Qu’est-ce que l’AGI ?
L’Intelligence Artificielle Générale (AGI) désigne une IA capable d’effectuer n’importe quelle tâche intellectuelle qu’un humain peut faire. Contrairement aux IA actuelles (ANI – Artificial Narrow Intelligence) qui excellent dans des tâches spécifiques, l’AGI posséderait une intelligence flexible et transférable.
État Actuel : ANI vs AGI
Aujourd’hui, toutes nos IA sont des ANI :
- GPT-4 excelle en langage mais ne peut pas conduire une voiture
- AlphaGo maîtrise le jeu de Go mais ne peut pas jouer aux échecs
- Les systèmes de reconnaissance faciale ne comprennent pas ce qu’est un visage
L’AGI nécessiterait : raisonnement abstrait, apprentissage par transfert universel, conscience de soi, compréhension causale, créativité véritable.
Approches vers l’AGI
Scaling Laws : Certains, comme OpenAI, pensent que simplement agrandir les modèles actuels mènera à l’AGI. Les LLM montrent des capacités émergentes avec la taille.
Neurosymbolic AI : Combinaison de deep learning (pattern recognition) et IA symbolique (raisonnement logique). Prometteur pour le raisonnement complexe.
Whole Brain Emulation : Simulation complète du cerveau humain. Approche radicale nécessitant des avancées en neurosciences et hardware.
Hybrid Architectures : Systèmes combinant multiples modules spécialisés avec un mécanisme de coordination central.
Défis Techniques Majeurs
Transfer Learning Général : Les humains apprennent à conduire puis utilisent ces compétences pour piloter un bateau. Les IA actuelles ne peuvent pas.
Common Sense Reasoning : Comprendre les lois physiques basiques, les intentions humaines, les métaphores. Problème non résolu.
Efficacité Computationnelle : Le cerveau humain consomme 20W. Les LLM nécessitent des mégawatts pour l’entraînement.
Apprentissage Continu : Apprendre de nouvelles choses sans oublier les anciennes (catastrophic forgetting).
Questions Éthiques et Sociétales
L’arrivée de l’AGI soulève des questions fondamentales :
- Contrôle : Comment garantir qu’une AGI reste alignée avec les valeurs humaines ?
- Droits : Une AGI consciente aurait-elle des droits ?
- Impact économique : Automatisation massive du travail intellectuel
- Sécurité : Risques existentiels si mal contrôlée
- Inégalités : Concentration du pouvoir chez ceux qui contrôlent l’AGI
Prédictions et Controverses
Les experts sont divisés sur le timing :
- Optimistes (Ray Kurzweil) : AGI d’ici 2029
- Modérés : 2040-2060
- Sceptiques : Jamais ou bien au-delà de 2100
Certains chercheurs (Gary Marcus) pensent qu’il faut repenser fondamentalement notre approche, pas juste scaler les modèles existants.
Préparation et Régulation
Des organisations comme Partnership on AI, Future of Humanity Institute, et MIRI travaillent sur l’alignement de l’IA et la sécurité. Des gouvernements commencent à réguler (EU AI Act).
Conclusion
L’AGI reste un objectif lointain mais les progrès rapides en IA nécessitent que nous préparions dès maintenant les cadres éthiques, légaux et techniques pour gérer son éventuelle émergence.
