{"version":"1","article":{"id":"llms-coordinate-data-material-prediction-limitations-2026","slug":"llms-coordinate-data-material-prediction-limitations-2026","language":"fr","url":"https://haberpaper.com/fr/news/llms-coordinate-data-material-prediction-limitations-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/llms-coordinate-data-material-prediction-limitations-2026?lang=fr","title":"Les modèles de langage peuvent ignorer la géométrie atomique","summary":"Une étude cosignée par Intel Labs indique que les modèles de langage apprennent mieux les catégories de composition que les coordonnées spatiales. Des réseaux graphiques spécialisés en géométrie ont mieux réussi ces tâches.","category":"business","region":"world","topics":["ai"],"published_at":"2026-10-13T20:11:52+03:00","modified_at":"2026-10-13T20:11:52+03:00","publication_basis":"publication-record","event_period":"2026-10-12","event_period_basis":"event-or-reference-period","sources":[{"name":"Nature Computational Science, Less can be more for predicting properties with large language models","url":"https://www.nature.com/articles/s43588-026-01045-2","checkedAt":"2026-10-13","publishedAt":"2026-10-12"}],"translations":[{"language":"tr","url":"https://haberpaper.com/tr/news/llms-coordinate-data-material-prediction-limitations-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/llms-coordinate-data-material-prediction-limitations-2026?lang=tr"},{"language":"en","url":"https://haberpaper.com/en/news/llms-coordinate-data-material-prediction-limitations-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/llms-coordinate-data-material-prediction-limitations-2026?lang=en"},{"language":"ar","url":"https://haberpaper.com/ar/news/llms-coordinate-data-material-prediction-limitations-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/llms-coordinate-data-material-prediction-limitations-2026?lang=ar"},{"language":"fr","url":"https://haberpaper.com/fr/news/llms-coordinate-data-material-prediction-limitations-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/llms-coordinate-data-material-prediction-limitations-2026?lang=fr"},{"language":"es","url":"https://haberpaper.com/es/news/llms-coordinate-data-material-prediction-limitations-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/llms-coordinate-data-material-prediction-limitations-2026?lang=es"}],"data_types":[],"data":null,"data_compilations":[],"data_downloads":[],"content":{"paragraphs":["Une étude publiée le 12 octobre dans Nature Computational Science examine la façon dont les grands modèles de langage utilisent les informations de position et de catégorie dans les données scientifiques. Cosignée par des chercheurs de l’Université Friedrich-Schiller d’Iéna et Santiago Miret d’Intel Labs, elle associe des expériences contrôlées sur données synthétiques à des tests de référence sur les propriétés des matériaux. Les auteurs indiquent que les modèles apprennent les catégories de composition, comme les types d’atomes, mais peinent systématiquement à exploiter les coordonnées décrivant leur organisation dans l’espace.","Cet écart persiste dans les modèles testés jusqu’à 70 milliards de paramètres et les jeux de données comptant jusqu’à deux millions de structures. Les réseaux de neurones graphiques qui modélisent explicitement la géométrie ont surpassé les approches par modèle de langage pour les propriétés des matériaux dépendantes de leur structure. 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