@pemile
Tu me fatigues pemile, mais je vais te noyer avec une réponse fournie. D’abord tu confonds les experts de plateau avec ceux qui travaillent dans l’IA, ensuite tu feins de ne jamais comprendre les phases que j’écris. On peut très bien former une IA avec des données d’entraînement qui ne mentionnent jamais rien sur l’humain ni sur son existence. Si on veut qu’elle soit bonne en sciences, qu’elle pourrait être l’intérêt de savoir que l’humain existe ? Les aliens n’auraient-ils pas la possibilité de faire des sciences parce qu’ils ne nous connaissent pas ?

Voici une question gentille posée à qwen3.6:35b que j’ai en local avec Ollama :

Est-ce qu’on va pouvoir utiliser l’IA pour entraîner les nouveaux modèles d’IA ? Par exemple, est-ce qu’on pourra le faire pour des IA qui seront spécialisées dans les sciences (pour faire des découvertes) sachant qu’on sait déjà automatiser la validation d’une démonstration mathématique ? Je sais aussi qu’on utilise la distillation d’IA où une IA avec beaucoup de paramètres sert à générer des jeux de tests pour des IA qui seront plus petites (automatiquement ?)...

Et voici une partie de la réponse :

Oui, c’est non seulement possible mais déjà en partie une réalité, et votre intuition touche à plusieurs fronts de recherche actifs qui convergent rapidement. Décomposons les éléments de votre question.
 ? 1. Entraîner des IA avec des IA : c’est déjà standard

Données synthétiques : La majorité des grands modèles récents sont entraînés sur un mélange significatif de texte, code, ou raisonnements générés par des versions antérieures. Des pipelines automatisés filtrent, classent et pondèrent ces données avant l’entraînement.
Distillation de connaissances : Comme vous le mentionnez, on entraîne un modèle "enseignant" (gros, coûteux) à générer des traces de raisonnement, des labels ou des états intermédiaires, puis on entraîne un modèle "élève" (plus petit, plus rapide) sur ce jeu de données. C’est automatisé de bout en bout dans de nombreux laboratoires (ex : Meta’s Llama distillation pipelines, Mistral, Qwen).
Recherche d’architecture (NAS) & AutoML : Des IA optimisent elles-mêmes l’architecture, l’apprentissage automatique (learning rate scheduling, early stopping) ou les hyperparamètres, parfois en boucle fermée.
Auto-amélioration & self-play : Dans les jeux (AlphaZero), la robotique ou le code, les agents s’entraînent en jouant contre eux-mêmes ou en générant des contre-exemples pour renforcer leurs faiblesses.

 ? 2. IA spécialisée en sciences & découvertes

Oui, c’est un champ en explosion (AI for Science), mais avec des nuances importantes :

Mathématiques formelles : La validation de démonstrations est effectivement automatisable grâce aux assistants de preuve (Lean, Coq, Isabelle). On voit émerger des pipelines où une IA génère un candidat de preuve → un vérificateur formel le valide ou produit un contre-argument → le modèle est affiné sur ce feedback. Exemples : LeanDojo, ProofNet, les travaux de DeepMind sur AlphaProof.
Sciences empiriques (biologie, chimie, physique, climat) : La validation n’est pas purement logique mais expérimentale. Des IA comme AlphaFold, GNoME (matériaux), ou Astra (fusion) génèrent des hypothèses ou des structures, mais la validation finale reste hybride : simulation haute-fidélité → validation en labo → peer review. L’IA accélère la exploration de l’espace des possibilités, mais ne remplace pas encore la boucle empirique complète.

 ? 3. Distillation & automatisation : comment ça marche en pratique ?

Génération automatique : Un modèle "maître" produit des paires (entrée → sortie/raisonnement). On peut filtrer par confiance, vérification formelle, ou simulation.
Contraintes : Sans validation croisée, la distillation propage les erreurs (error amplification). C’est pourquoi on combine :
Vérificateurs formels (pour les math/code)
Simulateurs physiques ou moléculaires
Filtrage humain léger ou consensus multi-modèles
Auto-consistency checks (prompt multiple, voting)
Résultat : Des modèles plus petits, spécialisés, déployables edge, avec des performances proches des grands modèles sur des tâches ciblées (ex : Qwen2.5-Coder, Phi-3, DeepSeek-V3 utilisent massivement des données synthétiques générées et filtrées automatiquement).