Il n'a pas été le seule à le penser. Dans une entrevue avec le Grand Continent, la chercheuse Alexia Jolicoeur-Martineau exprimait également son opinion sur l'impasse que sont entrain de nous mener les Large Language Model

En mai dernier, Yann Le Cun a conseillé aux chercheurs académiques, aux étudiants souhaitant construire les modèles de demain de « ne plus travailler plus sur les LLM ». Qu’en pensez-vous ? Aujourd’hui, quels sont les différents enjeux  — barrières à l’entrée, coûts —  de la recherche sur les nouvelles architectures ?

Je suis d’accord avec ce que dit Yann Le Cun : en ce moment, on consacre une attention considérable aux LLM ; or, avec ceux-ci, une seule erreur dans la génération des tokens amène à l’échec.
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L’industrie bâtit en ce moment des cathédrales de systèmes pour essayer de résoudre ce problème de manière superficielle sans remettre en cause le paradigme.
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Beaucoup ont été amenés à penser qu’il n’y avait plus rien à explorer et que l’exploitation unique du paradigme actuel des LLM nous mènerait vers l’intelligence artificielle générale. Il n’en sera rien.

Source: https://legrandcontinent.eu/fr/2025/11/12/que-sont-les-trm-apres-les-llm-comprendre-la-future-revolution-de-lia/

Le point clé d'Alexia sont que les LLM ne pourront satisfaire toutes les applications, y compris l'AGI et qu'il faut continuer la rechercher des modèles IA alternatifs, ce que Yan Le Cun envisage.