Cet article souligne le manque d'autonomie et de raisonnement indépendant des modèles d'IA existants, ainsi que les limites des méthodes de saisie de données qui dépendent de requêtes explicites. Il soulève le problème des difficultés des agents d'IA à intégrer des connaissances issues de domaines variés, notamment humains, et propose une méthode pour intégrer l'imagerie mentale, qui joue un rôle important dans le processus de pensée humaine, au cadre de pensée des machines. À cette fin, nous proposons un cadre centré sur les unités de pensée cognitive, composées d'unités de données d'entrée, d'unités de désir et d'unités d'imagerie mentale, et suggérons une méthode permettant d'utiliser des phrases en langage naturel ou des schémas graphiques comme données pour fournir des informations et prendre des décisions. Enfin, nous présentons et analysons les résultats de la vérification du cadre proposé.
