Des chercheurs de Google pourraient avoir résolu un défi majeur en IA. Leur nouvelle technique, « RL interne », pourrait débloquer des agents d'IA à long terme. Cette avancée, annoncée le 16 janvier 2026, s'attaque aux limitations de la façon dont les modèles d'IA apprennent le raisonnement complexe.

La RL interne dirige le fonctionnement interne d'un modèle. Elle guide l'IA vers des solutions étape par étape. Cela contourne la méthode traditionnelle de prédiction du prochain jeton. Cette méthode conduit souvent à des « hallucinations » et à des échecs de l'IA.

L'impact immédiat pourrait être énorme. Les experts estiment que cela offre une voie vers des agents autonomes. Ces agents pourraient gérer des tâches complexes et la robotique du monde réel. Moins de conseils humains seraient nécessaires.

Les LLM actuels sont autorégressifs. Ils génèrent des séquences jeton par jeton. Cela rend difficile l'exploration de nouvelles stratégies. La RL interne offre une solution potentielle.

Les prochaines étapes consistent à mettre à l'échelle et à tester la technique. L'accent est mis sur les applications du monde réel. La communauté de l'IA observe attentivement. Cela pourrait révolutionner le développement de l'IA.