MIARA dossier thématique

La créativité et la distribution de probabilités

Item

Titre de la conférence

La créativité et la distribution de probabilités

Conférencier

Marcello Vitali-Rosati

Date de la conférence

18 March 2026

Résumé

Marcello Vitali-Rosati déplace le débat sur la créativité des machines : il ne s’agit pas seulement de savoir si une IA peut être créative, mais de définir précisément ce que la créativité veut dire. En s’appuyant sur les grands modèles de langue, il montre que la température du softmax modifie la part d’imprévu dans les réponses, produisant des sorties parfois plus originales tout en restant cohérentes. La conférence critique aussi l’automatisation du travail créatif et insiste sur la nécessité de formaliser nos attentes. Pour lui, toute propriété bien définie peut être implémentée par une machine.

résumé thématique généré par IA

La conférence propose une interrogation méthodologique et politique de la créativité en déplaçant l’enjeu de la capacité des machines vers la définition formelle de ce que nous appelons « créativité » : l’affirmation conditionnelle héritée de Turing impose que, selon le modèle qu’on choisit, les systèmes computationnels peuvent ou non être qualifiés de créatifs. En analysant les principes des grands modèles de langue, l’orateur identifie la fonction Softmax et son paramètre dit « température » comme un dispositif opératoire permettant de formaliser la créativité : en modulant la répartition probabiliste des tokens (et en éliminant les zéros par smoothing) on obtient une déviation statistique surprenante mais signifiante, c’est‑à‑dire des productions moins probables qui conservent cohérence contextuelle. Au‑delà de la technique, il ouvre une réflexion critique sur la raison politique de l’automatisation — la prolétarisation du travail créatif — et revendique la nécessité d’expliciter formellement ce que l’on attend de la créativité ; selon la logique von Neumann, toute caractéristique clairement définie peut être implémentée. La conclusion appelle à substituer les débats ontologiques sur la « machine » par un travail conceptuel rigoureux sur nos capacités de modélisation et de définition.

Micro résumé chronologique généré par IA

Problème posé

Cadrage méthodologique

Softmax expliqué

Température et créativité

concepts et mots-clés reliés

Apprentissage machine

Technologies numériques

Innovations technologiques

Est relié à une autre conférence du séminaire

Énonciation et modélisation dans l'IA générative, l'approche 3D (dire, dit, désigné)

Citation tirée de la conférence

Le problème n'est pas la question des limites des machines, mais des limites de nos capacités de définition et de nos capacités de modélisation.

On peut tout automatiser. La question est donc plutôt : qu’est-ce que nous automatisons et pourquoi ? Et très souvent, nous automatisons ce qui a peu de valeur.

La question n’est pas celle des limites des machines, mais celle des limites de nos capacités de définition et de compréhension du monde. La question n’est pas de savoir si la machine peut ou pas être créative ; la question, c’est de savoir si nous sommes capables de donner des définitions de créativité et de comprendre ce que c’est que la créativité.

Si on augmente la température, des probabilités petites deviennent plus importantes. En fait, c’est un comportement qui dévie de la distribution normale des probabilités, mais puisque c’est basé sur une normalisation des probabilités observées, ça garde un sens et une cohérence. Je trouve que c’est une définition de créativité. Je ne suis pas en train de dire que c’est la définition de créativité ; si nous définissons la créativité de cette manière, alors un LLM est créatif.

Bibliographie de la conférence

The computer and the brain

The difference engine: Charles Babbage and the quest to build the first computer

Computing Machinery and Intelligence

URL de la capsule de la conférence

https://youtu.be/iyUSR4GwYkI

Vidéo complète

https://youtu.be/YlTBD-18QeQ

Item sets

EdiSem (Travaux étudiants)