Ramdane ISSAAD

@Rinbeau
https://www.agoravox.fr/tribune-libre/article/l-ia-stochastique-des-llms-va-272619

@Gégène
OUI, tout est là. Et vous pourrez tester les fichiers joints du projet Morphos complet, sur vos IA. Claude l’adore.
Bonne journée.

https://www.agoravox.fr/tribune-libre/article/l-ia-stochastique-des-llms-va-272619

@Bruno Hubacher
C’est parce que nous-nous trouvons comme vous le soulignez, « face à un projet nihiliste de destruction volontaire d’une oligarchie schizophrène » que ce projet en rupture intervient en réponse possible à la gabegie destructice en cours.Les Datas Centers sont une hérésie scientifique. 
Des ordinateurs frugaux, compatibles avec le binaire, qui comprennent le sens des mots, et capables de calculs instantanés dans des domaines quasi inaccessibles pour les ordinateurs actuels,ormis les supercalculateurs. La gestion en temps réel des flux chaotiques ? C’est aussi bien la météo, qu’une sortie de stade géant un jour d’orage ou d’accident sur l’autoroute bondée un samedi de départ en vacance. 

perlseb

Il ne s’agit pas d’opposer le langage binaire au photonique à langage géométrique. C’est une transition rapide à envisager. Les ordinateurs photoniques actuels (exemple Lucy Paris) ) tournent à tempétature proche du zéro absolu.
Cette nouvelle approche d’un Reservoir Computing intelligent et programmé en version 00 puis testé en conditions réelles en version 01 finalisée et miniaturisée (NVDIA est déjà expert en puces photoniques) pourrait être créée en deux ans et totalement compatible en binaire avec les LLMs y compris pour les « filtrer » sans latence. Et cette machine sobre et fiable fonctionnerait à température ambiante sans « chauffer » les cricuits de silicium en limite, ou avoir besoin de les refroirir au zéro absolu.
Par ailleurs, sans parler d’économie ou d’environnement, le Mur logique fatal (plus c’est gros et plus ça se trompe) signalé (et démontré) par le MIT en septembre 2026 nous indique sans détours que la limite critique est atteinte.
Je n’ai pas la solution miracle, mais je propose un prototype Open Source simple, peu coûtux et aisément réalisable avec pour environnement, un secteur de recherches internationales en photonique et optoélectronique très dynamique. Cela m’a semblé plus prometteur que de délirer sur les espaces de Hilbert, ou d’anticiper des IA toutes puissantes et maléfiques :) en doomscrollant le Web en folie.
LLMs Mur Logique Voir lien. 
https://www.reddit.com/r/QuebecTI/comments/1wlr6vq/mit_just_found_a_hard_lim it_in_llm_scaling_and/?

INFORMATION  IMPORTANTE UTILE pour @perlseb et tous les lecteurs  :

Pour préciser la démarche sur le plan strictement matériel et mathématique :

1. La photonique ne se limite pas à la transformée de Fourier : Les puces photoniques modernes (notamment les réseaux d’interféromètres de Mach-Zehnder ou les composants optiques diffractifs) exécutent directement la multiplication matrice-vecteur (MVM) à la vitesse de la lumière par interférence. C’est de l’algèbre linéaire pure, exactement ce qu’exige l’inférence des réseaux de neurones.

2. Le Reservoir Computing est un réseau connexionniste : Il s’agit d’un réseau de neurones récurrents (RNN) où le réservoir est un milieu physique optique non-linéaire. L’apprentissage n’est pas supprimé : il est déporté sur la couche de sortie (readout) via une régression linéaire. Cela évite le coût énergétique désastreux de la rétropropagation (backpropagation) du silicium, tout en conservant l’adaptabilité aux séries temporelles et aux flux complexes.

3. Le vrai gain énergétique : Ce qui consomme 80 % de l’énergie dans les GPU actuels, c’est le transfert de données entre la mémoire et le processeur (le goulot d’étranglement de Von Neumann). La photonique calcule in-memory au passage du photon, sans dissipation thermique d’effet Joule.

Il ne s’agit donc pas d’IA symbolique ou de programmes experts figés, mais d’une architecture connexionniste matérielle qui résout précisément le mur énergétique des LLM.