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En recherchant des cas d'utilisation d'IA agentic dans l'industrie du vin, je m'attendais à une session simple avec ChatGPT. Ce à quoi je ne m'attendais pas, c'était de surprendre le modèle penser à voix haute - révélant non seulement son processus de résolution de problèmes mais aussi un aperçu de l'infrastructure invisible qui le sous-tend.

Ce n'était pas juste une erreur. C'était une occasion rare d'observer l'esprit interne d'une IA moderne - une expérience rendue possible par l'introduction par OpenAI de la raisonnement en chaîne (CoT) dans le modèle o1 (septembre 2024), et étendu davantage dans o3 (avril 2025).

Et cela m'a fait réaliser : l'IA d'aujourd'hui ne se contente pas de répondre. Elle réfléchit, s'adapte et - dans certains cas - dévoile discrètement ses secrets.

Le Moment où le Système a Commencé à Réfléchir

La tâche semblait simple : j'ai demandé à ChatGPT de rassembler des exemples d'IA agentic dans l'industrie du vin, couvrant les opérations de vignoble, la vinification, les ventes, la chaîne d'approvisionnement, et plus encore. Cela a commencé en douceur :

Je rassemble des cas d'utilisation d'IA agentic dans le vin, divisant l'industrie en opérations de vignoble, vinification, chaîne d'approvisionnement, ventes, commerce de détail, conformité et analytique prédictive.

Puis, quelque chose d'étrange s'est produit. Au lieu de continuer avec les résultats, le modèle s'est arrêté - et a diagnostiqué un problème :

De manière intéressante, l'erreur provient probablement de la requête ou d'un aspect connexe, conduisant au problème identifié.

Au lieu d'un message traditionnel de "je n'ai rien trouvé", le modèle a raisonné à travers le problème devant moi. Il a commencé à réfléchir à ce qui n'allait pas - et comment le corriger. Ce n'était plus une simple interaction. C'était une session de débogage en direct.

Un Aperçu de la Machinerie Cachée de ChatGPT

Le modèle n'a pas seulement réfléchi à l'erreur - il a exposé une partie de sa propre structure opérationnelle. Il a mentionné s'appuyer sur un système appelé "web_with_bing", suggérant qu'il utilise principalement Bing pour les recherches et considère Google comme solution de secours :

J'essaie de savoir si l'erreur est un bug ou un problème avec "web_with_bing".

Je rassemble des idées pour affiner la stratégie de recherche, en envisageant des options comme spécifier la récence ou passer à Bing ou Google pour une meilleure connexion.

À ce moment-là, il est devenu clair : derrière l'interface polie et fluide de ChatGPT se trouve une architecture multi-niveaux, mêlant connaissance interne et recherches externes en direct. Et quand une couche échoue, le système ne se contente pas de planter - il essaie de raisonner autour du problème.

Alors que cette ouverture était fascinante à observer, elle a également laissé entrevoir des risques. Révéler des services internes, des structures logiques et des mécanismes de secours pourrait devenir une préoccupation en matière de sécurité s'ils étaient exposés à des acteurs malveillants.

Dans quelle mesure les modèles d'IA devraient-ils divulguer en pensant à voix haute ? C'est une nouvelle question éthique et de sécurité à laquelle nous devrons répondre.

Raisonner Sous Pression

Le moteur de recherche échouait - soit en panne, bloqué ou injoignable. Mais le modèle n'a pas abandonné. Au contraire, il a pivoté activement :

Compte tenu des limitations de l'outil de recherche, je réévalue ma stratégie, en exploitant éventuellement des connaissances antérieures ou des idées conceptuelles sur "IA agentic" dans le vin.

Il a envisagé des moyens de peaufiner la requête :

Résolution de problèmes de manières alternatives comme se concentrer sur des requêtes de recherche spécifiques, telles que "cas d'utilisation de l'IA dans l'industrie du vin 2024", pour résoudre efficacement le problème.

Je réfléchis à affiner les critères de recherche pour "chatbot sommelier IA" afin de cibler avec précision la fonctionnalité et le public visé.

Il s'est même remis en question, se demandant si c'était la requête, et non l'outil, qui était en faute :

Hmm, je réfléchis à pourquoi la recherche pourrait être faussée. Cela pourrait être un bug ou une requête mal formulée.

L'expérience était comme regarder un ingénieur adapter des stratégies en cours de projet - sauf que l'ingénieur était une machine.

Non Pas Juste Utiliser l'IA - Collaborer Avec Elle

En fin de compte, ce qui m'a le plus frappé, c'est que le modèle n'a pas traité l'échec comme la fin de la conversation. Il s'est adapté, a élaboré des stratégies et a continué d'avancer. Il a même commencé à suggérer des chemins alternatifs, comme utiliser des sources reconnaissables :

Je réfléchis à utiliser des références reconnaissables ou des approches directes, comme des communiqués de presse ou des articles, puisque la fonction de recherche est en panne.

Ce n'était plus une simple interaction de question-réponse. Cela ressemblait à travailler aux côtés d'un partenaire intelligent - un partenaire qui pouvait réfléchir, résoudre les problèmes et proposer de nouvelles idées lorsqu'il était confronté à des obstacles.

Cela, pour moi, marque le prochain véritable bond en avant dans l'IA : non seulement des résultats intelligents, mais une résolution de problèmes partagée. Un monde où l'IA n'est pas seulement un assistant passif, mais un collaborateur actif.

Pensées Finales

Le bug que j'ai rencontré n'était pas juste un hoquet technique. C'était une fenêtre sur l'âme évolutive de l'IA.

Grâce au raisonnement en chaîne, les LLM modernes comme ChatGPT ne se contentent pas de générer des réponses - ils racontent leur raisonnement, s'adaptent lorsque les systèmes échouent, et laissent entrevoir un avenir où l'IA travaille avec nous, pas seulement pour nous.

Parfois, lorsque le système tombe en panne, c'est là que la magie opère.