Des chercheurs de Google ont développé une nouvelle technique d'IA, l'apprentissage par renforcement interne (internal RL), qui pourrait révolutionner les agents d'IA à horizon temporel long. Cette avancée, annoncée le 16 janvier 2026, s'attaque aux limitations de la manière dont les modèles d'IA apprennent le raisonnement complexe. L'internal RL oriente les processus internes d'un modèle vers une résolution de problèmes étape par étape. Cela contourne la méthode traditionnelle de prédiction du prochain jeton, qui conduit souvent à des erreurs.

Le problème avec la prédiction du prochain jeton est que les LLM génèrent des séquences un jeton à la fois. Cela rend difficile pour les modèles d'explorer de nouvelles stratégies pendant l'entraînement. L'internal RL offre une voie évolutive pour la création d'agents autonomes. Ces agents pourraient gérer le raisonnement complexe et la robotique du monde réel.

L'impact immédiat pourrait se faire sentir dans la capacité de l'IA à effectuer des tâches complexes sans surveillance humaine constante. Les experts estiment que cela pourrait conduire à des systèmes d'IA plus efficaces et fiables.

Actuellement, l'apprentissage par renforcement est utilisé pour entraîner les LLM au raisonnement complexe. Cependant, l'architecture de ces modèles limite leur capacité à planifier efficacement.

Les prochaines étapes consistent à tester l'internal RL dans des applications du monde réel. Les chercheurs visent à affiner la technique et à explorer son potentiel pour diverses tâches d'IA. Ce développement promet un avenir d'agents d'IA plus performants et autonomes.