L’idée reçue selon laquelle les modèles d’intelligence artificielle (IA), comme ChatGPT, sont de simples outils de recherche ou de résumé, et non de vraie « intelligence », est fréquente dans les conversations de bureau — un peu comme un bavardage au distributeur d’eau. Pourtant, cette vision révèle une méprise fondamentale sur ce que signifie réellement « penser » ou « raisonner » dans le contexte des modèles de langage à grande échelle (LLM). Contrairement à l’image populaire d’une intelligence supérieure, presque surnaturelle, comme dans Terminator ou Dune, les LLM ne possèdent pas de conscience, de compréhension profonde ou de logique déductive. Ce qu’ils font, c’est prédire le mot le plus probable à suivre dans une séquence, en s’appuyant sur des motifs statistiques extraits de vastes corpus de texte. Pour mieux comprendre cette distinction, il est utile de distinguer deux types de raisonnement humain, tels que décrits par le psychologue Daniel Kahneman : le raisonnement inductif (Système 1) et le raisonnement déductif (Système 2). Le premier part d’observations concrètes pour tirer des conclusions générales — par exemple, « le soleil s’est levé tous les jours, donc il se lèvera demain ». Ce raisonnement est probabiliste, soumis à des biais, et fondé sur des hypothèses implicites. Il est efficace mais pas certain. Le second, au contraire, part de principes généraux pour en déduire des conclusions spécifiques de manière logique et déterministe, comme dans : « Tous les humains sont mortels, Socrate est un humain, donc Socrate est mortel ». Ici, si les prémisses sont vraies, la conclusion est inévitable. Les LLM fonctionnent exclusivement selon le modèle inductif. Ils ne « comprennent » pas le sens des mots, mais apprennent à reproduire des structures linguistiques plausibles. Leur capacité à générer du texte humain, à formuler des arguments ou à simuler une réflexion est impressionnante, mais elle repose sur une estimation statistique de probabilités, non sur une logique rigoureuse. Même lorsqu’un LLM semble raisonner étape par étape, comme dans la technique du Chain of Thought (CoT), il ne fait que simuler une pensée déductive. Cette méthode, qui consiste à guider le modèle pour qu’il décompose une question en étapes, améliore la qualité des réponses en réduisant les erreurs, mais elle ne change pas la nature fondamentale du processus : il reste une suite de prédictions basées sur des motifs, pas une déduction logique. Le CoT, notamment dans les modèles comme OpenAI o1, représente une avancée majeure, car il permet aux LLM de traiter des tâches complexes en imitant une démarche raisonnée. Mais même ces modèles restent limités par leur nature inductive : ils peuvent produire des réponses qui sonnent bien, mais qui sont fausses, contradictoires ou entièrement inventées — ce qu’on appelle des « hallucinations ». Leur force réside dans la plausibilité, non dans la vérité. En somme, les LLM ne pensent pas comme les humains. Ils ne raisonnent pas, ne comprennent pas, ne croient pas. Ils simulent la pensée à partir de données. Comprendre cette limite est essentiel pour utiliser ces outils de manière responsable, éviter les erreurs critiques, et ne pas leur attribuer une sagesse qu’ils n’ont pas. L’IA actuelle n’est pas une intelligence universelle, mais un outil puissant, dépendant de la qualité des données, des biais présents, et de la manière dont on l’interroge. Le vrai défi n’est pas de croire qu’elle pense, mais de savoir comment l’accompagner intelligemment. Enfin, pour les entreprises souhaitant exploiter l’IA de manière fiable, des solutions comme pialgorithms, basées sur le RAG (Retrieval-Augmented Generation), permettent d’ancrer les réponses dans des données fiables, réduisant ainsi les risques d’erreurs. Un démonstration est disponible sur demande.