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 long terme. Cette avancée, annoncée le 16 janvier 2026, s'attaque aux limites de la manière dont les grands modèles de langage (LLM) apprennent le raisonnement complexe. L'apprentissage par renforcement interne oriente les processus internes d'un modèle vers la résolution de problèmes étape par étape, au lieu de s'appuyer sur la prédiction du prochain jeton.

La méthode actuelle de formation des LLM conduit souvent à des hallucinations et à des échecs dans les tâches complexes. L'apprentissage par renforcement est crucial pour la post-formation, mais la nature autorégressive des LLM limite l'exploration. L'apprentissage par renforcement interne offre une solution potentielle en guidant les activations internes du modèle.

Cette innovation pourrait ouvrir la voie à des agents autonomes capables de gérer un raisonnement complexe et la robotique du monde réel. L'avantage principal est la réduction du besoin de surveillance humaine constante. Ce développement marque une étape importante vers des systèmes d'IA plus performants et indépendants.

Les LLM génèrent traditionnellement des séquences un jeton à la fois, ce qui rend difficile l'exploration de diverses stratégies. Les prochaines étapes consistent à tester et à adapter l'apprentissage par renforcement interne à diverses applications. La communauté de l'IA anticipe d'autres recherches et déploiements dans le monde réel.