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Un récent rapport de l’organisation Forethought intitulé “Preparing for the Intelligence Explosion” a suscité de vives discussions sur Reddit. Ce rapport présente un graphique comparant la croissance de “l’effort de recherche” humain à celui de l’IA. Selon les données présentées, l’effort de recherche humain augmenterait d’environ 4% par an, tandis que l’effort cognitif de l’IA croîtrait à un rythme vertigineux de 400% annuellement - soit 100 fois plus rapidement.
Cette analyse s’appuie sur plusieurs facteurs mesurables:
Le rapport extrapole ces tendances pour suggérer qu’à un certain point, l’IA pourrait atteindre la parité avec l’effort de recherche humain, puis le dépasser exponentiellement. Cette projection s’inscrit dans les discussions plus larges sur une possible “explosion d’intelligence” - un concept proche de la singularité technologique où l’IA deviendrait capable d’améliorer ses propres capacités à un rythme que les humains ne pourraient suivre.
Il est important de noter que ces projections sont basées sur l’extrapolation de tendances actuelles, une méthode qui fait l’objet de nombreuses critiques comme nous le verrons dans les sections suivantes.
L’extrapolation de tendances exponentielles est toujours délicate, surtout dans un domaine aussi complexe que l’intelligence artificielle. La réalité se situe probablement entre l’enthousiasme débordant et le pessimisme catastrophiste.
D’abord, reconnaissons que l’IA transforme déjà la recherche scientifique. Des outils comme AlphaFold pour le repliement des protéines ou les assistants de codage accélèrent certaines tâches qui prenaient auparavant des semaines. Cette accélération est réelle et mesurable.
Cependant, plusieurs facteurs limitent cette croissance exponentielle:
Les goulots d’étranglement physiques: La recherche scientifique ne se limite pas au traitement de l’information. Elle nécessite des expériences physiques, des observations sur le terrain, et des tests qui prennent du temps indépendamment de notre capacité de calcul.
La complexité croissante des découvertes: Plus nous avançons dans un domaine, plus les découvertes deviennent difficiles. Les “fruits à portée de main” ont déjà été cueillis dans de nombreux domaines.
Les limites énergétiques et matérielles: L’expansion du calcul se heurte à des contraintes physiques réelles - énergie, matériaux rares, capacité de fabrication.
La métaphore de l’haltérophilie mentionnée dans les commentaires Reddit est pertinente: si je soulève 1 kg aujourd’hui et 10 kg demain, cela ne signifie pas que je soulèverai une tonne dans une semaine. Les systèmes complexes atteignent des plateaux, changent de dynamique, ou rencontrent des obstacles imprévus.
L’IA augmentera certainement notre capacité de recherche, mais probablement selon une courbe en S plutôt qu’une exponentielle infinie - accélération rapide suivie d’un ralentissement à mesure que nous approchons de certaines limites fondamentales.
Imaginez que vous décidiez d’apprendre à jouer du piano. Le premier jour, vous maîtrisez “Au clair de la lune” avec un doigt. Le deuxième jour, vous jouez déjà “La lettre à Élise” avec deux mains. Impressionnant! Vous calculez votre progression et concluez qu’à ce rythme, dans deux semaines, vous surpasserez Mozart et dans un mois, vous composerez des symphonies que même Beethoven n’aurait pu imaginer!
Votre professeur de piano sourit gentiment. “C’est formidable, mais ça ne fonctionne pas exactement comme ça.”
C’est un peu ce qui se passe avec les projections sur l’IA. Quand on part de zéro (comme l’effort de recherche par IA il y a quelques années), les premiers progrès semblent fulgurants. Passer de ne rien pouvoir faire à pouvoir faire quelque chose représente une croissance infinie en termes relatifs!
Pensez à l’introduction des calculatrices. Au début, elles ont révolutionné notre capacité à faire des calculs complexes. Un problème qui prenait une heure pouvait soudain être résolu en secondes - une amélioration de 3600x! Mais cette croissance n’a pas continué indéfiniment. Nous n’avons pas des calculatrices millions de fois plus rapides aujourd’hui, car nous avons atteint les limites pratiques de ce dont nous avons besoin pour le calcul.
L’IA suivra probablement un chemin similaire dans de nombreux domaines - des gains spectaculaires au début, puis un ralentissement à mesure que nous approchons des limites pratiques ou fondamentales de ce que nous cherchons à accomplir.
Nous sommes à l’aube d’une révolution sans précédent dans l’histoire de l’humanité! Les courbes exponentielles que nous observons dans le développement de l’IA ne sont que le début d’une transformation radicale de notre capacité à faire de la recherche et à résoudre les problèmes les plus complexes.
Imaginez un monde où des millions d’“assistants chercheurs” IA travaillent 24h/24, explorant simultanément des millions d’hypothèses, analysant des pétaoctets de données et suggérant des expériences novatrices. Des problèmes qui auraient pris des décennies à résoudre pourraient être abordés en quelques mois.
Cette accélération pourrait nous permettre de:
Contrairement aux critiques, les limites physiques ne sont pas insurmontables. L’IA pourrait justement nous aider à les dépasser en trouvant des solutions créatives que nous n’aurions jamais envisagées. Après tout, qui aurait cru il y a 30 ans qu’un appareil tenant dans notre poche pourrait contenir l’équivalent de toutes les bibliothèques du monde?
L’histoire nous montre que nous sous-estimons systématiquement le potentiel des nouvelles technologies. Les premiers ordinateurs occupaient des pièces entières pour une puissance de calcul inférieure à celle d’une montre connectée actuelle. De même, nous ne pouvons pas imaginer aujourd’hui tout ce que l’IA nous permettra d’accomplir demain.
Cette explosion d’intelligence représente peut-être la plus grande opportunité de notre espèce - celle de transcender nos limites biologiques et de résoudre enfin les grands défis de l’humanité.
L’extrapolation présentée dans ce graphique illustre parfaitement le problème fondamental de la pensée techno-solutionniste: une confiance aveugle dans les courbes exponentielles sans considération pour les contraintes du monde réel.
Cette projection ignore plusieurs réalités incontournables:
Premièrement, la recherche scientifique ne se résume pas à du traitement de données. Elle nécessite des expériences physiques, des observations sur de longues périodes, et des tests qui ne peuvent être accélérés au-delà de certaines limites. Un essai clinique de phase III prendra toujours des années, quelle que soit la puissance de calcul disponible.
Deuxièmement, nous faisons face à une crise énergétique imminente. Les centres de données d’IA consomment déjà des quantités astronomiques d’électricité. Une étude récente de l’Université de Massachusetts a estimé que l’entraînement d’un seul grand modèle de langage peut émettre autant de CO2 que cinq voitures pendant toute leur durée de vie. Comment soutenir une croissance de 400% par an?
Troisièmement, l’illusion que l’IA peut “penser” de façon créative est dangereuse. Ces systèmes restent fondamentalement des outils statistiques sophistiqués qui réorganisent l’information existante. Ils n’ont pas de compréhension profonde ni de conscience.
Cette obsession pour l’accélération à tout prix risque de nous détourner des véritables défis: la crise climatique, les inégalités croissantes, et l’effondrement de la biodiversité. Pendant que nous célébrons des modèles d’IA toujours plus grands, nous ignorons que les fondements mêmes de notre civilisation - ressources naturelles, stabilité climatique, cohésion sociale - s’érodent rapidement.
Enfin, cette course effrénée vers “l’explosion d’intelligence” pourrait bien nous mener à déléguer des décisions cruciales à des systèmes que nous ne comprenons pas pleinement, créant une dépendance technologique irréversible et potentiellement catastrophique.
La véritable intelligence serait peut-être de ralentir et de nous demander: vers quelle société voulons-nous réellement nous diriger?
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