Perspectives AGI : Prédictions, catalyseurs et chemin vers l'IA de niveau humain

Malgré leurs capacités remarquables dans des domaines comme la découverte de médicaments et le développement de logiciels, les modèles d’intelligence artificielle les plus avancés d’aujourd’hui échouent souvent face à de simples énigmes qu’un humain peut résoudre en quelques minutes. Ce paradoxe est au cœur du défi de l’intelligence artificielle générale (AGI) – la quête de systèmes d’IA capables de rivaliser, voire de surpasser, l’intelligence humaine sur un spectre complet de domaines cognitifs. La question centrale de la révolution actuelle de l’IA est de savoir si elle peut réellement produire de tels modèles, et si oui, quels catalyseurs fondamentaux, qu’il s’agisse d’innovations matérielles, de logiciels sophistiqués, ou de l’orchestration complexe des deux, seraient nécessaires pour les alimenter.

Des figures de proue du domaine de l’IA offrent des visions convaincantes et des calendriers de plus en plus agressifs pour l’émergence de l’AGI. Dario Amodei, cofondateur d’Anthropic, prévoit qu’une forme d’“IA puissante” pourrait se matérialiser dès 2026. Il envisage des systèmes capables d’atteindre une “intelligence de domaine de niveau Prix Nobel”, passant sans effort entre différentes interfaces comme le texte, l’audio et le monde physique, et possédant l’autonomie de raisonner vers des objectifs complexes plutôt que de simplement répondre à des invites et des questions. De même, Sam Altman, PDG d’OpenAI, estime que des propriétés similaires à l’AGI sont déjà “en vue”, annonçant une transformation sociétale comparable à l’impact de l’électricité et d’Internet. Altman attribue cette progression rapide aux avancées continues dans les méthodologies d’entraînement, l’acquisition de données et la puissance de calcul, ainsi qu’à la baisse des coûts opérationnels, prédisant une augmentation “super-exponentielle” de la valeur socio-économique.

Cet optimisme s’étend bien au-delà des fondateurs des principaux laboratoires d’IA. Les prévisions agrégées indiquent au moins 50 % de probabilité que les systèmes d’IA atteignent plusieurs jalons significatifs de l’AGI d’ici 2028. Plus précisément, une enquête d’experts estime à 10 % la probabilité que des machines non assistées surpassent les humains dans toutes les tâches imaginables d’ici 2027, cette probabilité passant à 50 % d’ici 2047. Ce qui est particulièrement frappant, c’est le raccourcissement de ces délais projetés à chaque percée successive. Alors que l’AGI était autrefois considérée comme une perspective lointaine — peut-être à 50 ans au moment du lancement de GPT-3 — l’horizon s’était, selon les rapports, réduit à seulement cinq ans à la fin de 2024. Ce rythme accéléré souligne l’impact profond que les grands modèles de langage et de raisonnement ont déjà sur pratiquement toutes les industries, une transformation mise en évidence par Ian Bratt, vice-président de la technologie d’apprentissage automatique et membre d’Arm. La convergence des avancées matérielles, des architectures logicielles raffinées et de jeux de données toujours plus grands n’améliore pas seulement l’IA de manière incrémentale ; elle semble compresser le calendrier de ce que beaucoup considèrent comme le saut technologique le plus significatif de l’histoire de l’humanité.