Il est fascinant de voir une IA capable de rédiger un poème complexe mais échouer lamentablement sur une multiplication à plusieurs chiffres ou une devinette logique simple. Ce paradoxe frustre beaucoup d’utilisateurs qui pensent que l’IA “calcule” comme un ordinateur classique. Ce n’est pas le cas.
Le Mécanisme : L’absence de moteur logique interne
Contrairement à une calculatrice qui utilise des circuits logiques gravés dans le silicium, un LLM (Large Language Model) est un processeur de langage. Lorsqu’il voit “2 + 2”, il ne fait pas l’addition ; il se souvient que dans la majorité des textes qu’il a lus, le symbole “4” suit cette séquence.
C’est une simulation de raisonnement par mimétisme. Pour des calculs complexes, l’IA tente de deviner le résultat visuellement (comme si vous essayiez de faire une division longue de tête sans papier). Sans support pour poser son calcul, elle finit par halluciner un chiffre qui “semble” correct.
L’explication technique : Le Système 1 contre le Système 2
En psychologie cognitive, le Système 1 est rapide et intuitif (l’IA par défaut), tandis que le Système 2 est lent, analytique et logique. Par défaut, l’IA répond toujours en Système 1. Elle “réagit” au lieu de “réfléchir”. En ingénierie SOTA, on appelle cela le manque de Raisonnement Symbolique.
3 Méthodes pour forcer l’IA à devenir logique
1. Le Chain-of-Thought (CoT)
C’est la technique la plus puissante. Forcez l’IA à “poser son calcul” par écrit.
Le prompt magique :“Réfléchis étape par étape. Détaille chaque étape de ton raisonnement logique avant de donner la réponse finale.”
2. L’appel à un outil externe (Code Execution)
Si le calcul est complexe, demandez à l’IA d’utiliser ses outils de programmation.
Le prompt magique :“N’essaie pas de calculer de tête. Rédige et exécute un script Python pour obtenir le résultat exact.”
3. La vérification croisée (Self-Consistency)
Demandez à l’IA de résoudre le problème de deux manières différentes.
Le prompt magique :“Résous ce problème par deux méthodes distinctes. Si les résultats diffèrent, analyse l’erreur et recommence.”
Configuration pour votre Assistant (GEM/GPT)
## RAISONNEMENT LOGIQUE : Ne donne jamais de résultat immédiat pour des tâches complexes. Exécute systématiquement une réflexion "étape par étape" (Chain-of-Thought) dans un bloc de pensée interne. Si possible, vérifie tes calculs via une exécution de code Python.
Dans le prochain article [IA Sans Limite | 7/11] : Nous aborderons le problème du temps. Pourquoi votre IA ignore-t-elle ce qu’il s’est passé ce matin et comment lui donner accès à l’actualité en temps réel.
Pourquoi l’IA rate-t-elle des calculs d’écolier ? Activez le “Système 2”. (Série IA Sans Limite, Ép. 6)
Il est fascinant de voir une IA capable de rédiger un poème complexe mais échouer lamentablement sur une multiplication à plusieurs chiffres ou une devinette logique simple. Ce paradoxe frustre beaucoup d’utilisateurs qui pensent que l’IA “calcule” comme un ordinateur classique. Ce n’est pas le cas.
Le Mécanisme : L’absence de moteur logique interne
Contrairement à une calculatrice qui utilise des circuits logiques gravés dans le silicium, un LLM (Large Language Model) est un processeur de langage. Lorsqu’il voit “2 + 2”, il ne fait pas l’addition ; il se souvient que dans la majorité des textes qu’il a lus, le symbole “4” suit cette séquence.
C’est une simulation de raisonnement par mimétisme. Pour des calculs complexes, l’IA tente de deviner le résultat visuellement (comme si vous essayiez de faire une division longue de tête sans papier). Sans support pour poser son calcul, elle finit par halluciner un chiffre qui “semble” correct.
L’explication technique : Le Système 1 contre le Système 2
En psychologie cognitive, le Système 1 est rapide et intuitif (l’IA par défaut), tandis que le Système 2 est lent, analytique et logique. Par défaut, l’IA répond toujours en Système 1. Elle “réagit” au lieu de “réfléchir”. En ingénierie SOTA, on appelle cela le manque de Raisonnement Symbolique.
3 Méthodes pour forcer l’IA à devenir logique
1. Le Chain-of-Thought (CoT)
C’est la technique la plus puissante. Forcez l’IA à “poser son calcul” par écrit.
2. L’appel à un outil externe (Code Execution)
Si le calcul est complexe, demandez à l’IA d’utiliser ses outils de programmation.
3. La vérification croisée (Self-Consistency)
Demandez à l’IA de résoudre le problème de deux manières différentes.
Configuration pour votre Assistant (GEM/GPT)
## RAISONNEMENT LOGIQUE : Ne donne jamais de résultat immédiat pour des tâches complexes. Exécute systématiquement une réflexion "étape par étape" (Chain-of-Thought) dans un bloc de pensée interne. Si possible, vérifie tes calculs via une exécution de code Python.Dans le prochain article [IA Sans Limite | 7/11] : Nous aborderons le problème du temps. Pourquoi votre IA ignore-t-elle ce qu’il s’est passé ce matin et comment lui donner accès à l’actualité en temps réel.
Catégories
Étiquettes
Derniers articles
Comparatif des 5 meilleures extensions pour Elementor
13/02/2026Série IA SANS LIMITE : Maîtrisez l’IA en 11 Articles Clés (Le Guide Complet)
10/02/2026Marre du style “Robot” ? Éliminez le Slop et créez votre plume. (Série IA Sans Limite, Ép.11)
09/02/2026Archives