L'IA ne possède pas de corps, et c'est un problème auquel des chercheurs veulent remédier

L’intelligence artificielle générative s’impose dans les usages. Mais malgré ses performances, elle reste limitée dans sa compréhension du monde humain.

En cause : l’absence de corps et d'expériences vécues. Selon une équipe de chercheurs, ce manque "d'incarnation" reste un frein majeur dans le développement d'une IA plus empathique et plus sûre.

L'intelligence artificielle générative s’est installée dans les usages quotidiens. Selon un sondage Ipsos publié en février 2025, 74 % des 18-24 ans y ont recours, contre 55 % des 25-34 ans. Cette technologie, particulièrement gourmande en ressources (eau et électricité notamment), continue de progresser rapidement. En mars 2026, un article largement généré par une IA a été accepté par des experts lors d’une conférence sur l'apprentissage automatique, illustrant un tournant dans la production scientifique. La présentation de cet outil avait donné lieu à une publication dans la revue Nature.

Une équipe de chercheurs de l'UCLA (Université de Californie à Los Angeles, aux États-Unis) et du laboratoire de recherche DeepMind de Google, souligne qu’il manque un élément fondamental pour comprendre les humains, à savoir "l’expérience incarnée". Autrement dit, la capacité à appréhender le monde à travers un corps et des états internes (tels que les sentiments et les sensations, par exemple).

Comme le résument les auteurs, "les systèmes d’intelligence artificielle les plus avancés à ce jour sont dépourvus d’éléments essentiels, tels qu’un corps physique et une conscience interne, éléments que les humains tiennent pour acquis". Leurs travaux sont publiés dans la revue Neuron.

Cette faille qui explique les limites actuelles de l'IA

Point de départ de leurs travaux, un constat : "les systèmes excellent dans les tâches que les humains trouvent difficiles, mais sont déconcertés par les tâches les plus élémentaires que les humains trouvent faciles", présente dans un communiqué Akila Kadambi, chercheuse au sein de l'UCLA.

Par exemple, un humain peut interpréter intuitivement une situation sociale, percevoir une intention ou ajuster son comportement en fonction du contexte. Mais à l'heure actuelle, ces capacités simples et naturelles chez les humains restent encore des mystères pour les systèmes qui peinent encore à les reproduire de manière fiable.

Selon les chercheurs, cette limite tient au fait que l’IA ne possède pas de corps. En effet, l’apprentissage humain repose à la fois sur des informations sensorielles externes (telles que la vision et l’audition) et sur des signaux internes (tels que les émotions). Ces éléments guident la prise de décision et la compréhension d’autrui. Aussi, toutes les interactions sociales reposent sur ces éléments.

À l’inverse, les systèmes d’IA traitent les requêtes comme des problèmes de corrélations statistiques. "Les réponses sont générées en optimisant les probabilités de la réponse externe correcte, sans aucune prise en compte de l’empathie, de la relation ou de l’intention sous-jacente", précisent les auteurs. Ce qui explique en partie leurs limites actuelles.

Comment l'IA pourrait être dotée de dimensions "humaines" ?

Alors, comment améliorer ces systèmes ? Les chercheurs plaident pour une approche différente de l’ingénierie de l’IA. Ces derniers souhaitent y incorporer certaines dimensions "humaines", telles que l’incertitude, les interactions sociales ou encore les contraintes liées aux ressources.

À terme, les chercheurs estiment que cette approche pourrait rendre les systèmes plus sûrs et mieux adaptés aux interactions humaines. Selon eux, cela permettrait de jouer le rôle de "garde-fou, favorisant des réponses plus empathiques et prosociales, au détriment de comportements potentiellement risqués ou inadaptés".

Dans le communiqué, les chercheurs concluent "l’incarnation pourrait être ce qui permet de combler le fossé entre la puissance de traitement brute et une compréhension plus profonde".