Alors que l'attention médiatique se captive sur les robots humanoïdes, une transformation massive et silencieuse révolutionne l'industrie. Avec 542 000 robots industriels déployés en 2024 et des coûts qui s'effondrent, la vraie productivité vient des systèmes automatisés, pas des silhouettes humanoïdes.
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Les robots humanoïdes fascinent sur les réseaux sociaux, mais peinent désespérément dans le monde réel. Derrière cette lutte silencieuse se cache un défi bien plus complexe que prévu : le fossé entre simulation et réalité. Un problème de physique pure, d'intuition absente et de limites techniques qui remet en question toutes les promesses du secteur.
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Les Transformers dominants butent contre des limites non logicielles, mais mathématiques : complexité quadratique, raisonnement prolongé paradoxal, données d'entraînement épuisées. Mamba, Mixture-of-Experts et architectures hybrides ne sont plus des options marginales. Ils esquissent une bifurcation fondamentale, mesurée et déjà engagée industriellement.
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L'IA scientifique révèle désormais l'inattendu : lois physiques inédites, traces de photosynthèse vieilles de 3,3 milliards d'années, mécanismes du cholestérol. Ces découvertes émergent sans avoir été programmées. Comment l'intelligence artificielle, pourtant déterministe, produit-elle de la sérendipité ? Éclairage sur un paradoxe qui redefine la recherche.
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Les algorithmes progressent à la vitesse de la lumière, mais les robots restent coincés dans le monde physique. Alors que les LLM se nourrissent de données web gratuites et abondantes, la robotique doit collecter manuellement chaque donnée, seconde après seconde. Un gouffre économique et technique qui définit aujourd'hui les limites de l'IA incarnée.
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Votre assistant IA génère du code qui compile, passe les tests et s'exécute sans erreur. Puis, en production, il s'écroule. Les APIs appelées n'existent pas, les dépendances manquent. Ce n'est pas un bug, mais une propriété structurelle des modèles de langage. Apprendre à contourner ce phénomène est devenu indispensable.
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Fin 2024, AlphaProof décroche l'argent aux Olympiades Internationales de Mathématiques. Début 2025, Gemini Deep Think remporte l'or. Mais au-delà du symbole, c'est tout le rapport de l'IA à la démonstration et à la recherche mathématique qui vient de basculer.
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Sora, Veo-2 et autres IA vidéo produisent des séquences bluffantes de réalisme. Pourtant, un benchmark inédit de Google DeepMind, Physics-IQ, révèle qu'elles ne comprennent pas la physique qu'elles simulent. Leur succès repose sur l'imitation statistique, non sur l'intelligence causale.
LIRE LA SUITEL’actuIA est un journal d’actualité dédié à l’intelligence artificielle : nouveautés, outils, usages concrets et enjeux de société. Notre objectif est simple : rendre l’IA compréhensible, utile et accessible à tous, sans jargon inutile.
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