Pendant des années, l’intelligence artificielle générale, ou AGI, a été présentée comme un horizon futur : le moment où les machines cesseraient d’exceller uniquement dans des tâches spécifiques pour accomplir généralement une grande variété d’activités intellectuelles.
Aujourd’hui, certaines des voix les plus importantes de l’industrie technologique commencent à en parler au présent.
« L’AGI est arrivée »a déclaré ce week-end Jensen Huang, fondateur et PDG de Nvidia, après le lancement de GPT-6 Astra, le nouveau modèle OpenAI. L’entreprise dirigée par Sam Altman n’a pas officiellement fait une déclaration aussi catégorique, mais son président et cofondateur, Greg Brockman, a positionné le lancement comme un possible tournant.
« Chacun a une définition différente de l’AGI. C’est un peu gris et flou. Mais je pense que quand on regarde en arrière, les gens penseront que c’était à cette époque et avec ce modèle. »a déclaré Brockman après la présentation, selon le Financial Times.
La question transcende ainsi le débat sur la question de savoir si GPT-6 Astra peut formellement recevoir le label d’intelligence artificielle générale. La possibilité qui commence à se présenter est que cette période finisse par être considérée rétrospectivement comme le début de l’ère AGI.
Une IA conçue pour faire, pas seulement pour répondre
Le lancement qui a déclenché ces déclarations a eu lieu le 3 septembre. OpenAI définit GPT-6 Astra comme son modèle « plus intelligent et plus aligné » jusqu’à présent et met particulièrement en valeur ses capacités dans l’utilisation des ordinateurs, la programmation, la cybersécurité, la science et le travail professionnel.
L’une des différences fondamentales réside précisément dans leur capacité d’action. Et Astra peut naviguer sur Internet, remplir des formulaires, mettre à jour des enregistrements dans un CRM, organiser des calendriers, rechercher des informations en ligne, travailler sur des documents, analyser des données scientifiques, générer des graphiques, créer des pages Web, effectuer des contrôles de qualité sur celles-ci ou installer et tester des logiciels de manière autonome.
Vous pouvez également aborder des flux de travail professionnels en plusieurs étapes et produire des documents, des feuilles de calcul ou des présentations finis. Lors de l’utilisation d’ordinateurs, OpenAI prétend effectuer ces tâches environ 47 % plus rapidement.
Astra est le premier modèle OpenAI à atteindre le niveau « Critique » en capacités de cybersécurité
De plus, Astra est le premier modèle OpenAI à atteindre le niveau « critique » en termes de capacités de cybersécurité au sein de son cadre de préparation. Selon l’entreprise, avec les bons outils et accès, vous pouvez localiser des vulnérabilités inconnues et développer de nouvelles façons de les exploiter dans des systèmes bien protégés sans que personne n’ait à diriger chaque étape. OpenAI affirme avoir renforcé les mesures de sécurité contre ces capacités.
Que signifie réellement avoir atteint l’AGI ?
Il n’existe toujours pas de définition universellement acceptée de l’intelligence artificielle générale, il n’existe donc pas de test définitif capable de déterminer le moment exact de son arrivée.
L’une des définitions utilisées ces dernières années vient de l’investisseur Vinod Khosla : nous atteindrons l’AGI lorsque l’intelligence artificielle pourra effectuer 80 % du travail nécessaire dans 80 % des emplois économiquement précieux dans le monde. Avec un critère de ce type, il serait encore difficile de soutenir que le seuil a été dépassé.
D’autres approches accordent plus d’importance à l’autonomie, à la généralité et à la capacité à utiliser les outils.
L’entrepreneur technologique chevronné Bill Nguyen maintient que la transition a commencé il y a des mois et considère une capacité qu’il voit dans les modèles plus avancés d’Astra et d’Anthropic comme étant particulièrement significative : ils n’ont plus besoin de recevoir explicitement tous les outils, mais peuvent à la place localiser les ressources et les programmes appropriés pour atteindre un objectif. Ainsi, une personne propose ce qu’elle souhaite réaliser et le système détermine de quels outils elle a besoin, interagit avec eux et exécute le travail. Pour Nguyen, les développeurs ont rapproché les modèles de l’AGI justement en les formant à l’utilisation des outils et en augmentant progressivement leur autonomie. La limite, affirme-t-il, commence à se déplacer de la capacité du modèle à l’ambition des personnes et des organisations de le déployer.
Le PDG de Nvidia estime que « pour de nombreuses tâches », l’AGI a été atteinte
En ce sens, la déclaration de Jensen Huang après GPT-6 Astra n’apparaît pas isolément. Lors de la présentation des résultats de Nvidia en août dernier, le dirigeant avait déjà déclaré que « pour de nombreuses tâches » L’AGI pourrait être considéré comme atteint. Leur argument était que le débat sur les labels devient moins important que l’examen de ce que les systèmes de travail utiles et économiquement rentables sont capables de faire. Sa vision s’oriente vers des organisations dans lesquelles les individus coexisteront avec un nombre beaucoup plus important d’agents numériques. Huang a évoqué comme exemple la possibilité qu’une entreprise comme Nvidia, avec des dizaines de milliers de travailleurs humains, puisse fonctionner à l’avenir avec des centaines de milliers, voire des millions d’agents d’IA exécutant des tâches en continu. Il s’agit d’une évolution qui déplace l’attention de l’IA qui répond vers l’IA qui agit.
Mais tout le monde ne partage pas l’enthousiasme de Huang. Le chercheur et critique de l’industrie Gary Marcus a remis en question cette affirmation, soulignant que proclamer l’arrivée de l’AGI sans établir de définition ni de preuves claires contribue à embrouiller un débat scientifique qui reste ouvert.
Même au sein d’OpenAI, le terme suscite une certaine prudence. La présentation officielle de GPT-6 Astra elle-même évite de définir explicitement le modèle comme AGI et en parle comme d’un « nouvelle génération d’intelligence ».
La contradiction contribue à expliquer le moment actuel : les capacités avancent plus vite que le consensus nécessaire pour les nommer. C’est peut-être pour cela que l’idée évoquée par Brockman est plus pertinente que de tenter d’établir une date exacte. Il n’y aura peut-être pas un moment sans équivoque où l’industrie pourra déclarer qu’il n’y avait pas d’AGI hier et qu’il y en avait aujourd’hui.
Et les signes commencent à s’accumuler : des modèles qui utilisent des ordinateurs, recherchent des outils, mènent des recherches, produisent un travail professionnel fini, exécutent des processus en plusieurs étapes et disposent d’une autonomie croissante pour décider comment atteindre un objectif.
Mais au-delà de déterminer si GPT-6 Astra est officiellement une AGI, les entreprises et les professionnels devront réfléchir à ce qui se passera si nous sommes déjà entrés dans une étape dans laquelle les machines peuvent assumer une part croissante du travail intellectuel et opérationnel.
