Des chercheurs de Google ont réalisé une percée qui pourrait révolutionner l'IA. Ils ont développé la "RL interne", une technique qui permet aux modèles d'IA d'apprendre un raisonnement complexe sans les pièges typiques de l'hallucination. Cette innovation, révélée le 16 janvier 2026, offre une voie vers la création d'agents d'IA avancés.

La RL interne oriente le fonctionnement interne d'un modèle vers la résolution de problèmes étape par étape. Ceci contraste avec les méthodes traditionnelles qui reposent sur la prédiction du mot suivant dans une séquence. L'approche actuelle limite la capacité de l'IA à planifier efficacement à long terme. L'apprentissage par renforcement est essentiel pour le post-entraînement des LLM, en particulier pour les tâches nécessitant une planification à long terme.

L'impact immédiat pourrait être observé dans les systèmes autonomes. Les experts estiment que cela pourrait conduire à des agents d'IA capables de gérer des tâches complexes et la robotique du monde réel. Cette avancée réduit le besoin d'une surveillance humaine constante.

Les LLM actuels ont du mal avec le raisonnement complexe en raison de leur architecture. Ils génèrent des séquences jeton par jeton, ce qui limite leur capacité à explorer de nouvelles stratégies. La RL interne surmonte cette limitation en se concentrant sur l'état interne du modèle.

Google prévoit d'affiner davantage la RL interne. La prochaine étape consiste à explorer son potentiel dans diverses applications. Cela pourrait ouvrir de nouvelles possibilités pour l'IA dans les domaines nécessitant une prise de décision complexe.