Le projet JEPA, une nouvelle approche pour doter l’IA de compréhension du monde
Yann Le Cun, directeur de l’IA chez Méta, présente le projet JEPA, une architecture d’intelligence artificielle prédictive visant à permettre aux machines de comprendre le monde de manière plus approfondie. Contrairement aux approches génératives classiques, JEPA cherche à construire une représentation abstraite de la réalité pour faire des prédictions utiles, sans chercher à reconstruire ce qui manque. L’objectif est de doter l’IA d’un sens commun et de la capacité à planifier des actions pour atteindre des buts, à l’instar du développement cognitif des bébés.
Points clés
- Le projet JEPA vise à développer une architecture d’IA prédictive, s’éloignant des approches génératives classiques
- L’objectif est de construire une représentation abstraite de la réalité permettant de faire des prédictions utiles, sans chercher à reconstruire ce qui manque
- Cette approche permettrait à l’IA d’acquérir un sens commun et la capacité à planifier des actions pour atteindre des buts
- Un des défis est de trouver la meilleure manière d’entraîner ces systèmes sur de grandes quantités de données vidéo
- Yann Le Cun estime que les systèmes intelligents devront avoir l’équivalent d’émotions, la capacité à prédire si un résultat sera positif ou négatif
À retenir
Le projet JEPA de Méta semble prometteur pour doter l’intelligence artificielle d’une compréhension plus approfondie du monde, à l’instar du développement cognitif des bébés. Même si de nombreux défis techniques restent à relever, cette approche prédictive pourrait permettre à l’IA d’acquérir un véritable sens commun et la capacité de planifier des actions pour atteindre des objectifs. Reste à voir si ces systèmes intelligents arriveront un jour à ressentir des émotions comme les humains, ou du moins leur équivalent. En attendant, Méta semble bien parti pour faire progresser l’IA dans cette voie passionnante.
Sources
Yann Le Cun, Méta nous présente JEPA, le futur de l’intelligence artificielle
