L'AGI en 2025 - Entre ambitions démesurées et réalité technologique

Les limites du rêve de Sam Altman.

Les récentes déclarations de Sam Altman, PDG d'OpenAI, concernant l'arrivée de l'AGI (Intelligence Artificielle Générale) en 2025 a suscité de nombreuses réactions dans la communauté technologique. Ces affirmations audacieuses méritent une analyse approfondie, notamment à la lumière des développements récents dans le domaine.

Les promesses de l'AGI

L'AGI représente un futur théorique où les systèmes informatiques autonomes surpasseraient les humains dans la plupart des tâches économiquement valorisables. Cette vision a inspiré des prédictions ambitieuses, situant son avènement entre 2025 et 2027. Le professeur Oren Etzioni, ancien directeur de l'Allen Institute for AI, tempère cependant ces attentes en rappelant qu'il ne faut pas confondre une vision claire avec une courte distance. Des indices récents suggèrent un ralentissement important dans les progrès de l'IA. Ilya Sutskever, cofondateur d'OpenAI, a reconnu que les résultats du développement des modèles d'IA ont atteint un plateau. Cette stagnation se manifeste notamment chez les géants du secteur. Chez OpenAI, le développement du modèle Orion montre des améliorations moins spectaculaires que prévu, particulièrement en comparaison avec le saut qualitatif entre GPT-3 et GPT-4. Du côté de Google, le projet Gemini ne répond pas aux attentes internes, malgré des investissements massifs en puissance de calcul et en données d'entraînement.

Les défis techniques

Le paradigme actuel de l'amélioration des modèles d'IA, basé sur l'augmentation des données et de la puissance de calcul, montre ses limites. Des figures emblématiques du capital-risque, soulignent plusieurs obstacles majeurs. L'infrastructure nécessaire pour alimenter les centres de données atteint ses limites en termes de puissance et de refroidissement et la pénurie de données de haute qualité pour l'entraînement des modèles devient un facteur limitant. Les prédictions optimistes de Sam Altman concernant l'AGI pourraient être influencées par des considérations stratégiques. L'accord entre OpenAI et Microsoft prévoit des changements significatifs une fois cette dernière atteinte, potentiellement en faveur d'OpenAI. Cette perspective pourrait expliquer l'enthousiasme affiché, rappelant la stratégie d'Elon Musk avec ses promesses de voitures autonomes et de colonisation martienne.

Les leçons de l'histoire

L'histoire des technologies nous enseigne que les tendances ne sont pas éternelles. L'exemple de la Loi de Moore est particulièrement éloquent, après des décennies de progression régulière dans la miniaturisation des processeurs, Intel a connu un ralentissement important, passant de 14 à 10 nanomètres en cinq ans au lieu des deux années prévues. Cette rupture a eu des répercussions sur la valorisation de l'entreprise. Si l'enthousiasme pour l'AGI reste palpable dans l'industrie, les défis techniques et les limites actuelles suggèrent qu'une réalisation à l'horizon 2025 semble peu probable. Les investissements massifs dans ce domaine doivent être évalués avec prudence, en tenant compte des obstacles technologiques et des contraintes pratiques qui se dessinent. L'avenir de l'IA pourrait nécessiter des approches radicalement différentes pour franchir les plateaux actuels et atteindre de nouveaux sommets d'innovation.