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

🧠 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 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.

✍️ 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.

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.

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.

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.

📚 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.

🌎 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.

🤯 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 ».

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.