Pensées sur les LLM
Les LLM ont déjà tellement envahi les métiers d’écran – le tertiaire – et les étudiants qui s’y préparent, que je suis parvenu à me faire une conviction : les meilleurs ne seront pas celles et ceux qui savent se servir de l’IA, mais celles et ceux qui savent ne pas s’en servir.
La généralisation de l’IA générative, les LLM en particulier, impose à tout travailleur « d’écrans » d’apprendre à s’en servir. Il faut en comprendre le fonctionnement, au moins en principe. Il faut savoir écrire de bons « prompts » et les optimiser. Il faut savoir interpréter les résultats donnés par les LLM. Pour les utilisateurs les plus avancés, il faut savoir assembler des LLM et les configurer afin d’en déterminer certains comportements attendus. Il faut aussi connaître les limites des LLM, en particulier celles liées à leur incapacité à raisonner, leur difficulté à sourcer, leurs hallucinations ; il faut avoir conscience des dangers de faire de quelques entreprises des « oracles » hégémoniques ; il faut savoir en limiter l’usage du fait de leur excessive consommation d’énergie et de ressources.
Je pense que les meilleurs d’entre nous, quel que soit le domaine, sont celles et ceux qui savent faire preuve de créativité, d’invention, de style, qui savent transmettre et enseigner. Pas ceux qui excellent dans l’exécution et la répétition. Or les LLM sont par définition des logiciels d’interpolation, qui établissent statistiquement les suites les plus probables, c’est-à-dire qui génèrent du connu.
Les meilleurs seront donc celles et ceux qui conserveront toujours à l’esprit que les LMM ne raisonnent pas [1]. Peut-être qu’à l’avenir émergeront des systèmes capables de raisonnement, mais ce n’est pas le cas aujourd’hui. Au mieux, les LMM singent des raisonnements. Or la capacité de raisonnement se cultive, s’entretient. Ceux qui s’appuieront trop sur les IA altéreront leur capacité à réfléchir, comme ceux qui utilisent trop les GPS érodent leur sens de l’orientation.
Les LLM ne sont pas non plus capables de prendre en compte deux aspects essentiels de tout raisonnement, de toute activité : l’interaction avec l’environnement physique et l’interaction avec les autres humains. Or tenir compte de ces adhérences est nécessaire pour produire les meilleures réponses, pour adopter les comportements les plus adéquats. Il est même possible de définir l’intelligence – une des nombreuses façons de le faire – comme cette capacité à se rendre compte et tenir compte de son environnement.
Enfin, une caractéristique que l’on devrait toujours associer à l’excellence est l’éthique, le fait de faire les choses comme il se doit, sans tricher ni causer du tort. Or la prise de responsabilité de qui décide est indépassable, une telle tâche ne devrait pas être déléguée à une machine (les armes autonomes sont, je pense, le plus grand risque à court terme – après celui de la délirante consommation d’énergie de l’IA).
[1] Quelques tests récents:
ChatGPT - Janvier 2025
Mistral - 22 mai 2025
ChatGPT - 22 mai 2025
3 août 2025
Le domaine avance très rapidement et récemment sont apparues les techniques de “Chain of Thoughts”, qui simulent très bien les raisonnements humains, et nous surpassent dans certains domaines:
David Louapre - de Science Étonnante:
https://www.youtube.com/watch?v=YcIbZGTRMjI&t
https://www.youtube.com/watch?v=vd4Vwla-zP0
MonsieurPhi:
Comment parler intelligemment d’intelligence ?
https://www.youtube.com/watch?v=AwUpxjODogQ
Cryptosec
17 05 2025
