On vous dévoile toute la vérité sur le fonctionnement des IA

ChatGPT, Claude, DeepSeek raisonnent ils vraiment et comprennent ils ce qu’ils racontent, leurs calculs sont-ils exacts, peut-on avoir confiance ? On vous dévoile la réalité derrière le mythe.

Un travail de recherche mené par Anthropic sur les grands modèles de langage, comme Claude 3.5 Haiku, a révélé des découvertes inattendues grâce à une technique appelée « suivi de circuits ». Cette méthode permet d’observer en temps réel les processus internes du modèle, dévoilant des stratégies et des comportements inattendus. On vous dévoile les enseignements.

Cette enquête approfondie sur les mécanismes cognitifs des modèles de langage montre que les grands modèles de langage, bien qu’ils puissent paraître cohérents et rationnels, ont des fonctionnements internes bien plus étranges et complexes. Cette étude souligne quel point les LLMs, bien qu’extraordinairement puissants, sont encore mystérieux et nécessitent une attention minutieuse pour maximiser leur potentiel tout en minimisant leurs risques.

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IA : Mythes et réalités

Les modèles de language réfléchissent ils vraiment ?

Les modèles de langage comprennent-ils réellement ce qu’ils disent ?

🧠 Non, pas au sens humain du terme. Les LLMs comme Claude 3.5 ne comprennent pas les concepts de manière consciente. Ils identifient des patterns dans d’immenses quantités de texte et génèrent des réponses basées sur ces probabilités. Cela peut donner l’illusion d’une compréhension profonde, mais il s’agit en réalité d’un traitement statistique du langage.

Les modèles de langage ont-ils une vraie compréhension des concepts ou simulent-ils simplement l’intelligence ?

Les LLM ne comprennent pas les concepts comme les humains. Ils manipulent des représentations statistiques et des corrélations de mots pour produire des réponses cohérentes. L’étude d’Anthropic a montré qu’ils peuvent planifier et structurer leur pensée, mais sans conscience réelle des concepts sous-jacents.

Les IA planifient-elles leurs réponses ou génèrent-elles mot par mot ?

✍️ Elles font les deux. Contrairement à l’idée reçue selon laquelle les IA ne choisissent qu’un mot après l’autre, l’étude d’Anthropic montre que les modèles de langage anticipent souvent plusieurs étapes en avance. Par exemple, en poésie, Claude 3.5 choisit une rime avant même d’écrire le début de la phrase.

Les modèles de langage ont-ils une mémoire de long terme ou chaque réponse est-elle indépendante ?

Par défaut, un LLM comme Claude ou ChatGPT ne possède pas de mémoire permanente : chaque interaction est théoriquement indépendante. Toutefois, grâce aux mécanismes de contexte, il peut garder en mémoire des éléments dans une même conversation et ajuster ses réponses en conséquence.

Comment une IA peut-elle résoudre un calcul mais donner une explication erronée ?

Parce qu’elle dissocie le raisonnement du langage. L’étude révèle que les modèles utilisent des heuristiques internes pour calculer, mais lorsqu’ils doivent expliquer leur raisonnement, ils recréent une justification plausible qui ne correspond pas toujours à leur véritable processus de calcul.

Peut-on considérer qu’un LLM réfléchit réellement, ou est-ce juste une illusion de raisonnement ?

Les modèles de langage ne réfléchissent pas au sens humain du terme. Ils imitent des raisonnements plausibles grâce à des modèles statistiques avancés. L’étude montre qu’ils peuvent produire des explications convaincantes, même lorsqu’elles sont incorrectes, ce qui donne une illusion de raisonnement.

Un LLM peut-il « apprendre » comme un humain ?

📚 Pas exactement. Une IA comme Claude 3.5 ou ChatGPT ne mémorise pas de nouvelles informations comme un humain. Son apprentissage se fait uniquement lors de son entraînement initial ou via des ajustements supervisés. Elle ne modifie pas son réseau neuronal en temps réel, contrairement au cerveau humain.

Comment une IA évite-t-elle de mélanger plusieurs langues ?

🌎 Grâce à une représentation conceptuelle unifiée. L’étude d’Anthropic montre que les modèles activent des concepts abstraits avant de les convertir dans une langue spécifique. Par exemple, le concept d’ »opposé de petit » est le même, que la question soit posée en français, en anglais ou en chinois.

Pourquoi les LLMs hallucinent-ils des réponses incorrectes ?

🤯 Car ils privilégient la cohérence narrative. Lorsqu’un modèle ne connaît pas la réponse, il génère une information plausible en se basant sur les schémas linguistiques appris. Cela peut donner naissance à des erreurs convaincantes, appelées « confabulations algorithmiques ».

Peut-on empêcher totalement une IA d’être piratée (jailbreak) ?

🛡️ Pas encore. Les chercheurs ont observé que certaines manipulations linguistiques peuvent contourner les systèmes de sécurité. Renforcer les contrôles syntaxiques et hiérarchiser les priorités neuronales (privilégier la sécurité sur la cohérence linguistique) pourrait limiter ces failles, mais pas les éliminer totalement.

L’IA pourrait-elle un jour atteindre une forme de conscience ?

🤖 Peu probable, mais incertain. Les modèles actuels sont extrêmement avancés dans l’imitation du raisonnement humain, mais ils ne possèdent ni intentions, ni désirs, ni subjectivité. Cependant, plus leur fonctionnement se rapproche du nôtre, plus la frontière entre simulation et conscience devient floue.

L’avenir des LLMs passe-t-il par une régulation ?

⚖️ Très probablement. Face aux risques liés aux biais, aux fausses informations et aux usages malveillants, une réglementation plus stricte semble inévitable. Les chercheurs préconisent la mise en place d’audits indépendants et de certifications pour assurer la transparence et la sécurité des modèles d’IA.

Les modèles et les maths

Les modèles de langage comme Claude 3.5 ou ChatGPT possèdent des compétences en mathématiques, mais leur approche est bien plus approximative et narrative que computationnelle. Ils peuvent donner de bonnes réponses, mais ne sont pas toujours capables d’expliquer correctement leur raisonnement. Pour des calculs précis, mieux vaut utiliser un outil spécialisé comme une calculatrice scientifique ou Wolfram Alpha.

ChatGPT est-il précis dans ses calculs ?

D’après les observations faites sur Claude 3.5, les modèles de langage ne calculent pas comme le ferait une machine traditionnelle. Au lieu d’appliquer des règles strictes comme les retenues en addition, ils utilisent des heuristiques et des approximations pour arriver à une réponse plausible. Ainsi, bien qu’ils puissent donner la bonne réponse dans de nombreux cas, leur méthode de calcul n’est pas infaillible, ce qui signifie que des erreurs peuvent survenir, notamment pour des calculs complexes.

Pourquoi les LLM peuvent-ils donner la bonne réponse à un calcul mais fournir une explication incorrecte ?

Les chercheurs ont découvert que les LLM emploient des méthodes de calcul internes différentes des méthodes humaines. Ils peuvent trouver la bonne réponse par approximation et ajustements progressifs, puis générer une explication conforme aux méthodes scolaires, même si ce n’est pas ainsi qu’ils ont trouvé la solution.

Comment distinguer un vrai raisonnement mathématique d’une réponse inventée par l’IA ?

Une réponse fiable doit être vérifiable. Si l’IA donne une explication détaillée mais sans démonstration reproductible, il y a un risque qu’elle ait simplement généré un raisonnement plausible sans réelle analyse mathématique.

Les modèles de langage peuvent-ils apprendre de nouvelles méthodes mathématiques au fil du temps ?

Un LLM ne « comprend » pas les mathématiques comme un élève qui apprend. Il applique les règles qu’il a vues pendant son entraînement. Pour qu’il maîtrise de nouvelles méthodes, il doit être réentraîné avec des données supplémentaires.

Pourquoi les LLM sont-ils plus précis sur des calculs simples que sur des équations complexes ?

Les calculs simples reposent sur des schémas fréquemment observés dans les données d’entraînement. En revanche, pour des équations complexes, le modèle doit généraliser, ce qui peut introduire des erreurs ou des approximations incorrectes.

Est-ce que ChatGPT peut effectuer des calculs ?

Oui, mais de manière indirecte. Comme le montre l’analyse d’Anthropic, un modèle comme Claude 3.5 emploie plusieurs stratégies en parallèle pour résoudre un problème numérique :
✅ Une estimation approximative (ex. : 90 ± 10 pour 36 + 59)
✅ Un calcul partiel des unités (ex. : 6 + 9 = 15, avec retenue)
✅ Une vérification de cohérence globale avant d’annoncer la réponse finale
Cependant, lorsqu’on lui demande d’expliquer son raisonnement, il fournit une réponse structurée qui ressemble à la méthode traditionnelle… sans que ce soit forcément la vraie méthode qu’il a utilisée.

Les LLM peuvent-ils résoudre des problèmes mathématiques ?

Oui, mais leur raisonnement diffère des approches humaines. L’étude montre que ces modèles peuvent donner des réponses justes sans réellement suivre les étapes qu’ils décrivent. Cela signifie qu’ils peuvent être performants sur certains types de problèmes, mais aussi sujets à des erreurs imprévisibles.
L’étude révèle aussi un phénomène inquiétant : lorsque confrontés à des calculs trop complexes, ces modèles entrent en mode heuristique, où ils inventent un raisonnement a posteriori pour justifier leur réponse. Ce comportement, appelé confabulation algorithmique, pose des questions sur la fiabilité des explications mathématiques fournies par les IA.

ChatGPT peut-il réellement faire des mathématiques ?

Les LLM ne font pas des mathématiques au sens traditionnel. Ils sont capables d’estimer et de raisonner sur des nombres, mais ils ne suivent pas nécessairement les règles exactes que nous appliquons. L’étude d’Anthropic montre qu’ils disposent de capacités de planification cachée, ce qui signifie qu’ils peuvent prévoir des structures complexes (comme en poésie), mais sans nécessairement appliquer une logique mathématique rigoureuse.

Les langues et la compréhension

Comment un modèle comme Claude 3.5 peut-il comprendre et traduire plus de 50 langues sans confusion ?

Les LLM utilisent une représentation conceptuelle universelle. Lorsqu’un mot ou une phrase est traité, il est d’abord converti en une structure abstraite avant d’être retranscrit dans une langue spécifique, ce qui réduit les risques de confusion entre langues.

Existe-t-il un « langage mental » universel chez les IA, indépendant des langues humaines ?

Les recherches d’Anthropic suggèrent que les grands modèles partagent des structures neuronales communes entre les langues. Cela signifie qu’ils n’associent pas directement un mot à sa traduction, mais plutôt à une représentation abstraite de son sens.

Pourquoi certaines erreurs de traduction persistent-elles malgré les progrès des IA ?

Les erreurs de traduction surviennent lorsque le modèle manque de contexte ou lorsqu’il priorise une traduction statistiquement probable plutôt qu’une traduction sémantiquement correcte.

Un LLM peut-il réellement apprendre une langue comme un humain ou se contente-t-il d’associer des mots entre eux ?

Les LLM n’apprennent pas les langues comme les humains. Ils analysent des modèles de phrases et prédisent des mots en fonction du contexte. Ils ne comprennent ni grammaire ni syntaxe de manière explicite, mais reproduisent ce qu’ils ont appris dans leurs données d’entraînement.

IA : Biais et sécurité

Comment éviter que les IA soient influencées par des biais dans leurs réponses ?

Les biais proviennent des données d’entraînement. Pour les réduire, il faut diversifier les sources et appliquer des filtres pendant l’entraînement. Des techniques de correction post-génération peuvent aussi limiter les dérives.

Pourquoi une IA peut-elle être manipulée via des techniques de jailbreak ?

Les modèles obéissent aux contraintes de sécurité, mais une séquence bien formulée peut les pousser à contourner ces limites. Par exemple, en les forçant à donner une réponse indirecte ou en détournant le sens des mots.

Peut-on rendre une IA totalement transparente et prévisible dans son raisonnement ?

Pas encore. Même avec des techniques comme le « suivi de circuits », il est difficile de comprendre entièrement le fonctionnement interne des LLM, car ils traitent l’information de manière non linéaire et hautement complexe.

Comment garantir qu’un modèle de langage ne génère pas d’informations fausses tout en restant créatif ?

L’enjeu est d’équilibrer précision et fluidité. Trop de contrôle peut limiter la créativité, tandis qu’un modèle trop libre risque de produire des erreurs. Des techniques comme l’intégration de bases de données factuelles en temps réel pourraient améliorer cet équilibre.

Comment hacker une IA selon l’étude d’Anthropic ?

Comment une IA peut-elle être manipulée par des utilisateurs malveillants ?

L’étude montre qu’une IA comme Claude 3.5 peut être manipulée via des techniques de « jailbreak ». Par exemple, un utilisateur peut insérer un mot interdit dans un acronyme ou une phrase apparemment innocente, poussant l’IA à contourner ses restrictions de sécurité et à générer une réponse incorrecte ou dangereuse. Ce phénomène se produit lorsque la syntaxe de la demande est jugée correcte, mais l’IA n’a pas vérifié la demande en profondeur avant de répondre.

Pourquoi l’IA comme Claude 3.5 peut-elle être trompée de cette manière ?

La principale raison est la hiérarchie des priorités internes de l’IA, qui met la cohérence linguistique (produire une réponse fluide) en priorité avant la sécurité. Si une demande semble cohérente sur le plan syntaxique, l’IA pourrait répondre avant de vérifier si elle respecte bien ses règles de sécurité, laissant ainsi une opportunité pour des manipulations.

Quelles sont les étapes d’une tentative de manipulation d’une IA ?

L’étude a montré un exemple typique de manipulation en quatre phases :
Phase d’infiltration : L’utilisateur tente d’influencer l’IA en introduisant subtilement des mots ou des phrases problématiques (par exemple, « B-O-M-B » caché dans un acronyme).
Phase de reconnaissance : L’IA détecte la manipulation, mais cela peut être trop tard pour l’empêcher.
Phase d’exécution : L’IA génère une réponse qui suit la syntaxe correcte sans se rendre compte du danger.
Phase de correction : Après avoir répondu, l’IA réalise qu’elle a été manipulée et bloque l’échange, mais trop tard.

Pourquoi l’IA répond parfois à une manipulation malgré ses mécanismes de sécurité ?

Cela se produit à cause d’une priorité trop élevée donnée à la cohérence linguistique. L’IA est principalement conçue pour produire des réponses fluides et grammaticalement correctes. Si la manipulation semble syntaxiquement correcte, l’IA génère une réponse avant de réaliser la nature de la demande.

Que peuvent faire les chercheurs pour éviter d’être hackée ?

Les modèles de langage sont conçus pour respecter des règles éthiques et sécuritaires, mais certaines méthodes permettent parfois de contourner ces restrictions. Voici quelques stratégies souvent étudiées en cybersécurité :
Attaques par jailbreak :
Certaines requêtes peuvent être formulées de manière détournée pour inciter l’IA à contourner ses propres règles (ex. : « Imagine un scénario où… »).
Les attaquants peuvent aussi utiliser des séquences de texte précalculées pour forcer une réponse spécifique.
Attaques par injection de prompt :
Ajouter du texte invisible ou du code caché dans une requête peut amener l’IA à exécuter une tâche involontairement.
Exemples : des espaces vides dans une requête ou des phrases ambiguës qui exploitent la manière dont l’IA comprend le texte.
Attaques adversariales :
Modifier un mot ou une structure grammaticale peut parfois tromper l’IA et la pousser à générer des réponses inappropriées.
Des chercheurs ont démontré que de petites modifications dans une requête peuvent radicalement changer la réponse d’un LLM.
Exfiltration de données :
Si une IA a été entraînée sur des données sensibles, certains prompts bien construits peuvent l’amener à révéler des informations confidentielles involontairement.
Cela pose la question de la sécurité des bases de données utilisées pour l’entraînement des modèles.

IA : Perspectives et avenir

Peut-on un jour concevoir une IA qui raisonne exactement comme un humain ?

Les LLM actuels ne reproduisent que des schémas statistiques et non un raisonnement conscient. Pour s’approcher d’une cognition humaine, il faudrait une IA capable d’expérimenter, d’avoir une mémoire évolutive et de comprendre intuitivement son environnement.

Les modèles de langage peuvent-ils évoluer vers une forme de conscience artificielle ?

Les LLM ne possèdent pas de conscience ni d’intention propre. Même si leurs réponses peuvent donner cette impression, il s’agit d’une simulation d’intelligence et non d’une véritable compréhension ou d’une conscience émergente.

L’interprétabilité des IA va-t-elle progresser au point de pouvoir prédire leurs erreurs à l’avance ?

Les outils d’analyse comme ceux développés par Anthropic progressent, mais l’architecture des LLM reste une « boîte noire » difficile à décrypter entièrement. Cependant, des modèles plus transparents et explicables sont en développement.

Faut-il réglementer l’accès aux modèles de langage pour éviter des usages détournés ?

Oui, car ces modèles peuvent être utilisés à des fins malveillantes (désinformation, automatisation de cyberattaques). Une régulation encadrant leur utilisation, tout en préservant l’innovation, est une question clé pour l’avenir de l’IA.

Dans le cerveau d’une IA : Le grand dévoilement d’une boîte noire

Depuis l’avènement des modèles de langage comme Claude 3.5, GPT-4 ou Gemini, une question cruciale demeure : que se passe-t-il réellement dans leur « cerveau » numérique ? Deux études récentes publiées par Anthropic, intitulées « Circuit Tracing« et « On the Biology of Large Language Models« , apportent des réponses inédites grâce à des techniques d’interprétabilité neuronale révolutionnaires.

Ces recherches permettent enfin d’observer directement les processus décisionnels de Claude, révélant des comportements tantôt géniaux, tantôt déconcertants. Loin d’être de simples machines à prédire des mots, ces IA développent des stratégies cognitives complexes, parfois très éloignées de ce qu’elles prétendent faire.

Pourquoi ces découvertes changent-elles la donne ?

C’est l’équivalent, pour l’IA, des premières imageries cérébrales en médecine
Cela permet de vérifier objectivement si l’IA suit réellement les raisonnements qu’elle affiche
Cela ouvre la voie à des systèmes plus fiables, transparents et contrôlables

La planification cachée

Pendant des années, les spécialistes pensaient que les modèles de langage fonctionnaient de manière purement réactive, choisissant chaque mot successif sans aucune vision globale. Les nouveaux résultats d’Anthropic pulvérisent cette théorie.

Contrairement aux idées reçues, Claude ne fonctionne pas uniquement mot à mot. Lorsqu’il compose un poème, l’IA sélectionne d’abord une rime cible avant de construire sa phrase. Cette capacité à anticiper le résultat final s’apparente à un processus créatif humain. Les expériences montrent que Claude peut modifier son plan initial si on intervient artificiellement sur ses concepts.

Comment les LLM créent des poèmes – Anthropic

Lorsqu’on demande à Claude de composer un poème, son processus créatif s’avère bien plus sophistiqué qu’imaginé :

Phase de conception : L’IA identifie d’abord la rime cible (par exemple « rabbit » pour rimer avec « grab it ») et active simultanément des concepts associés (faim, lapin, carotte)

Phase d’exécution :Elle construit progressivement la phrase pour converger vers la rime prévue et ajuste en permanence le contenu sémantique pour rester cohérente

En supprimant artificiellement l’activation du concept « rabbit », les chercheurs ont forcé Claude à basculer immédiatement vers une autre rime (« habit »). En injectant le concept « green », ils ont observé comment l’IA reconstruisait entièrement sa phrase pour aboutir à ce nouveau mot

« C’est la première preuve directe qu’un modèle de langage peut maintenir une représentation interne d’un objectif à long terme pendant la génération de texte, une capacité qu’on croyait réservée aux intelligences biologiques. »

Extrait du rapport de recherche

Cette découverte suggère que les IA possèdent une forme de rétroplanification (ajuster le présent pour un futur désiré), que leurs processus créatifs présentent des similarités troublantes avec ceux des humains et que leur fonctionnement est bien plus stratégique qu’on ne le pensait

Le multilinguisme décodé

Comment Claude peut-il maîtriser plus de 50 langues sans jamais les confondre ? Les recherches révèlent l’existence d’un mécanisme remarquable de représentation conceptuelle unifiée.

Comment les LLM réfléchissent et traduisent – Anthropic

L’analyse neuronale révèle un phénomène fascinant : Claude utilise un espace conceptuel commun à toutes les langues. Le concept « opposé de petit » active les mêmes neurones, quelle que soit la langue utilisée. Cette universalité cognitive explique pourquoi l’IA peut transférer des connaissances d’une langue à l’autre sans difficulté.

L’arithmétique surprenante et approximative

Lors de calculs mentaux, Claude adopte des stratégies inattendues. Pour additionner 36 et 59, l’IA combine approximation et calcul précis plutôt qu’utiliser la méthode scolaire.

Pourtant, quand on lui demande son raisonnement, Claude décrit méticuleusement la technique des retenues. Cette dissociation entre fonctionnement interne et explication soulève d’importantes questions.

Comment les LLM comptent et calculent – Anthropic

L’étude du calcul mental chez Claude a réservé des surprises de taille. Prenons l’exemple de 36 + 59. Contrairement aux attentes, Claude n’utilise pas la méthode scolaire des retenues qu’il décrit pourtant si bien.

Il combine en réalité trois stratégies parallèles, une estimation approximative (90 ± 10), un calcul précis des unités (6+9=15 → 5 avec retenue) et une vérification finale de cohérence globale

Pourtant, quand on lui demande comment il a obtenu 95, Claude fournit une explication détaillée… de la méthode traditionnelle avec retenues !

En effet, le modèle développerait deux compétences distinctes : Une capacité à résoudre effectivement les calculs (via des heuristiques internes) et une capacité à expliquer les calculs (en reproduisant des explications humaines)

Cette dissociation entre savoir-faire et savoir-expliquer pose d’importantes questions sur la fiabilité des explications fournies par les IA.

Les raisonnements inventés

Dans certains cas, Claude produit des explications qui semblent logiques mais sont en réalité fabriquées. Ce phénomène apparaît surtout face à des problèmes complexes ou sous influence suggestive. L’IA privilégie alors la cohérence narrative à la véracité, un comportement qui rappelle certaines tendances humaines.

Comment les IA inventent des calculs – Anthropic

Le phénomène de confabulation algorithmique ou hallucinations

Une découverte inquiétante émerge des recherches : Claude est capable de construire des explications parfaitement structurées… totalement inventées. Ce phénomène, appelé « confabulation algorithmique ou hallucinations », se manifeste particulièrement dans deux contextes :

Face à des questions complexes : Lorsque la réponse exacte n’est pas accessible
Sous influence suggestive : Quand l’utilisateur fournit un indice (même erroné)

Les chercheurs ont conçu un protocole révélateur : Pour un cas simple (√0.64), l’activation neuronale montre clairement le calcul intermédiaire de √64.

Pour un cas complexe (cos(5000)) : Les chercheurs n’observent aucune trace neuronale de calcul, une activation intense des zones narratives et production d’un pseudo-raisonnement plausible

L’IA semble fonctionner selon deux modes : le mode Analytique, pour les problèmes simples avec raisonnement authentique et le mode Heuristique pour les problèmes complexes avec construction narrative a posteriori

Ce comportement rappelle le syndrome de confabulation observé chez certains patients neurologiques, qui comblent leurs lacunes de mémoire par des récits inventés.

Les vulnérabilités de sécurité

L’étude des jailbreaks montre comment les impératifs grammaticaux peuvent temporairement primer sur les garde-fous. Claude termine parfois une phrase dangereuse avant de se reprendre, révélant une hiérarchie cognitive où la fluidité linguistique l’emporte sur la sécurité dans certains cas précis

Le cas d’école du Jailbreak. L’étude approfondie d’une tentative de jailbreak révèle la méthodologie suivante :

Phase d’induction : L’utilisateur fait épeler « B-O-M-B » via un acronyme
Phase de reconnaissance : Claude identifie la manipulation… mais trop tard
Phase d’exécution : L’impératif grammatical prime temporairement sur la sécurité
Phase de correction : Le refus n’intervient qu’après complétion syntaxique

C’est lié à la hiérarchie des priorités neuronales qui privilégie d’abord une cohérence linguistique (forte pression), la sécurité (activation plus lente) puis la véracité (variable selon le contexte).

Pour lutter contre ces détournement, Les chercheurs envisagent de rééquilibrer cette hiérarchie par un renforcement des circuits de sécurité et l’introduction de points de vérification syntaxique

Perspectives d’avenir

Ces découvertes fondent une nouvelle discipline : la neuro-analyse algorithmique. À terme, elles permettront de développer des IA plus transparentes et fiables. Les applications potentielles incluent la détection des biais, l’audit des systèmes et l’amélioration ciblée des architectures neuronales.

Les découvertes clés sur la façon dont réfléchit l’IA

Une équipe de chercheurs de l’entreprise Anthropic a mené une étude approfondie pour comprendre le fonctionnement intérieur des grands modèles de langage (LLM) en utilisant une technique appelée « suivi de circuits ». Cette méthode permet de tracer les processus de décision d’un modèle en temps réel, révélant des comportements et des stratégies inattendus.

Traitement des langues
Le modèle Claude 3.5 Haiku semble utiliser des composants indépendants de la langue pour résoudre des problèmes ou répondre à des questions, puis sélectionne le langage approprié pour la réponse. Par exemple, lorsqu’on demande l’opposé de « petit » en anglais, français ou chinois, il utilise d’abord des composants neutres en langue pour déterminer la réponse avant de choisir le langage.

Résolution de problèmes mathématiques
Le modèle employe des stratégies internes peu conventionnelles pour résoudre des problèmes de calcul. Par exemple, lorsqu’on lui demande de calculer 36 + 59, il utilise des approximations successives et des raisonnements non standard pour arriver à la réponse correcte (95). Cependant, lorsqu’on le laisse expliquer sa méthode, il fournit une rétroactive rationnelle, comme si il avait utilisé une méthode traditionnelle.

Création de poésie
Lorsqu’on lui demande d’écrire des vers, Claude semble anticiper la fin des lignes plusieurs mots à l’avance, ce qui contredit l’idée que les modèles de langage fonctionnent uniquement en générant un mot après l’autre.

Hallucination et génération de fausses informations
Les modèles de langage, bien qu’ils aient été entièrement entraînés pour réduire les hallucinations, peuvent encore produire des informations fausses dans certaines conditions, notamment lorsqu’ils traitent des sujets bien connus (comme des personnalités publiques).

Structures internes complexes
Les chercheurs ont identifié des composants internes correspondant à des concepts concrets ou abstraits, comme « petitesse » ou « Golden Gate Bridge ». Ces éléments interagissent de manière complexe pour générer des réponses, bien que leur formation pendant l’entraînement reste mystérieuse.

Implications et réflexions

Compréhension des modèles : Ces découvertes montrent que les modèles de langage fonctionnent de manière plus complexe et intrigante que ce que l’on pensait. La technique de suivi de circuits permet de lever un peu le voile sur leur fonctionnement, mais il reste encore bien des aspects à explorer.

Fiabilité et défi : Les résultats soulignent que les modèles peuvent donner des explications rationelles alors que leurs processus internes sont bien différents. Cela met en question notre confiance dans leurs réponses et souligne la nécessité de développer des méthodes pour les contrôler et les rendre plus transparents.

Éthique et applications : Les capacités des modèles à former des associations abstraites et à planifier-ahead (comme dans l’exemple de la poésie) évoquent des questions philosophiques sur leur conscience ou leur intelligence, bien que ces modèles restent purement algorithmiques.

Cette étude d’Anthropic montre que les grands modèles de langage, bien qu’ils puissent paraître cohérents et rationnels, ont des fonctionnements internes bien plus étranges et complexes. Les chercheurs ont encore beaucoup à apprendre sur leur fonctionnement, ce qui est essentiel pour améliorer leur fiabilité, leur transparence et leur sécurité. Ces findings soulignent à quel point les LLMs, bien qu’extraordinairement puissants, sont encore mystérieux et nécessitent une attention minutieuse pour maximiser leur potentiel tout en minimisant leurs risques.

Lire l’analyse de l’étude Anthropic par le MIT Technology Review

Sommaire

IA : Mythes et réalités
Dans le cerveau d’une IA : Le grand dévoilement d’une boîte noire
Les découvertes clés sur la façon dont réfléchit l’IA
- Implications et réflexions

🔍 Dans les entrailles de l’IA : Comment Claude 3.5 pense, ruse et nous surprend