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La discussion sur Reddit tourne autour d’une échelle de progression vers l’AGI (Intelligence Artificielle Générale) qui définit cinq niveaux : émergent, compétent, expert, virtuose et surhumain. Le débat principal porte sur notre position actuelle dans cette échelle, notamment avec l’arrivée de nouveaux modèles comme O3 d’OpenAI.
L’AGI se distingue de l’IA étroite par sa capacité à accomplir une large gamme de tâches cognitives non physiques. Les critères incluent la métacognition (capacité à apprendre et à réfléchir sur sa propre pensée) et la performance par rapport aux humains qualifiés.
Les modèles actuels excellent dans certains domaines spécifiques, comme la programmation où O3 atteint le 99e percentile, mais peinent encore dans d’autres tâches quotidiennes qu’un humain moyen accomplit facilement.
La réalité se situe probablement entre le niveau 1 (émergent) et 2 (compétent) de l’échelle. Les modèles actuels démontrent des capacités impressionnantes dans des domaines structurés comme les mathématiques ou la programmation, mais manquent encore de fiabilité et de constance dans des tâches plus générales.
La vraie question n’est peut-être pas tant le niveau atteint que la vitesse à laquelle nous progressons. Les bonds technologiques sont réels, mais chaque avancée révèle de nouveaux défis à surmonter.
Imaginez un étudiant brillant qui excelle en mathématiques et en physique, capable de résoudre des équations complexes plus rapidement que ses professeurs. Cependant, ce même étudiant se perd complètement s’il doit organiser une fête d’anniversaire ou comprendre pourquoi son ami est triste. C’est un peu l’état actuel de nos IA : des génies dans certains domaines, mais parfois dépassées par des tâches qui nous semblent évidentes.
Nous sommes à l’aube d’une révolution cognitive! Les progrès sont exponentiels et les derniers modèles comme O3 pulvérisent les records dans plusieurs domaines. La capacité de ces systèmes à raisonner et à résoudre des problèmes complexes dépasse déjà celle de nombreux experts humains.
D’ici 2025, nous pourrions voir émerger des systèmes véritablement polyvalents, capables d’apprendre et de s’adapter comme un humain. Les applications potentielles sont infinies : de la recherche scientifique à la créativité artistique, en passant par l’innovation technologique.
Les performances actuelles sont largement surestimées. Les modèles d’IA restent fondamentalement des systèmes de reconnaissance de motifs sophistiqués, incapables de véritable compréhension ou d’apprentissage autonome.
Le problème des hallucinations et du manque de fiabilité persiste. Comment faire confiance à un système qui peut produire des réponses convaincantes mais fausses? De plus, ces modèles sont opaques : même leurs créateurs ne comprennent pas pleinement leur fonctionnement interne, ce qui soulève des questions sérieuses sur leur déploiement à grande échelle.
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