C’est une question que peu osent poser frontalement : et si les prochaines grandes avancées de l’intelligence artificielle ne venaient pas seulement de modèles plus gros et de toujours plus de données, mais d’un retour aux mathématiques fondamentales ? C’était tout l’enjeu du séminaire organisé par l’association Aristote à l’EDF Lab Paris-Saclay, auquel EURODECISION a assisté.
Fidèles à notre veille continue sur les technologies d’IA, nous suivons de près ces signaux encore discrets mais structurants. Car nous sommes convaincus que les prochaines grandes avancées en IA viendront autant des mathématiques que de l’ingénierie, et garder une longueur d’avance sur ces sujets fait partie de notre métier.
Du calcul brut au raisonnement structuré
Au-delà de la diversité des intervenants, une idée commune a traversé la journée : pour rendre l’IA plus fiable, plus sobre et plus proche d’un véritable raisonnement, il faut lui donner une structure mathématique explicite, plutôt que de tout confier à l’apprentissage statistique brut.
En ouverture, il a été montré comment la géométrie de l’information et la « thermodynamique des groupes de Lie » permettent de concevoir des modèles guidés par des invariants physiques et géométriques, une IA qui respecte la structure du monde qu’elle décrit.
Vient ensuite la théorie des topos, présentée comme un cadre unificateur, des « ponts » entre des domaines mathématiques distincts. Appliquée à l’IA, cette approche ouvre la voie à des modèles capables de raisonner de manière contextuelle : une proposition n’est plus simplement « vraie » ou « fausse », mais vraie selon un certain point de vue, une piste séduisante pour réduire les hallucinations et structurer le raisonnement.
Au croisement des neurosciences et mathématiques, un autre regard s’est inspiré de l’organisation du cortex (colonnes corticales, rétinotopie, plasticité hebbienne) pour concevoir une perception artificielle plus frugale et plus robuste.
Plus loin dans la journée, la théorie des catégories a été mobilisée pour dépasser l’apprentissage purement statistique: les réseaux de neurones y sont décrits comme des objets catégoriels (morphismes de faisceaux), reliant ainsi syntaxe et sémantique.
Enfin, la journée s’est conclue sur « Calculer avec les sous-espaces », une réflexion exigeante sur la topologie de Grothendieck au service d’un apprentissage plus symbolique.
Une table ronde a prolongé les échanges entre chercheurs et industriels.
Pourquoi cela nous intéresse, et ce que cela change pour nos clients
Fiabilité, frugalité, raisonnement explicite : ces trois exigences ne sont pas que des sujets de recherche. Ce sont, au quotidien, les questions que nous posent nos clients quand ils nous confient un projet d’IA : « Comment être sûr que ce système ne se trompe pas ? Combien va-t-il coûter à faire tourner ? Et est-ce qu’il « comprend » vraiment, ou est-ce qu’il devine ? »
Depuis plus de trente ans, EURODECISION accompagne les entreprises sur la modélisation mathématique de leurs décisions, optimisation, recherche opérationnelle, science de la donnée. Cette culture du modèle rigoureux est précisément ce qui nous permet aujourd’hui d’aborder l’IA (générative) autrement que par la seule course à la puissance de calcul.
Là où beaucoup empilent des modèles toujours plus gros, nous cherchons la structure : celle qui rend un système d’IA explicable, maîtrisé et économe.
Concrètement, ce séminaire nourrit directement trois axes de notre offre :
- Concevoir des agents IA fiables et sobres. Nous concevons des systèmes d’IA agentiques multi-fournisseurs en intégrant, dès la conception, les exigences de robustesse et de frugalité que ces travaux remettent au centre.
- Évaluer la confiance et l’empreinte des systèmes d’IA. Au sein de différents groupes de travail Hub France IA dédiés à l’IA (avec des axes souveraineté et empreinte environnementale), nous contribuons à définir comment mesurer ce qu’on attend vraiment d’une IA de confiance.
- Faire le pont entre recherche et déploiement. Notre rôle est précisément de traduire ces avancées de fond en solutions opérationnelles et activables pour nos clients.
C’est tout l’intérêt d’être présent à ce type d’événement : repérer tôt les signaux qui dessinent l’IA de demain, et transformer cette veille en avantage concret pour ceux qui nous font confiance. Ces approches restent aujourd’hui largement amont, mais c’est exactement à ce stade que se préparent les ruptures, et c’est notre métier de les anticiper pour nos clients, avant qu’elles ne deviennent évidentes pour tout le monde.
