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Intelligence artificielle : "Les IA génératives sont limitées finalement à vivre dans nos écrans", pointe Laurence Devillers, professeure en IA à Sorbonne Université

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Publié le 17/06/2026 10:38 Mis à jour le 17/06/2026 10:38

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Article rédigé par franceinfo - Édité par l'agence 6Medias

France Télévisions

L'intelligence artificielle devrait être au cœur des discussions d'une réunion au G7 ce mercredi 17 juin, avec une session de travail consacrée à la sécurisation de l'IA, en présence notamment des patrons de la tech du monde entier et des principaux dirigeants de la planète. Pour en parler, Laurence Devillers, professeure en intelligence artificielle à Sorbonne Université et autrice de Savoir vivre avec l'IA, est l'invitée de "La Matinale".

Ce texte correspond à une partie de la retranscription de l'interview ci-dessus. Cliquez sur la vidéo pour la regarder dans son intégralité.

Jean-Baptiste Marteau : Il va falloir vivre avec l'intelligence artificielle et on se pose notamment la question de la place de l'Europe et de la France par rapport aux États-Unis. Peut-on rivaliser, en tout cas être dans la course, en France de cette intelligence artificielle ou alors est-ce qu'il faut d'ores et déjà se dire qu'on est complètement largués, que c'est quelque chose qui sera 100% américain ?

Laurence Devillers : Absolument pas, parce que l'intelligence artificielle, c'est beaucoup de logiciels différents. En ce moment, on a un focus sur les "Large Language Model", ces IA génératives qui sont en ChatGPT ou dans Gemini ou Le Chat. Mais il y en a d'autres que l'on prévoit dans les laboratoires, même dans le laboratoire Ami de Yann Le Cun, où il parle de "world model". En fait, il faut bien comprendre une chose, c'est que ces systèmes sont limités finalement à vivre dans nos écrans. C'est à partir de données non spatiales qu'a été appris le modèle. Si je mettais ça dans une voiture ou un robot, il aurait du mal à se déplacer dans l'espace. Il faut apprendre des données multimodales, à la fois le visuel, l'audio et le comportement, pour faire des modèles plus puissants. Et on est leader là-dedans.

Ça veut dire que vous pensez que, sur tout un tas de domaines, on peut rivaliser malgré le peu d'argent mis sur la table ? Hier on a annoncé quasiment 655 millions dans l'année à venir pour la France, alors que ça se compte en dizaines de milliards aux États-Unis.

Oui, et puis l'Allemagne, c'est trois milliards, donc on peut dire qu'on n'est pas dans la même course.

Vous pensez qu'on peut rivaliser malgré tout ?

Non, ce n'est pas une mission de rivaliser, c'est de prévoir le futur. On a une très bonne recherche, qu'il faudrait d'ailleurs amplifier, donc une partie de cet argent va aller aussi à la recherche fondamentale, qui est la base de la base pour arriver à innover, quand même. Et donc les innovations ; on a des startups, on a Mistral AI, et des projets dans le quantique aussi, qui montrent qu'on est quand même leader scientifique sur beaucoup de sujets. Donc, il ne faut pas dire que c'est perdu aujourd'hui. C'est perdu sur les LLM, sur les "Large Language Models", qui sont plus forts.

Cliquez sur la vidéo pour regarder l'entretien en intégralité.