bb<\/strong>, c\u2019est-\u00e0-dire des syst\u00e8mes qui assembleraient des mots sans rien comprendre. <\/strong>
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\nCette hypoth\u00e8se \u00e9tait l\u00e9gitime \u00e0 l’\u00e9poque.<\/strong> Mais la recherche a consid\u00e9rablement avanc\u00e9 depuis, et le tableau est bien plus nuanc\u00e9 qu’on ne le pr\u00e9sente g\u00e9n\u00e9ralement sur LinkedIn.
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\nLe pi\u00e8ge du r\u00e9ductionnisme<\/strong>
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\nDire qu’un LLM \u00ab ne fait que pr\u00e9dire le mot suivant \u00bb pour conclure qu’il ne comprend rien est comme dire qu’un cerveau \u00ab ne fait qu’activer des neurones \u00bb pour conclure qu’il ne pense pas. Le m\u00e9canisme de bas niveau ne d\u00e9termine pas les propri\u00e9t\u00e9s \u00e9mergentes <\/strong>(de haut niveau) du syst\u00e8me.
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\nGeoffrey Hinton, laur\u00e9at du prix Nobel de physique 2024 pour ses travaux sur les r\u00e9seaux de neurones, l’explique ainsi : \u00ab Pour pr\u00e9dire le mot suivant avec pr\u00e9cision, il faut comprendre la phrase \u00bb. <\/strong>
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\nPr\u00e9dire le mot suivant n\u2019est pas une alternative \u00e0 la compr\u00e9hension<\/strong>, c’est une propri\u00e9t\u00e9 \u00e9mergente n\u00e9cessaire pour accomplir cette t\u00e2che efficacement.
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\nMais peut-on aller au-del\u00e0 de l’intuition ?<\/strong> Peut-on observer ce qui se passe r\u00e9ellement \u00e0 l’int\u00e9rieur de ces syst\u00e8mes ?
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\nDes repr\u00e9sentations internes surprenantes<\/strong>
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\nLes travaux en interpr\u00e9tabilit\u00e9 m\u00e9caniste <\/strong>(approche qui vise \u00e0 comprendre, de l\u2019int\u00e9rieur, comment un mod\u00e8le d\u2019IA transforme des calculs \u00e9l\u00e9mentaires en comportements complexes) ont produit des r\u00e9sultats surprenants.
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\nDes chercheurs ont entra\u00een\u00e9 un mod\u00e8le GPT uniquement sur des s\u00e9quences de coups du jeu Othello<\/strong>, sans aucune connaissance du plateau ou des r\u00e8gles.
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\nR\u00e9sultat ? En analysant ses activations internes, ils ont d\u00e9couvert qu’il avait spontan\u00e9ment d\u00e9velopp\u00e9 une repr\u00e9sentation de l’\u00e9tat du plateau.<\/strong>
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\nPlus remarquable encore : en modifiant ces repr\u00e9sentations (l\u2019\u00e9tat du plateau d\u2019Othello), ils pouvaient contr\u00f4ler son comportement. Si vous changez artificiellement sa \u00ab croyance \u00bb sur la position d’un pion, ses pr\u00e9dictions changent en cons\u00e9quence. <\/strong>
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\nAutrement dit, m\u00eame si on ne lui avait jamais demand\u00e9 de \u00ab repr\u00e9senter le plateau \u00bb, il avait fini par le faire, parce que c\u2019\u00e9tait la seule mani\u00e8re efficace de bien pr\u00e9dire les coups suivants.<\/strong> Ce n’est pas de la m\u00e9morisation. C’est de la repr\u00e9sentation structur\u00e9e qui \u00e9merge de la pr\u00e9diction<\/strong> : pr\u00e9cis\u00e9ment ce que le terme \u00ab perroquet stochastique \u00bb \u00e9tait cens\u00e9 exclure.
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\nCes d\u00e9couvertes sur les repr\u00e9sentations internes ouvrent une question encore plus vertigineuse : ces syst\u00e8mes peuvent-ils mod\u00e9liser non seulement le monde, mais aussi… nous ?<\/strong>
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\nUne \u00ab th\u00e9orie de l’esprit \u00bb algorithmique ?<\/strong>
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\nUne \u00e9tude publi\u00e9e dans Nature Human Behaviour<\/a> en 2025 a test\u00e9 GPT-4 sur des t\u00e2ches de th\u00e9orie de l’esprit<\/strong> \u2014 la capacit\u00e9 \u00e0 attribuer des \u00e9tats mentaux \u00e0 autrui : croyances, intentions, d\u00e9sirs.
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\nR\u00e9sultat : le mod\u00e8le performe au niveau ou au-dessus des humains sur l’identification des fausses croyances et des requ\u00eates indirectes. <\/strong>Sur certaines t\u00e2ches, comme l’inf\u00e9rence de croyances r\u00e9cursives (des croyances imbriqu\u00e9es les unes dans les autres, o\u00f9 l\u2019on raisonne sur ce quelqu\u2019un pense\u2026 \u00e0 propos de ce que pense un autre : \u00ab Je pense que tu crois qu’elle sait que… \u00bb), GPT-4 surpasse m\u00eame les adultes humains.
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\nNuan\u00e7ons toutefois : des travaux r\u00e9cents (Hu, Sosa & Ullman, 2025<\/a>) distinguent la th\u00e9orie de l’esprit litt\u00e9rale<\/strong> (pr\u00e9dire ce que quelqu’un va faire), de la th\u00e9orie de l’esprit fonctionnelle<\/strong> (s’adapter dynamiquement \u00e0 un interlocuteur en contexte r\u00e9el).
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\nLes LLM excellent sur la premi\u00e8re, mais montrent encore des faiblesses sur la seconde. La capacit\u00e9 \u00e0 \u00ab lire \u00bb une situation fig\u00e9e n’est pas la m\u00eame que celle d’ajuster son comportement en temps r\u00e9el <\/strong>face \u00e0 un partenaire impr\u00e9visible.
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\nCes syst\u00e8mes ne ressentent rien. Mais ils mod\u00e9lisent nos intentions avec une efficacit\u00e9 telle que l’illusion devient parfois troublante.<\/strong> C’est ce paradoxe qui nous oblige \u00e0 abandonner les jugements binaires.
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\nArr\u00eatons-nous l\u00e0 aujourd\u2019hui sur le fonctionnement de l\u2019IA. La semaine prochaine nous nous poserons notamment la question suivante : est-ce que finalement l\u2019IA comprend ? <\/strong>
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\nIllustration r\u00e9alis\u00e9e via Gemini<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Cet article fait partie d\u2019un livre blanc consacr\u00e9 \u00e0 l’\u00e9ducation \u00e0 l’\u00e8re de l’intelligence artificielle. Chaque semaine, un nouveau chapitre de celui-ci sera publi\u00e9 sur Sydologie. 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