Du LLM au LAM : l'évolution de l'automatisation

Ces dernières années, l'intelligence artificielle a connu une évolution sans précédent. Des premiers systèmes basés sur la reconnaissance vocale aux modèles de langage (LLM) les plus avancés, conçus pour comprendre et générer du langage naturel, nous sommes aujourd'hui à l'aube d'une nouvelle révolution : l'essor des grands modèles d'action (Large Action Models ou LAM).

Au-delà du saut technologique qu'elle représente, cette transition doit être considérée comme un véritable changement de paradigme dans notre manière d'interagir avec la technologie, en particulier dans le contexte des maisons intelligentes et de l'Internet des objets (IoT).

Pour bien comprendre le potentiel des LAM, prenons un peu de recul et commençons par les définir.

Les grands modèles de langage sont des modèles d'intelligence artificielle conçus pour comprendre et générer des textes dans un langage naturel. Dans la pratique, ils peuvent rédiger du contenu, répondre à des questions, traduire des langues, résumer des documents et bien d'autres choses encore. Malgré leur complexité, ils restent confinés au domaine linguistique : ils peuvent parler mais n'agissent pas.

Ce sont d'excellents outils d'interaction, idéaux pour fournir des réponses ou de l'aide, mais ils n'ont pas de lien direct avec l'environnement physique.

Les Large Action Model peuvent être considérés comme l'évolution naturelle des modèles d'apprentissage tout au long de la vie. Ces systèmes combinent l'intelligence linguistique des modèles traditionnels avec la capacité d'effectuer des actions et d'orchestrer des outils externes ou des tâches automatisées.

En substance, les LAM marquent le passage de la compréhension et du traitement à l'action, ouvrant de nouvelles possibilités d'interaction homme-machine fascinantes.

Les maisons intelligentes d'aujourd'hui reposent en grande partie sur une automatisation statique. Les utilisateurs définissent des règles à l'aide d'applications basées sur des horaires, des conditions environnementales, des routines ou des capteurs.

Avec l'avènement des LAM, la domotique peut évoluer vers un système plus dynamique et adaptatif. Ces modèles seraient capables d'apprendre les comportements et les préférences des utilisateurs, de faire la distinction entre les commandes explicites et les besoins implicites, et de s'adapter en temps réel aux changements environnementaux, comportementaux ou même émotionnels.

Imaginez, par exemple, une maison intelligente qui ajuste la température non seulement en réponse à une commande vocale, mais aussi en analysant le nombre de personnes présentes, leur niveau d'activité physique et l'heure de la journée. Le résultat : un niveau de confort optimal et adapté à chaque situation, une plus grande efficacité énergétique et une interaction plus naturelle et transparente entre les êtres humains et la technologie.

Malgré leur potentiel révolutionnaire, les Large Action Models (LAM) font encore face à plusieurs défis techniques, de conception et culturels qui freinent leur adoption à grande échelle.

L’un des enjeux les plus urgents concerne le risque de sur-automatisation. Un système doté d’une autonomie excessive, sans équilibre adéquat entre automatisation et contrôle humain, peut mal interpréter les intentions réelles de l’utilisateur. Par exemple, il pourrait éteindre la lumière d’une pièce en l’absence de mouvements détectés, sans se rendre compte que quelqu’un est en train de lire tranquillement. Dans ce type de situation, l’intervention du système est inappropriée, voire agaçante, et nuit à la confiance que l’utilisateur accorde à la technologie.

Un autre obstacle majeur réside dans la gestion des préférences multiples, voire contradictoires — un cas fréquent dans les espaces de vie partagés. Il est facile d’imaginer un foyer où une personne préfère une température plus chaude, une autre une lumière tamisée, tandis qu’une troisième souhaite écouter de la musique d’ambiance. Le traitement et la médiation de ces préférences non exprimées exigent un niveau d’intelligence contextuelle et de négociation automatisée que les systèmes actuels peinent encore à atteindre.

S’ajoutent à cela les préoccupations liées à la vie privée, au consentement et à la transparence des décisions automatisées, qui alimentent des débats éthiques et réglementaires toujours en cours.

En résumé, les LAMs se situent à la frontière de l’innovation, où le potentiel technologique doit être concilié avec la réalité de l’expérience utilisateur, du design inclusif et de l’interaction sociale. Le véritable défi n’est pas seulement de les faire fonctionner, mais de les faire bien fonctionner — pour tout le monde.

Bien qu’ils ne soient pas encore une technologie pleinement mature, les Large Action Models (LAM) représentent un domaine en pleine évolution, au carrefour de plusieurs branches de l’intelligence artificielle. Leur développement repose sur l’intégration de modèles linguistiques avancés, capables d’interpréter le langage humain avec une précision croissante, de technologies de perception multimodale combinant des données visuelles, auditives et contextuelles, ainsi que de capteurs intelligents collectant des informations en temps réel sur l’environnement. À cela s’ajoute le rôle d'agents autonomes, conçus pour prendre des décisions et agir sans intervention humaine directe.

Parallèlement, plusieurs technologies habilitantes voient le jour et préparent le terrain à l’adoption de systèmes d’automatisation toujours plus sophistiqués et sensibles au contexte. Parmi elles, on retrouve des standards d’interopérabilité comme Matter, conçu pour garantir une communication fluide entre appareils de différents fabricants. Les technologies de localisation comme l’Ultra-Wideband (UWB) permettent de suivre avec une grande précision la position des personnes et des objets en intérieur, rendant l’automatisation plus réactive et personnalisée. Enfin, le développement croissant de l’intelligence artificielle en local (AI on-edge) — c’est-à-dire traitée directement sur les appareils sans passer par le cloud — assure des temps de réponse plus rapides, une meilleure protection des données et une indépendance de fonctionnement, même hors ligne.

En conclusion, le passage des Large Language Models aux Large Action Models constitue une évolution naturelle de l’IA vers une interaction plus intuitive, proactive et adaptée au contexte.

À très court terme, les maisons intelligentes ne se contenteront plus de comprendre les commandes vocales, elles seront capables d’interpréter, de décider et d’agir en temps réel, en s’adaptant à nos besoins avec un niveau de personnalisation et d’efficacité encore inédit.