L’intelligence artificielle a fait des progrès rapides ces dernières années, maîtrisant des tâches telles que la génération de texte, la création d’images et même le codage de logiciels. Mais la prochaine frontière ne consiste pas à décrire le monde – il s’agit d’apprendre par les machines comment le monde fonctionne réellement. Cette avancée a conduit au développement de « modèles du monde », des systèmes d’IA conçus pour simuler et prédire la réalité physique, une capacité prête à transformer la robotique, les systèmes autonomes et même la médecine.
Que sont les modèles mondiaux ?
Le concept de modèles mondiaux n’est pas nouveau, remontant aux années 1950, mais il a refait surface dans la recherche sur l’IA vers 2018 et a pris de l’ampleur en 2024 avec des outils comme Sora d’OpenAI et Genie de Google DeepMind. En 2025, Cosmos de Nvidia, couronné « Meilleure IA » au CES, et V-JEPA 2 de Meta, qui prétend comprendre la physique de base comme la gravité, ont encore renforcé l’importance de ce domaine.
Essentiellement, les modèles du monde comblent le fossé entre la connaissance abstraite et la compréhension incarnée. Les « modèles de base » traditionnels (comme ChatGPT) apprennent à partir de vastes ensembles de données mais manquent d’expérience directe. Ils peuvent décrire la gravité mais ne sentent pas le poids. En revanche, les modèles de fondation mondiale simulent des environnements physiques à l’aide de données vidéo et sensorielles, permettant à l’IA de prédire les résultats en fonction des actions.
Du langage à la prédiction
Les grands modèles linguistiques (LLM) excellent dans le traitement du texte, mais ils fonctionnent sur la corrélation plutôt que sur la causalité. Les modèles mondiaux changent d’orientation : au lieu de prédire le mot suivant, ils prédisent ce qui se passera suivant après qu’une action ait été entreprise. Cela peut être aussi simple que prévoir le mouvement d’un objet ou aussi complexe qu’une voiture autonome anticipant les tendances du trafic.
Comme le dit Eric Landau, PDG de la société de données IA Encord, les modèles mondiaux ne remplacent pas nécessairement les LLM mais les accompagnent comme une voie parallèle de développement. Les LLM contiennent des connaissances implicites du monde, mais elles sont fragmentées. Les modèles mondiaux visent une représentation plus propre et plus directe de la réalité.
Comment ils fonctionnent : deux approches
Les modèles mondiaux fonctionnent de deux manières principales : la génération en temps réel et la simulation dans un environnement fixe. Le premier crée un monde dynamique qui répond aux interactions, un peu comme un jeu vidéo. La seconde construit un environnement prédéfini avec des règles établies, permettant l’exploration sans déstabiliser la simulation.
Les deux méthodes visent à donner à l’IA une compréhension plus approfondie des causes et des effets, lui permettant de raisonner avant d’agir plutôt que de réagir étape par étape. Ceci est essentiel pour les robots, les véhicules autonomes et autres systèmes qui ont besoin de prédictions fiables dans les espaces physiques.
L’avenir de l’IA : robotique, médecine et au-delà
La demande de modèles mondiaux augmente à mesure que l’IA dépasse les chatbots pour se tourner vers des agents plus indépendants. La formation dans le monde réel est coûteuse et risquée ; les simulations offrent une alternative plus sûre et plus efficace. La robotique et la conduite autonome sont des applications évidentes, mais le potentiel s’étend encore plus loin.
Les chercheurs prédisent une expansion rapide en médecine, où les modèles mondiaux pourraient révolutionner la découverte de médicaments et la planification des traitements en simulant des interactions biologiques complexes. Ils pourraient également transformer les outils créatifs et pédagogiques, en permettant aux concepteurs de tester des prototypes dans des environnements immersifs et aux étudiants d’interagir avec des systèmes simulés plutôt que de simplement lire à leur sujet.
Risques et défis
Malgré ces promesses, d’importants obstacles demeurent. Il est incroyablement difficile de simuler la réalité avec précision, et même des erreurs mineures peuvent s’aggraver avec le temps. La puissance de calcul est une contrainte majeure, car ces modèles nécessitent d’énormes ressources GPU. L’acquisition de données constitue un autre goulot d’étranglement ; les données de capteurs de haute qualité sont beaucoup plus difficiles à obtenir que le texte utilisé pour former les LLM.
Au-delà des défis techniques, les experts mettent en garde contre une utilisation abusive potentielle, notamment des agents autonomes armés et la perturbation sociétale d’une automatisation généralisée.
Comme l’a récemment déclaré Jensen Huang, PDG de Nvidia, l’IA est « la technologie la plus marquante de notre époque ». Le développement de modèles mondiaux marque une étape cruciale vers une IA qui ne se contente pas de traiter l’information mais qui comprend le monde qui l’entoure, soulevant des questions fondamentales sur l’avenir de l’intelligence et de l’automatisation.
