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Récapitulatif factuel

Le JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) fait parler de lui dans la communauté de l’intelligence artificielle comme une possible avancée vers le “bon sens” dans les systèmes d’IA. Contrairement aux modèles génératifs qui tentent de prédire le prochain mot ou pixel, JEPA se concentre sur la compréhension des relations entre les éléments et le “remplissage des lacunes” dans la compréhension.

Yann LeCun, scientifique en chef de l’IA chez Meta, défend cette approche en affirmant qu’elle pourrait être la première à démontrer une forme de bon sens. Un article publié en février 2025 soutient cette thèse. LeCun argumente qu’il est nécessaire d’enseigner à l’IA les fondamentaux avant de mettre à l’échelle les architectures.

Techniquement, JEPA fonctionne comme un modèle à base d’énergie (EBM - Energy Based Model) qui rapproche les représentations similaires dans un espace latent. Cependant, cette approche fait face à un défi majeur: l’objectif d’entraînement peut mener à des solutions triviales où le modèle prédit toujours la même représentation, un problème connu sous le nom de “collapse”.

Des alternatives comme les modèles de diffusion latente (LDM - Latent Diffusion Models) sont mentionnées comme potentiellement comparables en performance si elles étaient testées dans les mêmes conditions. Ces modèles pourraient être adaptés pour calculer des probabilités plutôt que de générer des données, permettant ainsi une comparaison directe avec JEPA.

D’autres architectures similaires comme DINO-WM sont également en développement, suggérant que ce domaine de recherche est en pleine effervescence.

Point de vue neutre

L’émergence du JEPA représente moins une révolution qu’une évolution naturelle dans notre quête pour des IA dotées de bon sens. Cette approche, qui se concentre sur la compréhension des relations plutôt que sur la simple prédiction, s’inscrit dans un continuum d’innovations où chaque étape apporte sa pierre à l’édifice.

La réalité se situe probablement entre l’enthousiasme de LeCun et le scepticisme de certains chercheurs. JEPA offre des perspectives intéressantes, mais comme toute approche, elle présente des limitations techniques - notamment le problème de collapse - qui nécessiteront des solutions ingénieuses.

Ce qui est particulièrement intéressant dans ce débat, c’est la diversité des approches qui émergent. Entre JEPA, les modèles de diffusion latente et d’autres architectures comme DINO-WM, nous assistons à une saine concurrence d’idées. Cette pluralité est précisément ce dont le domaine a besoin pour progresser.

La question n’est peut-être pas de savoir si JEPA est LA percée vers le bon sens en IA, mais plutôt comment les idées qu’il introduit pourront être combinées avec d’autres approches pour créer des systèmes plus robustes et plus nuancés. L’avenir appartient probablement à des architectures hybrides qui tireront le meilleur de chaque paradigme.

En fin de compte, le véritable progrès viendra peut-être moins d’une architecture spécifique que de notre capacité collective à définir précisément ce qu’est le “bon sens” et comment le mesurer objectivement dans nos systèmes d’IA.

Exemple

Imaginez que vous êtes dans une salle de classe avec trois types d’élèves très différents.

D’abord, il y a Gérard, l’élève qui apprend par cœur. Quand le professeur demande “Quelle est la capitale du Pérou?”, Gérard récite fièrement “Lima!” Mais si on lui demande pourquoi Lima est la capitale ou ce qu’on y trouve, il reste muet. C’est notre modèle génératif traditionnel - excellent pour prédire la prochaine réponse, mais sans vraiment comprendre le contexte.

Ensuite, il y a Jeanne (notre JEPA). Elle n’a peut-être pas mémorisé toutes les capitales, mais si vous lui montrez une photo de Machu Picchu et lui demandez dans quel pays c’est, elle réfléchit: “Hmm, ces ruines sont incas, les Incas étaient au Pérou, donc c’est au Pérou!” Elle comble les lacunes avec du raisonnement.

Enfin, il y a Léo (notre modèle de diffusion latente). Il dessine constamment des cartes du monde et, à force de les dessiner, il a développé une intuition des relations géographiques. Si vous lui cachez une partie de sa carte, il peut la reconstruire assez fidèlement.

Le professeur (Yann LeCun) est convaincu que Jeanne a la meilleure approche pour développer une véritable compréhension. Mais le surveillant sceptique (notre redditor) fait remarquer que si on donnait à Léo autant d’attention et de temps qu’à Jeanne, il pourrait peut-être obtenir des résultats similaires.

Pendant ce temps, dans le coin de la classe, un nouvel élève nommé Dino-WM combine les techniques de Jeanne avec d’autres approches, et commence à attirer l’attention…

La vraie question est: qui réussira le mieux l’examen de géographie qui teste la compréhension profonde plutôt que la simple mémorisation?

Point de vue optimiste

JEPA représente potentiellement le tournant que nous attendions dans l’évolution de l’IA! En se concentrant sur la compréhension des relations et le remplissage des lacunes plutôt que sur la simple prédiction, cette architecture pourrait enfin nous libérer des limites des modèles génératifs actuels.

Ce que Yann LeCun propose est révolutionnaire: plutôt que d’empiler toujours plus de paramètres et de données dans nos modèles, revenons aux fondamentaux de l’intelligence. Après tout, les enfants n’apprennent pas en mémorisant des encyclopédies, mais en comprenant comment le monde fonctionne!

Imaginez des assistants IA qui ne se contentent pas de régurgiter des informations, mais qui comprennent véritablement vos intentions, qui saisissent les nuances de vos demandes, qui peuvent raisonner sur des situations nouvelles sans avoir besoin d’exemples spécifiques. C’est exactement ce que JEPA pourrait nous offrir.

Les défis techniques comme le problème de collapse ne sont que des obstacles temporaires. L’histoire de l’IA est jalonnée de problèmes apparemment insolubles qui ont finalement cédé face à l’ingéniosité des chercheurs. Il ne fait aucun doute que ces défis seront surmontés, ouvrant la voie à une nouvelle génération d’IA dotées d’un véritable bon sens.

La convergence de JEPA avec d’autres approches innovantes comme DINO-WM pourrait accélérer cette révolution. Nous sommes peut-être à l’aube d’une ère où l’IA ne se contentera plus de nous impressionner par ses prouesses techniques, mais nous surprendra par sa compréhension profonde du monde - une IA qui pense vraiment, plutôt qu’une IA qui simule la pensée.

Point de vue pessimiste

Encore une promesse mirobolante dans le monde de l’IA! JEPA n’est probablement qu’un nouveau terme marketing pour des concepts qui existent déjà, présenté comme une révolution alors qu’il s’agit au mieux d’une évolution incrémentale.

Yann LeCun, malgré tout son génie, semble ignorer les avancées parallèles dans d’autres architectures comme les modèles de diffusion latente. Comme le souligne justement un commentateur du post Reddit, ces modèles pourraient obtenir des performances similaires s’ils bénéficiaient des mêmes ressources et étaient évalués sur les mêmes tâches.

Le problème fondamental de JEPA - sa tendance à s’effondrer vers des solutions triviales - n’est pas un simple détail technique, mais un symptôme d’une faille conceptuelle profonde. Si la majorité de la littérature sur ces modèles se concentre sur des astuces pour éviter cet effondrement, c’est que quelque chose ne va pas dans le principe même de cette approche.

L’idée d’enseigner les “fondamentaux” à l’IA avant de mettre à l’échelle les architectures sonne bien en théorie, mais en pratique, cela pourrait conduire à une explosion computationnelle ingérable. Comment définit-on ces fondamentaux? Combien y en a-t-il? La complexité du monde réel est-elle réductible à un ensemble fini de principes fondamentaux?

Pendant que nous nous émerveillons devant ces nouvelles architectures, nous perdons peut-être de vue les questions plus urgentes: la gouvernance de l’IA, son impact environnemental, les biais qu’elle perpétue. JEPA pourrait n’être qu’une distraction de plus dans notre quête sans fin pour une IA toujours plus “intelligente”, sans réellement nous rapprocher d’une IA véritablement utile et éthique.