Re: LLM et apprentissage en IA

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Subject	Re: LLM et apprentissage en IA
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Le Fri, 7 Aug 2026 09:58:59 -0000 (UTC), Jo Engo a écrit :

> Le Fri, 07 Aug 2026 07:42:31 GMT, Paul Aubrin a écrit :
> 
>> Moi qui croyait que Marconi était l'inventeur de la T.S.F ! Comme le
>> passé à changé !
> 
> Malheureusement je ne parlais pas de Marconi, et ni du phonographe ni de
> la radio, c'est très dommage et j'en suis très contrit pour vous.

Marconi est un exemple parmi beaucoup : on ne fait pas de la recherche 
scientifique en imaginant une grande théorie puis l'appliquant. On imagine 
des théories en partant d'expériences ou d'observations de la réalité.

Voici ce qu'en dit Hans Schantz :
“Les bonnes et les mauvaises façons d'aborder la science 
(électromagnétique) : entretien avec Hans G. Schantz

La bonne manière de faire de la science consiste à partir d’une base 
solide de données empiriques. Galilée a développé les principes 
fondamentaux de la cinématique, en s’appuyant sur les fondements 
médiévaux, en observant des balles roulant sur des plans inclinés, des 
pendules oscillant et – comme le raconte la légende – en laissant tomber 
des objets depuis la tour penchée de Pise. Newton a élaboré sa loi 
universelle de la gravitation, en s'appuyant sur les observations de Tycho 
Brahe et les analyses de Johannes Kepler, en étudiant le mouvement de la 
Lune et des comètes, ainsi que l'accélération des pommes et d'autres corps 
proches de la Terre. Maxwell a développé sa théorie de l'électromagnétisme 
à partir des observations de Faraday sur la limaille de fer et des études 
de Coulomb et d'Ampère sur les charges et les courants, respectivement. 
Ses successeurs, tels que Heaviside et Hertz, ont permis à la théorie de 
Maxwell de porter ses fruits. Heaviside était un télégraphiste chevronné 
qui connaissait parfaitement le fonctionnement de la télégraphie, tandis 
que Hertz s’est plongé dans un large éventail d’expériences visant à 
créer, manipuler et capter des ondes radio. « Nous devons vivre en étroite 
communion avec les faits et les événements réels », déclarait Aristote, « 
car ce n’est qu’ainsi que les prémisses pourront s’harmoniser avec les 
phénomènes. »

Le simple empirisme est une condition nécessaire, mais non suffisante, à 
une science de qualité. Comme l’a fait remarquer Poincaré, « la science se 
construit à partir de faits, tout comme une maison se construit à partir 
de pierres ; mais une accumulation de faits n’est pas plus une science 
qu’un tas de pierres n’est une maison ». Rutherford a qualifié ce type de 
catalogage des faits de simple « collection de timbres ».

La science exige un certain processus et une certaine méthode. De grands 
innovateurs scientifiques comme Newton et Maxwell ont créé un cadre 
déductif pour expliquer les observations et nous permettre de faire des 
prédictions précises sur des phénomènes qui n’ont pas encore été observés. 
Et pourtant, trop de déduction conduit à des spéculations théoriques 
déconnectées de l’expérience.

La science exige un équilibre entre l'induction, qui consiste à tirer des 
généralisations à partir de cas particuliers, et la déduction, qui 
consiste à tirer des cas particuliers à partir de généralisations. La 
tendance à la mode dans la physique actuelle consiste à créer des modèles 
déductifs toujours plus élaborés : tenter d’écrire sur un t-shirt des 
équations à partir desquelles toute la réalité pourrait être déduite. Il 
en résulte une multitude de modèles mathématiques abstraits qui — poussés 
à l’extrême — ne font qu’exprimer les préjugés de leurs auteurs sur la 
manière dont la réalité devrait fonctionner, sans grand rapport avec la 
manière dont elle fonctionne réellement.

Il existe un troisième élément de la science qui relie l'induction et la 
déduction : le modèle. Idéalement, on élabore un modèle par induction, en 
observant des tendances dans les données. On peut également élaborer un 
modèle plus général qui tente de relier entre eux des modèles plus 
spécifiques. Par déduction, on génère des prédictions à partir du modèle, 
puis on vérifie si ces prédictions concordent avec les observations. Si le 
modèle ne concorde pas, il faut le réviser ou l'écarter.”

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LLM et apprentissage en IA (was: Re: 31 juillet,23 degrés ,pluie) Jo Engo <yl@icite.fr> - 2026-08-04 09:00 +0000
  Re: LLM et apprentissage en IA (was: Re: 31 juillet,23 degrés ,pluie) Paul Aubrin <paul.aubrin@net.invalid> - 2026-08-04 14:07 +0000
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  Re: LLM et apprentissage en IA (was: Re: 31 juillet,23 degrés ,pluie) Jo Engo <yl@icite.fr> - 2026-08-06 08:43 +0000
    Re: LLM et apprentissage en IA roaringriri <roaringriri@wanadoo.fr> - 2026-08-06 12:05 +0200
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                Re: LLM et apprentissage en IA Faucon <faucon@meta-science.fr> - 2026-08-09 12:03 +0000
                Re: LLM et apprentissage en IA Paul Aubrin <paul.aubrin@net.invalid> - 2026-08-09 15:37 +0000
                Re: LLM et apprentissage en IA Paul Aubrin <paul.aubrin@net.invalid> - 2026-08-07 07:55 +0000

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