La question m'a traversé l'esprit plusieurs fois, sans que je la prenne vraiment au sérieux. Un grand modèle de langage, au fond, ne fait que multiplier des nombres et les additionner. Pas de neurones, pas de conscience, pas de magie — juste des opérations mathématiques enchaînées à très grande vitesse. Alors techniquement, sur le principe, un humain armé d'un crayon et d'une feuille pourrait-il faire tourner une IA ?
Ce qu'un LLM fait vraiment
Quand on envoie une phrase à un modèle, elle est d'abord découpée en tokens — des morceaux de mots transformés en listes de nombres. Ces nombres traversent des couches de calcul successives, des matrices de milliards de valeurs, où chaque chiffre est multiplié par un poids puis additionné à d'autres. On appelle ça des opérations multiply-accumulate. Le modèle en effectue des milliards pour produire chaque token de réponse.
Rien là-dedans n'est fondamentalement hors de portée d'un humain. C'est de l'arithmétique. Compliquée, répétitive, mais de l'arithmétique.
Le vertige du calcul
C'est là que les chiffres deviennent éloquents. Pour un prompt de seulement 10 tokens, gpt-oss-20b — un modèle de 20 milliards de paramètres publié par OpenAI en open-weight — effectue environ 72 milliards d'opérations. Un humain concentré, capable d'en réaliser une toutes les 5 secondes sans erreur et sans dormir, mettrait environ 11 400 ans pour produire ces 10 tokens de sortie.
Si toute l'humanité s'y mettait en parallèle : environ 10 minutes.
La réponse à ma question est donc oui — et non. Oui, c'est mathématiquement possible. Non, ce n'est pas humainement envisageable. Ce qui sépare un LLM d'un calcul à la main, ce n'est pas la nature de l'opération. C'est l'échelle, et la vitesse à laquelle elle est tenue.
Ce que ça dit de l'IA
Comprendre ça change un peu le regard qu'on pose sur ces outils. Un modèle ne raisonne pas : il calcule une continuation probable, à partir de représentations numériques. Quand il se trompe, ce n'est pas un bug de logique — c'est souvent une zone où les données d'entraînement n'ont pas suffi à orienter les calculs dans la bonne direction.
La puissance de calcul n'est donc pas un détail technique réservé aux ingénieurs. C'est ce qui rend possible, en quelques millisecondes, quelque chose qui prendrait des millénaires à réaliser autrement.
Sources & prolongements
OpenAI, gpt-oss-20b model card ↗OpenAI, Introducing gpt-oss ↗Texte préparé avec l’aide de l’IA. Les références permettent de retrouver les éléments factuels ; les exemples et les pistes de travail sont des propositions éditoriales.