Deux esprits, un objectif : Les parallèles frappants entre le cerveau humain et les agents IA La comparaison entre les systèmes biologiques et computationnels est en train de redéfinir notre approche de la construction des machines pensantes. Depuis l'Antiquité, l'humanité fascinée par l'idée de créer une intelligence surpassant la nôtre, relate des légendes de créatures mécaniques intelligentes. Parmi ces récits, on trouve Talos, un gigantesque automate de bronze qui veillait sur les côtes de Crète pour en protéger les habitants, ou encore le chevalier mécanique imaginé par Léonard de Vinci, capable de marcher et d'agiter ses bras. L'objectif de créer une forme d'intelligence artificielle a toujours été une quête ambitieuse. C'est en 1950, avec la célèbre question posée par Alan Turing : « Puis-les machines penser ? », que cette ambition s'est concrétisée en un défi scientifique majeur. Depuis, la recherche se concentre sur la création d'esprits artificiels capables de raisonnement, d'apprentissage et d'adaptation semblables aux nôtres. Aujourd'hui, nous sommes à un carrefour fascinant où l'intelligence artificielle (IA) s'inspire directement de l'organe qui l'a conçue : le cerveau humain. Les modèles linguistiques avancés tels que ChatGPT et Claude illustrent cette évolution, montrant une sophistication croissante dans leurs capacités d'interaction et de traitement de l'information. L'étude récente "Advances and Challenges in Foundation Agents" de Bang Liu, Xinfeng Li, Jiayi Liu, et al., offre un regard profond sur cette convergence. L'un des principaux résultats de cette étude est la façon dont les architectures des réseaux neuronaux modernes imitent les structures et les fonctions du cerveau humain. Par exemple, les réseaux de neurones profonds (RNN) et les modèles de langage basés sur des transformers comme ChatGPT ont des similitudes notables avec les réseaux neuronaux de notre cerveau. Ces modèles utilisent des couches multiples pour traiter et stocker l'information, un principe qui est également au cœur des processus de pensée humaine. Cependant, malgré ces avancées, plusieurs défis restent à surmonter. L'une des difficultés majeures concerne l'adaptabilité et la généralisation. Les agents IA actuels, bien que capables d'apprendre de vastes quantités de données, peinent souvent à généraliser leurs connaissances et à s'adapter à de nouveaux contextes sans une supervision constante. Le cerveau humain, en revanche, possède une flexibilité remarquable lui permettant d'appliquer aisément ce qu'il a appris à des situations inédites. Une autre challenge se situe au niveau de l'efficacité énergétique. Bien que notre cerveau consomme seulement environ 20 watts d'énergie, les supercalculateurs nécessaires pour entraîner des modèles d'IA tels que ChatGPT ont une empreinte énergétique considérable, souvent de l'ordre de plusieurs mégawatts. Cette différence souligne la complexité et l'efficacité des processus biologiques et incite les chercheurs à explorer des méthodes plus éco-responsables pour développer des IA. L'étude de Liu et ses collaborateurs met en lumière diverses strategies pour surmonter ces obstacles. L'une d'elles réside dans l'optimisation des algorithmes d'apprentissage afin de rendre les modèles d'IA plus autonomes et plus capables de transférer leurs compétences d'un domaine à un autre. L'utilisation de méthodes d'apprentissage par renforcement, par exemple, pourrait permettre aux IA de mieux adapter leurs réponses aux situations imprévues. Par ailleurs, l'approche de l'apprentissage continu est également cruciale. Contrairement aux modèles d'IA traditionnels qui doivent être réentraînés à chaque nouvel ensemble de données, les systèmes de learning continu peuvent intégrer de nouvelles informations sans oublier ce qu'ils ont déjà appris. Cette fonctionnalité est essentielle pour créer des agents d'IA plus robustes et plus polyvalents. Enfin, l'étude aborde la question de l'efficacité des architectures matérielle de l'IA. Des travaux récents sur les neuromorphiques, des circuits inspirés par la structure cérébrale, offrent des perspectives prometteuses. Ces circuits pourraient non seulement réduire la consommation d'énergie mais aussi améliorer la vitesse de traitement et la flexibilité des modèles d'IA, se rapprochant ainsi davantage des capacités du cerveau humain. En conclusion, l'IA continue de s'inspirer du cerveau humain pour améliorer ses performances et sa versatilité. Alors que les grands modèles linguistiques tels que ChatGPT et Claude ouvrent la voie, les recherches de Liu et ses collègues soulignent que la compréhension approfondie de notre propre esprit reste essentielle pour franchir les prochains caps. En optimisant les algorithmes, en adoptant l'apprentissage continual et en développant des architectures matérielles innovantes, la communauté scientifique poursuit l'ambition de créer des machines qui pensent et agissent avec la même finesse que nous.