Alimentés par des quantités gigantesques d'informations, les grands modèles de langage ont appris à résumer, traduire, coder, argumenter, mais leur intelligence reste cantonnée au domaine des signes. C’est précisément cette limite que les « world models » cherchent à dépasser.
Avec ces nouveaux modèles, l'objectif n'est pas de nourrir les machines avec davantage de textes, mais de leur permettre d'appréhender les objets, l'espace, les mouvements, les causalités, afin qu'elles puissent disposer d'une représentation interne de la réalité.
