Sous la vague de projets IA, en y regardant de plus près, on remarque une nette différenciation. Certains projets investissent massivement dans la puissance de calcul et cherchent à obtenir des résultats impressionnants, tandis qu'une autre catégorie emprunte une voie différente — réorganiser la manière dont les agents intelligents fonctionnent.

Prenons l'exemple d'OpenMind AGI, leur approche est très différente. Ils ne se précipitent pas pour présenter des résultats spectaculaires, mais se concentrent plutôt sur une question apparemment anodine mais cruciale : comment l'IA peut-elle, dans des environnements complexes, prendre des décisions cohérentes et explicables de manière continue ?

Cela peut sembler peu important, mais c'est justement là que réside le problème. Une fois que l'IA parviendra à une véritable avancée en matière d'explicabilité et de cohérence dans la prise de décision, cela représentera une transformation qualitative.