Un LLM ne raisonne pas il raconte le raisonnement - Data Observer

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Cette affirmation est-elle juste un « bon mot », un « mot d’esprit » ou mérite-t-elle qu’on s’y attarde ?

Dans le quotidien de nos missions, elle est centrale. Prenons l’exemple d’un système de planification multi-critères. Ce problème ne peut être résolu de manière autonome par un modèle linguistique. Un LLM ne peut pas le résoudre : « Le LLM ne planifie pas, il raconte la planification ». En revanche, il peut très bien énoncer les conditions de sa résolution qui requiert une collaboration avec des acteurs humains et techniques.

On se tourne alors vers une approche agentique ou chaine de traitement hybride au sein duquel le modèle linguistique est intégré dans une architecture de systèmes autonomes interconnectés (algorithmes, bases de données, API, outils métiers, etc.).

Au final, l’application peut donner l’apparence trompeuse d’une résolution de problème complexe par le LLM lui-même.

👉 Pour aller plus loin sur ces questions de raisonnement  (ce que nous ne manquerons pas de faire, les implications étant multiples, une thèse n’étant sans doute pas suffisante pour les épuiser, avec notamment le mythe de l’IAG) :

🔗 Apple – “The Illusion of Thinking” : met en garde contre l’amalgame entre chaîne de pensée générée et véritable raisonnement ; la narration en plusieurs étapes sonne plus raisonnée sans changer la mécanique de prédiction. https://machinelearning.apple.com/research/illusion-of-thinking

🔗 Anthropic – “Reasoning models don’t always say what they think” : les explications chain-of-thought peuvent être infidèles au processus réel ; le modèle raconte un chemin qui n’est pas nécessairement celui qu’il a suivi ; les explications produites sont parfois plausibles mais trompeuses. https://assets.anthropic.com/m/71876fabef0f0ed4/original/reasoning_models_paper.pdf

🔗 Pour la « vision chatbot » du sujet, consulter le GPT « IA sans sujet » : https://chatgpt.com/g/g-68e367d00b0881918a8e817a8c085a77-ia-sans-sujet-ai-without-subject?model=gpt-5

Cet article a été initialement publié sur Linkedin le 8 octobre 2025 : https://www.linkedin.com/posts/data-observer_llm-iaagentique-systaeymeshybrides-activity-7381602992510205952-AfwA

#LLM #IAAgentique #SystèmesHybrides #AIArchitecture #ChainOfThought #MultiAgents

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