Le raisonnement désigne le processus par lequel les systèmes d'intelligence artificielle parviennent à de nouvelles conclusions grâce à l'analyse, la déduction et le jugement fondés sur des informations, des règles, des connaissances ou des observations existantes. La capacité de raisonnement est un élément crucial de l'aptitude de l'intelligence artificielle à résoudre des problèmes complexes, à prendre des décisions et à appliquer des connaissances. Elle englobe de multiples aspects tels que le raisonnement logique, l'inférence probabiliste, l'analyse causale et l'intégration d'informations en plusieurs étapes.

Le raisonnement en intelligence artificielle n'est pas apparu avec l'avènement des grands modèles de langage ; son histoire remonte aux premières méthodes d'IA telles que le raisonnement symbolique, les systèmes experts et la représentation des connaissances. Avec le développement de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, les chercheurs ont progressivement exploré comment doter les modèles de réseaux neuronaux de capacités de raisonnement plus complexes. En 2022, des chercheurs de Google Research ont publié un article… L'incitation à la chaîne de pensée suscite le raisonnement dans les grands modèles linguistiques La méthode d'indication Chain-of-Thought (CoT) a été proposée. Elle guide la génération des étapes de raisonnement intermédiaires dans les grands modèles de langage, améliorant ainsi les performances du modèle en raisonnement mathématique, en raisonnement de sens commun et pour les tâches complexes. Elle est devenue une contribution majeure à la recherche sur le raisonnement dans les grands modèles de langage.

Le raisonnement en IA moderne s'attaque principalement au problème des modèles d'apprentissage profond traditionnels, qui ont tendance à se limiter à la reconnaissance de formes superficielles et peinent à réaliser des analyses complexes en plusieurs étapes. En introduisant des représentations de processus intermédiaires, l'invocation d'outils, la récupération de connaissances externes et des mécanismes de vérification, les systèmes intelligents modernes peuvent effectuer une analyse de l'information plus systématique et un jugement des résultats plus précis lors de l'exécution des tâches. Par exemple, des méthodes telles que le raisonnement par chaînes de pensée dans les grands modèles de langage, les modèles de langage assistés par programme (PAL) et le raisonnement augmenté par la récupération visent toutes à améliorer la capacité du modèle à traiter des problèmes complexes.

Ces dernières années, grâce au développement de modèles de langage complexes et de technologies d'agents, la capacité de raisonnement est devenue un indicateur important des performances des systèmes d'IA. Les technologies associées sont largement utilisées dans des domaines tels que la résolution de problèmes mathématiques, la génération de code, l'assistance à la recherche scientifique, la planification intelligente et les systèmes d'aide à la décision. Cependant, le raisonnement en IA reste confronté à des défis, notamment en matière de fiabilité factuelle, de cohérence et d'adaptabilité aux environnements complexes, et ne peut encore être totalement assimilé au processus de raisonnement cognitif humain.