En l’espace de 4 ans, les algorithmes LLM en sont déjà à leur troisième génération : celle des réseaux neuronaux, sur lesquels ils étaient d’abord fondés, celle des "transformers" et maintenant celle des "world models", chers à Yann LeCun, sur lesquels il a construit une algorithmique originale, dite des EBM (Energy Based Models).
A vrai dire, la plupart des bipèdes n’y comprennent pas grand-chose et le patron de TI lambda a du mal à discerner ce qui différencie l’offre de LeCun des LLM traditionnels, que les GAFAM continuent de promouvoir.
On pourrait penser qu’il ne s’agit là que d’un aléa de l’histoire technologique. Il n’en est rien. C’est beaucoup plus que cela, une véritable révolution dans le monde de l’Intelligence Artificielle, qui peut potentiellement modifier les fondements de l’algorithmique IA, aussi bien celle proposée par les GAFAM qui finiront peut-être par s’y conformer, que celle des "jeunes loups", dont Yann LeCun est pour l’instant le porte-drapeau.
Pour s’y retrouver et nous forger une opinion, la première chose à faire est d’expliquer ce dont il s’agit : la mécanique LLM avec ses qualités et ses défauts, dont une consommation d’énergie délirante et la solution qui lui est opposée, fondée à la fois sur les fameux "world models", une sorte de modélisation d’un espace dit latent, représentatif de l’environnement et sur un algorithme d’évaluation EBM. L’un n’allant pas sans l’autre. C’est à une explication détaillée de cette opposition que nous consacrons notre webinaire, sans avoir la certitude que LeCun a raison et que les "World models" finiront par l’emporter.