A l'aube d'une nouvelle définition de l'intelligence artificielle
L'IA entre dans une nouvelle ère : incarnée, dotée de mémoire et de causalité. L'enjeu n'est plus la taille des modèles, mais leur capacité à comprendre et agir dans le monde réel.
Des machines incarnées dotées d’une appréhension du monde réel pour réagir en temps réel
L’intelligence artificielle vit un moment charnière. Après une première phase où les LLMs ont connu des performances spectaculaires, et continuent d’impacter en profondeur tous les secteurs, de premières limites fondamentales se font jour. Les modèles actuels, de plus en plus entraînés sur leurs propres résultats, sont confrontés à ce que les chercheurs appellent « l'effondrement du modèle » : une baisse progressive de la qualité, des coûts exponentiels, des rendements décroissants et une fragilité conceptuelle.
La prochaine étape de l’IA sera une question de compréhension qui passera par l’interaction avec le monde réel, la mémoire, la causalité, et une intelligence capable d’agir de manière responsable. C’est vers cette IA « incarnée », plus proche du vivant, que du simple calcul statistique, que nous nous dirigeons.
L’émergence de l’IA physique
La prochaine rupture viendra de machines capables d’agir, de s’adapter et de se souvenir. Les premiers robots humanoïdes sont déjà là, des entreprises telles que Figure AI et Agility Robotics disposent déjà d'humanoïdes dans leurs entrepôts, mais leur défi principal n’est pas mécanique : il est cognitif.
Les modèles vision-langage-action (VLA) montrent des progrès en reliant les instructions aux données des capteurs. Cependant, ils restent souvent fragiles. Déplacez un objet derrière un autre, et le système échoue. Réorganisez la pièce, et il devient confus. Le passage de la réaction à l’anticipation va marquer le début de l’IA physique : une intelligence ancrée dans l’expérience.
La mémoire comme socle de l’intelligence
Les robots actuels ressemblent à des athlètes forts et agiles, mais ils oublient souvent leurs performances passées. À l’inverse, un animal s’appuie sur son vécu pour évoluer dans une pièce encombrée, éviter le danger, sans avoir à tout recalculer à chaque fois. La mémoire est le fondement de l'intelligence. Sans elle, il n'y a ni continuité ni compréhension du monde.
À partir de 2026, les systèmes les plus avancés commenceront à intégrer mémoire, raisonnement et modèles basiques contextuels. Ils commenceront à se souvenir des interactions passées, à s'adapter en temps réel et à montrer les premiers signes de planification. Ces systèmes traiteront les données des capteurs, les informations visuelles et les séquences temporelles aussi naturellement que les modèles actuels traitent le texte, afin de développer une intelligence multimodale qui combine de manière transparente la vision, la détection, le langage et la compréhension de l'environnement.
World models et causalité
La percée la plus significative, à partir de 2026, sera celle des systèmes d'IA qui construisent des modèles contextuels : des représentations numériques de la réalité physique qui permettent une adaptation rapide à de nouveaux environnements. Ces systèmes développeront une compréhension intuitive de la physique, semblable à l'intelligence biologique, en saisissant des concepts tels que le poids, l'équilibre, l'intégrité structurelle et en gérant les relations spatiales sans programmation mathématique explicite. Ces systèmes d'IA seront ainsi capables de raisonner sur la manière dont les objets peuvent être manipulés et dont les espaces peuvent être parcourus.
Les applications industrielles seront le moteur de ce changement. Les systèmes de fabrication s'adapteront aux nouvelles exigences de production en quelques heures. Au sein des bâtiments, dans la logistique, l’agriculture, l’IA combinera données physiques, de sécurité, environnementales et temporelles pour prendre des décisions plus robustes et plus sûres.
Sécurité, éthique et intelligence partagée
À mesure que ces systèmes deviennent plus avancés, la sécurité et l’éthique doivent être intégrées dès la conception afin de favoriser l’innovation et non l’entraver.
Des mesures de sécurité post-quantique et des mécanismes de gouvernance démocratique seront intégrés dans les architectures d'IA ; de manière transparente pour les premières afin de protéger contre les menaces actuelles et futures, et de manière contextuelle pour les secondes afin de permettre une adaptation rapide à l'évolution des réglementations tout en maintenant des normes éthiques cohérentes.
Parallèlement, les avancées dans une IA économe en ressources permettront une diffusion large de ces technologies aux acteurs locaux, industriels, médicaux ou éducatifs, grâce à des systèmes adaptés aux besoins opérationnels spécifiques. Cette démocratisation stimulera l’innovation dans des secteurs jusqu’alors mal desservis.
L'avenir n'appartient pas aux modèles plus grands. Le véritable tournant sera le moment où une machine fera preuve de cette intelligence adaptative que nous observons dans le vivant : comprendre ce qui compte, ignorer le reste, et agir avec justesse dans un environnement complexe.