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AGI & Research

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L'architecture de l'intention : démystifier la planification IA pour les agents autonomes

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, la perception est souvent considérée comme l'obstacle principal. En effet, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel ont connu une croissance exponentielle. Cependant, pour qu'un système d'IA soit véritablement autonome — une étape clé vers l'Intelligence Artificielle Générale (IAG) — il doit faire plus que simplement percevoir ; il doit planifier.

Aug 28, 2026

Décoder l'intelligence : une plongée technique dans l'apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement (RL) représente l'une des voies les plus prometteuses vers l'Intelligence Artificielle Générale (AGI). Contrairement à l'apprentissage supervisé, où les modèles apprennent à partir de jeux de données statiques d'exemples étiquetés, les agents RL apprennent par interaction. Ils explorent un environnement, prennent des actions et reçoivent...

Aug 23, 2026

Au-delà de la capacité : Une plongée technique dans l'alignement et l'ingénierie de la sécurité de l'IA

Alors que nous sommes au seuil de l'Intelligence Artificielle Générale (AGI), une question cruciale évolue : ne passons plus de « pouvons-nous la construire ? » à « pouvons-nous la contrôler ? ». L'alignement de l'IA est le domaine dédié à la garantie que les systèmes d'IA poursuivent des objectifs et se comportent de manière cohérente avec les valeurs humaines...

Aug 21, 2026

Supervision évolutive : Évaluer le débat et la modélisation récursive des récompenses pour la sécurité de l'IA générale

Alors que nous nous approchons de la création de l'Intelligence Artificielle Générale (IAG), le problème de l'alignement reste notre obstacle le plus redoutable. Nous pouvons entraîner des modèles à générer du code ou rédiger des essais, mais garantir qu'ils agissent de manière véritablement bénéfique, robuste et honnête par rapport aux valeurs humaines est un défi d'ingénierie bien plus complexe...

Aug 13, 2026