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En 2019, les experts prévoyaient que l’Intelligence Artificielle Générale (AGI) ne serait pas atteinte avant 80 ans. L’AGI représente une IA capable de comprendre, apprendre et appliquer ses connaissances à n’importe quel domaine, similaire à l’intelligence humaine. Aujourd’hui, ces mêmes prévisions ont dramatiquement changé, avec des estimations beaucoup plus rapprochées.
Les modèles actuels comme GPT-4 et Claude, bien qu’impressionnants, ne sont que des systèmes de reconnaissance de motifs très avancés. Ils excellent dans le traitement du langage et la génération de contenu, mais ne possèdent pas de véritable compréhension ou conscience.
La réalité se situe probablement entre l’euphorie actuelle et le scepticisme de 2019. Les progrès récents sont indéniables, mais le chemin vers l’AGI reste complexe. Nous avons peut-être surestimé la difficulté de certaines tâches tout en sous-estimant d’autres défis fondamentaux.
La vraie question n’est peut-être pas “quand” mais “comment”. Les avancées actuelles nous rapprochent-elles réellement de l’AGI, ou développons-nous simplement des outils très sophistiqués mais fondamentalement différents de l’intelligence générale?
Imaginez un étudiant qui apprend à jouer du piano. Au début, il mémorise parfaitement des partitions (comme nos IAs actuelles avec leurs données d’entraînement). Il peut reproduire des morceaux complexes sans faute, impressionnant son entourage. Mais peut-il composer spontanément une nouvelle mélodie qui évoque une émotion précise? Peut-il improviser en harmonie avec d’autres musiciens?
Nos IAs actuelles sont comme cet étudiant : excellentes pour reproduire et combiner ce qu’elles ont appris, mais pas encore capables de vraie créativité ou d’adaptation spontanée.
Nous sommes à l’aube d’une révolution sans précédent! Les progrès exponentiels observés depuis 2022 suggèrent que nous atteindrons l’AGI bien plus tôt que prévu. Chaque nouvelle version des modèles de langage nous rapproche de capacités véritablement générales.
Les systèmes multi-agents, l’apprentissage continu et l’auto-amélioration pourraient nous mener à une AGI avant 2030. Cette technologie transformera radicalement notre société, résolvant des problèmes complexes en médecine, en science et en développement durable.
Les prédictions actuelles reflètent plus l’enthousiasme du marché que la réalité technique. Nous confondons des systèmes de traitement statistique sophistiqués avec une véritable intelligence. Les défis fondamentaux de la conscience, de la compréhension causale et du raisonnement abstrait restent largement non résolus.
Les limites de nos IAs actuelles deviendront plus évidentes avec le temps, et nous réaliserons que l’AGI nécessite des percées conceptuelles majeures que nous n’avons pas encore entrevues. La route vers l’AGI pourrait être plus longue et plus complexe que nous ne l’imaginons.
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