L'IA fait des pas de géant pour s'améliorer considérablement à l'avenir : par exemple, ne plus avoir besoin des humains

Une nouvelle technique développée par le MIT permet aux modèles d'IA de s'améliorer sans intervention humaine, marquant une étape importante dans le développement de l'IA. Ce "LLM auto-adaptatif", ou SEAL, génère ses propres données d'entraînement et s'auto-ajuste, surpassant potentiellement les modèles existants comme GPT 4.1 dans des tâches spécifiques. Le développement vise à réduire le besoin d'intervention humaine dans le processus itératif d'amélioration des modèles d'IA. SEAL utilise une boucle d'auto-renforcement en trois étapes : générer des instructions de mise à jour, tester les résultats et renforcer uniquement les améliorations. Cela permet de surmonter les limitations des modèles linguistiques volumineux (LLM) statiques, qui nécessitent généralement des mises à jour manuelles. Bien que d'autres initiatives similaires existent, SEAL offre une avancée techniquement pertinente vers des modèles nécessitant moins d'intervention humaine pour chaque mise à jour. Cette innovation pourrait avoir un impact significatif sur l'efficacité et l'évolutivité du développement de l'IA en automatisant le processus d'amélioration des modèles. Cela a également des implications pour l'Europe, car cela peut accélérer le développement de solutions d'IA européennes et réduire la dépendance à la supervision humaine. Cependant, il est essentiel de préciser qu'il s'agit d'une avancée technique et non d'un pas vers une IA consciente.