Hier, le « prompt engineering« . Aujourd’hui, penchons-nous sur les « mécanismes d’attention » – probablement la métaphore la plus trompeuse de l’IA moderne.
L’histoire commence en 2017 avec un paper au titre genial : « Attention Is All You Need ». Les chercheurs découvrent qu’en pondérant différemment les parties des données d’entrée, ils améliorent drastiquement les performances des modèles. Breakthrough technique remarquable.
Mais l’appeler « attention » ? Pure manipulation sémantique.
Soudain, tout le monde imagine l’IA « se concentrant » comme un étudiant attentif. Les journalistes tech parlent d’IA « focalisée » et « contemplative ». Les investisseurs visualisent des esprits artificiels méditant sur les données.
La réalité ? De la multiplication matricielle sophistiquée.
Le modèle assigne des poids numériques aux différents éléments d’entrée. Poids élevé = influence plus forte sur la sortie. C’est tout. Comme un système de vote pondéré, pas une conscience qui « fait attention ».
Cette confusion linguistique transforme des maths excellentes en mystère pseudo-cognitif. Au lieu de dire « nous avons amélioré notre algorithme de pondération », on entend « révolutionnaires mécanismes d’attention qui permettent la conscience artificielle ».
Le problème ? Quand vous pensez que l’IA « fait attention » comme les humains, vous attendez une compréhension humaine. Quand vous réalisez que c’est de la pondération statistique, vous pouvez vraiment prédire et contrôler son comportement.
Les mécanismes d’attention mathématiques : révolutionnaires. L’attention cognitive : inexistante.
Demain : le « raisonnement en chaîne de pensée » ou comment l’IA a appris à montrer ses calculs.
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