Les modèles de langage à grande échelle (LLMs) ont impressionné le monde avec leurs capacités, mais restent confrontés à l’imprévisibilité et aux hallucinations – produisant de manière confiante des informations incorrectes. Dans des domaines à enjeux élevés tels que la finance, la médecine ou les systèmes autonomes, une telle imprévisibilité est inacceptable.
Lean4, un langage de programmation open-source et un prouveur de théorèmes interactif, devient un outil clé pour injecter de la rigueur et de la certitude dans les systèmes d’intelligence artificielle. En exploitant la vérification formelle, Lean4 promet de rendre l’IA plus sûre, plus sécurisée et plus déterministe dans son fonctionnement. Découvrons comment Lean4 est adopté par les leaders de l’IA et pourquoi il pourrait devenir fondamental pour la construction d’une IA fiable.
Lean4 est à la fois un langage de programmation et un assistant de preuve conçu pour la vérification formelle. Chaque théorème ou programme écrit en Lean4 doit passer par une vérification stricte de type par le noyau de confiance de Lean, produisant un verdict binaire : une déclaration est soit correcte, soit incorrecte. Cette vérification tout ou rien signifie qu’il n’y a pas de place pour l’ambiguïté – une propriété ou un résultat est prouvé vrai ou il échoue. Ce contrôle rigoureux « augmente considérablement la fiabilité » de tout ce qui est formalisé en Lean4. En d’autres termes, Lean4 fournit un cadre où la correction est mathématiquement garantie, et non simplement espérée.
Ce niveau de certitude est précisément ce qui manque aux systèmes d’IA actuels. Les sorties de l’IA moderne sont générées par des réseaux neuronaux complexes avec un comportement probabiliste. Posez la même question deux fois et vous pourriez obtenir des réponses différentes. En revanche, une preuve ou un programme Lean4 se comportera de manière déterministe – avec la même entrée, il produira le même résultat vérifié à chaque fois. Ce déterminisme et cette transparence (chaque étape d’inférence peut être auditée) font de Lean4 un antidote attrayant à l’imprévisibilité de l’IA.
Les principaux avantages de la vérification formelle de Lean4 sont la précision et la fiabilité, la vérification systématique et la transparence et la reproductibilité. En essence, Lean4 apporte la norme d’excellence en matière de rigueur mathématique au calcul et à l’IA. Il nous permet de transformer une affirmation de l’IA (« J’ai trouvé une solution ») en une preuve formellement vérifiable qui est effectivement correcte. Cette capacité se révèle être un élément déterminant dans plusieurs aspects du développement de l’IA.
L’un des domaines les plus passionnants de l’intersection entre Lean4 et l’IA est l’amélioration de l’exactitude et de la sécurité des LLM. Des groupes de recherche et des startups combinent désormais l’habileté en langage naturel des LLM avec les vérifications formelles de Lean4 pour créer des systèmes d’IA qui raisonnent correctement par construction.
La méthode Lean4 n’est pas limitée à des problèmes triviaux. Elle peut être étendue à de nombreux domaines, tels qu’un assistant LLM pour la finance qui fournit une réponse uniquement s’il peut générer une preuve formelle qu’il respecte les règles comptables ou les contraintes juridiques. Ou encore, un conseiller scientifique en IA qui produit une hypothèse accompagnée d’une preuve Lean4 de sa cohérence avec les lois de la physique connues. Le schéma est le même – Lean4 agit comme un filet de sécurité rigoureux, filtrant les résultats incorrects ou non vérifiés.
En fin de compte, Lean4 apporte une valeur inestimable à la sécurité et à la fiabilité des systèmes informatiques dans l’ère de l’IA. Les bogues et les vulnérabilités dans les logiciels sont essentiellement de petites erreurs logiques qui passent au travers des tests humains. Et si la programmation assistée par IA pouvait éliminer ces erreurs en utilisant Lean4 pour vérifier la correction du code ? Cela ouvre une opportunité d’automatiser et de mettre à l’échelle ce processus, en exploitant les LLMs.
En conclusion, Lean4 représente une avancée majeure dans la construction d’IA sûres et fiables. Son approche basée sur la vérification formelle apporte une garantie mathématique de la correction, offrant ainsi un moyen de lutter contre l’imprévisibilité et les hallucinations qui peuvent survenir dans les systèmes d’IA actuels. Sa capacité à fournir des preuves formelles vérifiables ouvre de nouvelles perspectives pour un développement plus sûr et plus transparent de l’intelligence artificielle. Les premiers résultats montrent que les modèles actuels ne sont pas encore à la hauteur pour le logiciel arbitraire – dans une évaluation, un modèle de pointe n’a pu vérifier pleinement que ~12% des défis de programmation donnés dans Lean4. Cependant, une approche expérimentale d’intelligence artificielle « agent » (auto-correction itérative avec des retours de Lean) a porté ce taux de réussite à près de 60%. Il s’agit d’un bond prometteur, laissant entrevoir que les futurs assistants de codage en IA pourraient produire régulièrement du code vérifié par machine, sans bugs.
La signification stratégique pour les entreprises est énorme. Imaginez pouvoir demander à une IA d’écrire un morceau de logiciel et de recevoir non seulement le code, mais une preuve qu’il est sécurisé et correct par conception. De telles preuves pourraient garantir l’absence de débordements de tampon, de conditions de concurrence et la conformité aux politiques de sécurité. Dans des secteurs tels que la banque, les soins de santé ou les infrastructures critiques, cela pourrait réduire considérablement les risques. Il est révélateur que la vérification formelle soit déjà la norme dans des domaines à hauts enjeux (c’est-à-dire la vérification du micrologiciel des dispositifs médicaux ou des systèmes avioniques). Le PDG de Harmonic note explicitement que des technologies de vérification similaires sont utilisées dans les « dispositifs médicaux et l’aviation » pour la sécurité – Lean4 introduit ce niveau de rigueur dans la boîte à outils de l’IA.
Au-delà des bugs logiciels, Lean4 peut encoder et vérifier des règles de sécurité spécifiques au domaine. Par exemple, envisagez des systèmes d’IA concevant des projets d’ingénierie. Une discussion sur le forum LessWrong sur la sécurité de l’IA donne l’exemple de la conception de pont : une IA pourrait proposer une structure de pont, et des systèmes formels comme Lean peuvent certifier que la conception respecte tous les critères de sécurité de l’ingénierie mécanique.
La conformité du pont aux tolérances de charge, à la résistance des matériaux et aux codes de conception devient un théorème dans Lean, qui, une fois prouvé, sert de certificat de sécurité inattaquable. La vision plus large est que toute décision d’IA ayant un impact sur le monde physique – des agencements de circuits aux trajectoires aérospatiales – pourrait être accompagnée d’une preuve Lean4 qu’elle respecte des contraintes de sécurité spécifiées. En effet, Lean4 ajoute une couche de confiance aux sorties d’IA : si l’IA ne peut pas prouver qu’elle est sûre ou correcte, elle n’est pas déployée.
Des géants de la tech aux startups : un mouvement croissant
Ce qui a commencé dans le milieu universitaire comme un outil de niche pour les mathématiciens devient rapidement une poursuite généralisée en IA. Au cours des dernières années, les principaux laboratoires d’IA et les startups ont tous adopté Lean4 pour repousser les limites de l’IA fiable.
Défis et perspectives
Il est important de tempérer l’enthousiasme avec une dose de réalité. L’intégration de Lean4 dans les flux de travail de l’IA en est encore à ses débuts, et des obstacles restent à surmonter.
Vers une IA sûre de manière prouvable
Dans une époque où les systèmes d’IA prennent de plus en plus de décisions qui affectent des vies et des infrastructures critiques, la confiance est la ressource la plus rare. Lean4 offre un chemin pour gagner cette confiance non pas à travers des promesses, mais à travers des preuves. En intégrant une certitude mathématique formelle dans le développement de l’IA, nous pouvons construire des systèmes qui sont vérifiablement corrects, sécurisés et alignés sur nos objectifs.
De la capacité des LLMs à résoudre des problèmes avec une précision garantie, à la génération de logiciels sans bugs exploitables, le rôle de Lean4 dans l’IA s’étend d’une curiosité de recherche à une nécessité stratégique. Les géants de la technologie et les start-ups investissent dans cette approche, indiquant un avenir où dire « l’IA semble être correcte » ne suffira pas – nous exigerons que « l’IA puisse prouver qu’elle est correcte ».
Pour les décideurs en entreprise, le message est clair : il est temps de surveiller de près cet espace. L’incorporation de la vérification formelle via Lean4 pourrait devenir un avantage concurrentiel dans la livraison de produits d’IA que les clients et les régulateurs font confiance. Nous assistons aux premiers pas de l’évolution de l’IA d’un apprenti intuitif à un expert formellement validé. Lean4 n’est pas une solution miracle pour tous les problèmes de sécurité de l’IA, mais c’est un ingrédient puissant dans la recette pour une IA sûre et déterministe qui fait réellement ce qu’elle est censée faire – rien de plus, rien de moins, rien d’incorrect.
Alors que l’IA continue d’avancer, ceux qui combinent sa puissance avec la rigueur de la preuve formelle seront en tête pour déployer des systèmes qui ne sont pas seulement intelligents, mais aussi fiables de manière prouvable.
Dhyey Mavani accélère l’IA générative chez LinkedIn.
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