Des chercheurs de Google ont développé une nouvelle technique d'IA, l'apprentissage par renforcement interne (internal RL). Elle pourrait ouvrir la voie à des agents d'IA plus performants. Cette avancée, annoncée le 16 janvier 2026, s'attaque aux limites de la façon dont les LLM apprennent le raisonnement complexe.

L'apprentissage par renforcement interne guide les processus internes d'un modèle. Cela l'aide à développer des solutions étape par étape. Les LLM actuels ont du mal avec la planification à long terme en raison de leur génération jeton par jeton. Cette nouvelle méthode contourne le besoin d'une supervision humaine constante.

L'impact immédiat pourrait se faire sentir dans la robotique et les systèmes autonomes. Les experts estiment que cette avancée mènera à une IA capable de gérer des tâches complexes de manière plus indépendante. Ce développement marque une étape importante au-delà de la prédiction du jeton suivant.

Les LLM sont généralement entraînés à l'aide de la prédiction du jeton suivant. Cette méthode oblige les modèles à effectuer de petits changements aléatoires. L'apprentissage par renforcement interne offre une approche plus directe de la résolution de problèmes complexes.

Les chercheurs prévoient d'explorer les applications dans des scénarios du monde réel. L'accent sera mis sur la mise à l'échelle de la technologie pour une utilisation plus large. Cela pourrait révolutionner le rôle de l'IA dans diverses industries.