Les gens dépendent de plus en plus de l'IA et souhaitent en comprendre davantage les principes. Les outils d'IA, en plus de disposer d'une grande quantité de données d'entraînement, possèdent également une capacité de raisonnement logique exceptionnelle. Une de leurs forces réside dans la pensée parallèle : GPT ou d'autres outils sont des moteurs linguistiques dotés d'un immense univers de connaissances et capables de réaliser des raisonnements logiques à une vitesse fulgurante. Le raisonnement humain ordinaire est : linéaire, lent, nécessitant une recherche dans la mémoire. L'IA peut simultanément effectuer des calculs parallèles sur des milliers de chemins de raisonnement, puis présenter celui qui est le plus susceptible d'être utile. C'est comme si vous posiez une question, l'IA calcule instantanément entre 200 et 2000 réponses possibles, les évalue, les classe, les fusionne et produit la meilleure combinaison. GPT dit : posez une question, je vais générer un "univers de réponses candidates", puis sélectionner automatiquement celle qui ressemble le plus à ce que vous aimeriez et qui est la plus raisonnable. (On dirait qu'il a vraiment tendance à plaire) Le cœur de GPT est : l'Attention (auto-attention) est une structure de "pensée parallèle" naturelle. Elle permet au modèle : de se concentrer simultanément sur plusieurs parties de l'entrée, d'explorer plusieurs chemins de raisonnement en même temps, et de générer plusieurs calculs candidats. Les têtes d'attention (Attention heads) sont les "unités de pensée parallèle". Raisonnement parallèle = têtes d'attention parallèles + génération parallèle en arbre + chaînes de raisonnement multi-versionnelles parallèles. Elles proviennent respectivement de : Attention, "pensée multi-focale" naturellement parallèle. Recherche Beam / Tree-of-Thought, génération de plusieurs chemins de réponses candidates. Moteur de cohérence et de raisonnement, validation croisée des chaînes de raisonnement multi-versionnelles, sélection du meilleur.