{"id":3006,"date":"2025-05-14T15:52:01","date_gmt":"2025-05-14T14:52:01","guid":{"rendered":"https:\/\/edu.ge.ch\/site\/tablettepedagogique\/?p=3006"},"modified":"2025-05-12T15:52:37","modified_gmt":"2025-05-12T14:52:37","slug":"llm-sous-microscope","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/edu.ge.ch\/site\/tablettepedagogique\/2025\/05\/14\/llm-sous-microscope\/","title":{"rendered":"LLM sous microscope"},"content":{"rendered":"

Dans quelle langue r\u00e9fl\u00e9chissent les LLM* ?
\nEst-ce que ces mod\u00e8les peuvent “planifier” au-del\u00e0 du prochain mot ?
\nExposent-ils fid\u00e8lement leurs raisonnements quand on les leur demande ?<\/p>\n

(*LLM : large language model, comme chatGPT par exemple)<\/em><\/p>\n

<\/p>\n

Ces questions sont passionnantes et importantes pour \u00e9valuer les risques potentiels li\u00e9s aux IA, de plus en plus performantes.
\nMais, vous le savez sans doute, on peut savoir parfaitement quels calculs sont faits par un mod\u00e8le mais on est bien en peine de dire pourquoi. On parle parfois de “boite noire”. En effet, les IA ne sont pas cod\u00e9es ligne par ligne mais sont le r\u00e9sultat d’un entra\u00eenement sur des masses de texte. Elles d\u00e9veloppent leurs propres strat\u00e9gies, incompr\u00e9hensibles m\u00eame pour leurs cr\u00e9ateurs. C\u2019est comme si l\u2019on avait fait pousser <\/em>une cr\u00e9ature dou\u00e9e de langage\u2026 sans vraiment savoir ce qu\u2019elle pense, ni comment elle pense (et d’aucuns diraient ni si<\/em> elle pense mais nous ne rentrerons pas ici dans le d\u00e9bat !).<\/p>\n

Anthropic est une soci\u00e9t\u00e9 qui propose des mod\u00e8les de langage appel\u00e9s Claude<\/em> et qui est particuli\u00e8rement active dans la recherche en s\u00e9curit\u00e9 des IA. Elle a publi\u00e9 en mars 2025 des recherches avec des r\u00e9ponses partielles \u00e0 ces questions ! Pour cela, Anthropic s’est inspir\u00e9 des neurosciences pour regarder directement les circuits internes d’un LLM, et voir comment se propagent les informations dans son “cerveau” num\u00e9rique. Ils ont d\u00e9velopp\u00e9 une sorte de “microscope de l’IA” leur permettant de relier des zones d’activation du mod\u00e8le \u00e0 des concepts. Leurs \u00e9tudes, men\u00e9es sur le mod\u00e8le Claude 3.5 Haiku, r\u00e9v\u00e8lent des comportements fascinants, et parfois contre-intuitifs.<\/p>\n

Mais tr\u00eave de suspens !<\/p>\n

Dans quelle langue Claude pense-t-il ?<\/span><\/p>\n

Ni l’anglais, ni le fran\u00e7ais, ni une autre langue humaine mais une sorte de langage propre de la pens\u00e9e !
\nComment l’\u00e9quipe d’Anthropic est-elle arriv\u00e9e \u00e0 cette conclusion ? Ils ont donn\u00e9 \u00e0 Claude une m\u00eame phrase simple, traduite dans plusieurs langues, par exemple : \u201cLe contraire de petit\u201d, en anglais, fran\u00e7ais, chinois\u2026
\nIls ont alors observ\u00e9 les activations internes du mod\u00e8le : gr\u00e2ce \u00e0 leurs outils d\u2019interpr\u00e9tabilit\u00e9 (le “microscope de l\u2019IA”), ils ont identifi\u00e9 quelles “features” (composantes internes activ\u00e9es dans le mod\u00e8le) sont mobilis\u00e9es quand Claude traite ces phrases et ont constat\u00e9 que ces activations se superposent, quelle que soit la langue utilis\u00e9e : les m\u00eames neurones internes s\u2019activent pour repr\u00e9senter les id\u00e9es de “petit”, “contraire” et “grand”, avant que Claude n\u2019\u00e9crive la r\u00e9ponse dans la langue demand\u00e9e.<\/p><\/blockquote>\n

\"\"<\/a>
Diagramme r\u00e9alis\u00e9 par Claude illustrant comment la “langue de la pens\u00e9e” est utilis\u00e9e par Claude avant de traduire dans la langue de l’interlocuteur. Source :https:\/\/www.anthropic.com\/_next\/image?url=https%3A%2F%2Fwww-cdn.anthropic.com%2Fimages%2F4zrzovbb%2Fwebsite%2Fe0e156ea6c912a385d66ed562187fced8c392a58-1650×750.png&w=3840&q=75<\/figcaption><\/figure>\n

Est-ce que Claude peut “planifier” ?<\/span><\/p>\n

Oui. Lorsqu\u2019on lui demande d\u2019\u00e9crire un po\u00e8me qui rime, Claude anticipe le mot de fin et structure toute la ligne pour y parvenir. Il r\u00e9fl\u00e9chit en amont, adapte sa strat\u00e9gie si le d\u00e9but de la phrase change, et montre une flexibilit\u00e9 \u00e9tonnante.<\/p><\/blockquote>\n

Claude expose-t-il fid\u00e8lement ses raisonnements quand on les lui demande ?<\/span><\/p>\n

Non. En tous cas, pas toujours. Il affabule par exemple quand on lui demande de calculer 36+59 puis d’expliquer comment il a fait. Les chercheurs ont observ\u00e9 que, pour ce calcul, l’IA active plusieurs “chemins” dans son r\u00e9seau : l’un qui lui donne un ordre de grandeur et l’autre qui calcule pr\u00e9cis\u00e9ment le dernier chiffre. Mais quand on lui demande comment il a calcul\u00e9, il pr\u00e9tend avoir utilis\u00e9 l’algorithme standard de l’addition, en commen\u00e7ant par l’addition des unit\u00e9s et en utilisant une retenue.<\/p><\/blockquote>\n

Ajoutons encore aux d\u00e9couvertes de nos chercheurs en neuro-IA :
\n– Claude peut d\u00e9composer un raisonnement en plusieurs \u00e9tapes
\n– Claude semble avoir une sorte de concept “je ne sais pas” qu’il active correctement mais qu’il ne respecte pas quand il est lanc\u00e9 dans une r\u00e9ponse, pris dans une sorte d’inertie.<\/p>\n

 <\/p>\n

L’article d’Anthropic qui r\u00e9sume ces d\u00e9couvertes se trouve ici<\/a>. Il est court, passionnant et tr\u00e8s bien illustr\u00e9 : j’en recommande vivement la lecture. La bo\u00eete noire perd un peu de son opacit\u00e9. Et ce que l\u2019on voit \u00e0 l\u2019int\u00e9rieur est aussi fascinant qu\u2019inqui\u00e9tant. Une IA qui planifie, qui se contredit, qui sait quand elle ne sait pas, qui pense dans sa propre langue\u2026<\/p>\n

 <\/p>\n

Cr\u00e9dit image : r\u00e9alis\u00e9 avec Gemini le 12 mai 2025<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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