Les chercheurs de Google pourraient avoir résolu un défi majeur en matière d'IA. Ils ont développé la "RL interne", une nouvelle technique pour l'entraînement des modèles d'IA. Elle aide l'IA à acquérir un raisonnement complexe, en contournant les pièges courants des LLM. Cette avancée, révélée le 16 janvier 2026, pourrait ouvrir la voie à des agents d'IA avancés.

La RL interne guide le fonctionnement interne d'un modèle. Au lieu de prédire le mot suivant, elle construit des solutions étape par étape. Cela permet à l'IA de gérer des tâches complexes sans surveillance humaine constante. L'équipe a contourné les limitations de la prédiction du jeton suivant.

L'impact immédiat pourrait être énorme. Les experts estiment que cela pourrait révolutionner la robotique et les systèmes autonomes. La méthode offre une voie évolutive vers une IA véritablement intelligente.

Les LLM actuels ont du mal avec la planification à long terme. Leur architecture, basée sur la prédiction du jeton suivant, limite l'exploration. La RL interne offre une nouvelle approche de l'apprentissage par renforcement.

Google prévoit d'affiner davantage cette technique. L'accent est mis sur les applications concrètes. L'avenir des agents d'IA s'annonce plus radieux que jamais.