La grande révolution dans le paradigme de développement de l'IA : aperçu des 6 principales évolutions de la technologie LLM en 2025 selon Programming SuiXiang

En cette fin d’année 2025, en regardant le développement de l’IA, ce qui frappe le plus n’est pas une seule avancée dans la performance d’un modèle, mais une transformation systémique de toute la pile technologique, voire de la façon de penser le développement. Ces observateurs de la programmation intuitive constateront que l’IA de 2025 ne se limite pas à une simple itération de capacités, mais opère une révolution paradigmique. Du nouveau domaine de l’apprentissage par renforcement à l’exploration des interfaces graphiques, chaque changement redéfinit notre interaction avec les systèmes intelligents.

L’apprentissage par renforcement à récompense vérifiable devient la norme : du feedback passif à l’exploration active

Ces dernières années, la stack d’entraînement des grands modèles de langage est restée relativement stable : pré-entraînement → ajustement supervisé → apprentissage par renforcement basé sur le feedback humain (RLHF). Après avoir été établi en 2022, ce schéma a peu évolué. Mais en 2025, une nouvelle technologie devient la norme dans tous les laboratoires d’IA : l’apprentissage par renforcement à récompense vérifiable (RLVR).

Ce changement est bien plus profond qu’il n’y paraît. Le RLHF dépendait du jugement humain, tandis que le RLVR permet au modèle de s’entraîner lui-même dans des environnements “objectivement vérifiables” comme des problèmes mathématiques ou de programmation. Le modèle apprend à décomposer les problèmes, à raisonner par étapes, à explorer plusieurs pistes de solution — ce qui ressemble à une émergence de “pensée”. La publication DeepSeek-R1 illustre en détail ce phénomène, et les travaux d’OpenAI avec o1 (fin 2024) et o3 (début 2025) ont montré que cela ne se limite pas à une avancée académique, mais constitue une véritable impulsion pour la productivité.

Du point de vue de la programmation intuitive, cela signifie que l’IA n’est plus simplement un “mécanisme de réflexe conditionné”, mais acquiert une capacité systématique à résoudre des problèmes. La computation se déplace de la taille du modèle vers le “temps de réflexion” — davantage de trajectoires de raisonnement deviennent un nouveau vecteur d’expansion, offrant un espace de développement inédit pour les modèles.

Une nouvelle forme d’intelligence : le spectre plutôt que l’animal

2025 pousse l’industrie à adopter une perspective totalement nouvelle sur l’IA. Nous ne cultivons pas une “animal numérique”, mais invoquons un “spectre” — une forme d’existence totalement différente de l’intelligence biologique.

Le cerveau humain a évolué dans un environnement forestier, optimisé pour la survie du groupe ; tandis que les grands modèles de langage sont optimisés par le texte sur Internet, la récompense mathématique, et les likes humains. Leurs fonctions objectif sont radicalement différentes, ce qui conduit à des formes d’intelligence également distinctes. Cette nouvelle compréhension permet de faire une prédiction intéressante : la performance de l’IA ne progressera pas de façon homogène, mais présentera une caractéristique “en dents de scie” — excellente dans les domaines vérifiables (maths, programmation), mais en difficulté dans les contextes nécessitant une connaissance du monde réel.

Cela explique aussi pourquoi les benchmarks sont devenus moins fiables en 2025. Quand tous les tests se déroulent dans des environnements “vérifiables”, la caractéristique du RLVR peut conduire le modèle à “sur-optimiser” sur l’ensemble de test, créant une illusion de performance. “Entraîner sur l’ensemble de test” devient une nouvelle réalité.

La nouvelle génération d’applications LLM : Cursor et Claude Code

Si les modèles fondamentaux représentent la “polyvalence”, alors la couche applicative émergente incarne la “spécialisation”. Cursor, en tant qu’assistant de codage basé sur l’IA, en est un exemple : il ne s’agit pas d’appeler directement l’API d’OpenAI ou de Claude, mais d’intégrer, orchestrer et optimiser ces appels LLM, en y ajoutant la gestion du contexte, le contrôle des coûts, l’interface utilisateur. Cette approche fait de Cursor une nouvelle référence dans la couche applicative à l’ère des LLM, et inspire l’industrie à réfléchir à ce que pourrait être un "Cursor dans le domaine de ".

La programmation intuitive voit aussi poindre cette tendance : la division du travail entre modèles fondamentaux et applications se redessine. Les modèles fondamentaux ressemblent de plus en plus à des “diplômés de l’université généraliste” — connaissances vastes mais peu spécialisées ; tandis que les applications rassemblent ces “diplômés” en “équipes professionnelles”, équipées de données privées, d’outils spécialisés, et de boucles de rétroaction utilisateur.

L’émergence de Claude Code franchit une autre étape — la déploiement local. Contrairement à OpenAI qui héberge ses agents dans des conteneurs cloud, Claude Code choisit de “résider” sur l’ordinateur local de l’utilisateur, s’intégrant étroitement à l’environnement de développement. Ce choix reflète une réalité : dans une phase de transition où les capacités sont inégalement réparties, la collaboration locale est plus pratique que l’orchestration cloud. Il redéfinit la relation entre IA et humain — ce n’est plus simplement accéder à un site web, mais faire partie intégrante de l’environnement de travail.

La démocratisation de la programmation : l’évolution vue par Vibe Coding

“Vibe Coding” pourrait être la notion la plus disruptive de 2025. Elle décrit un phénomène : l’utilisateur peut exprimer ses besoins en langage naturel, et l’IA réalise le code, sans qu’il soit nécessaire de comprendre en profondeur la technologie sous-jacente.

D’après la pratique de la programmation intuitive, cette nouvelle norme a déjà été validée. Un développeur peut écrire un tokenizer BPE en Rust sans maîtriser en détail Rust, ou rapidement créer un outil ponctuel pour déboguer un problème, car le code devient “gratuit, éphémère, malléable”. Cela donne du pouvoir au grand public, tout en multipliant la productivité des développeurs professionnels — de nombreux prototypes de logiciels “impossible à réaliser” peuvent désormais être rapidement validés.

La signification profonde de cette transformation réside dans le changement de la fonction de coût de la programmation. Ce qui nécessitait auparavant plusieurs jours ou semaines pour réaliser un petit outil peut désormais se faire en quelques heures. Cela va bouleverser l’économie de tout l’écosystème logiciel.

La prochaine étape du multimodal : Nano banana et le retour des interfaces graphiques

Gemini Nano banana de Google incarne une transformation paradigmique plus profonde. Si les grands modèles de langage représentent la prochaine génération de calcul après les années 70-80 de l’informatique personnelle, alors l’évolution de l’interaction homme-machine doit suivre un chemin similaire.

Le passage du terminal à l’interface graphique fut essentiellement une “adaptation aux préférences perceptives humaines” — l’humain déteste la lecture de texte, préfère la visualisation et la spatialisation de l’information. La même logique s’applique à l’ère de l’IA. Bien que le dialogue textuel soit efficace, ce n’est pas la première option pour l’humain. La percée de Nano banana ne réside pas seulement dans ses capacités de génération d’images, mais dans l’intégration des poids de modèles unifiés pour le texte, l’image et la connaissance du monde — c’est la prochaine étape du multimodal, et un signal d’ouverture vers l’ère des interfaces graphiques.

D’un point de vue de la programmation intuitive, cela signifie que nous assistons peut-être à une seconde grande révolution UI/UX. La première fut du CLI au GUI, la seconde pourrait être du dialogue textuel à l’interaction multimodale.

En résumé : la réaction en chaîne des paradigmes de programmation

Ces transformations de 2025 ne se produisent pas isolément. Le RLVR ouvre de nouvelles dimensions de capacités, ce qui pousse la couche applicative vers la spécialisation, ce qui à son tour rend la Vibe Coding plus viable. La maturité du multimodal ouvre la voie à une interaction homme-machine plus naturelle.

Du point de vue de la communauté de la programmation intuitive, nous vivons une étape de rupture paradigmatique rare — ce n’est pas seulement une évolution de ce que l’IA peut faire, mais une transformation de la façon dont l’homme collabore avec l’IA, et de la structure de coût de cette collaboration. La prochaine étape dépendra de la capacité de ces nouveaux paradigmes à s’intégrer en une avancée de productivité plus profonde.