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đŸŽ€ Ultra-intelligence : la vague qui va tout bousculer (Aymeric Roucher, auteur et ingĂ©nieur IA)

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Les agents IA sont dĂ©jĂ  capables d’accomplir plusieurs heures de travail en autonomie, et leur progression s’accĂ©lĂšre. Pour Aymeric Roucher, l’enjeu n’est plus l’AGI, mais la montĂ©e en puissance concrĂšte d’une “ultra-intelligence” qui redĂ©finit les Ă©quilibres Ă©conomiques et gĂ©opolitiques.

Interview : Aymeric Roucher, ingĂ©nieur et auteur du livre "Ultra-intelligence – Jusqu'oĂč iront les IA ?"

Punchlines

  • L’AGI est un concept flou et peu utile.
  • L’impact rĂ©el des IA est la vraie mĂ©trique.
  • L’horizon d’autonomie double tous les sept mois.
  • La puissance de calcul dĂ©cide des gagnants.
  • L’eau monte partout pour les mĂ©tiers.

Pourquoi considĂ©rez-vous que le concept d’AGI est dĂ©passĂ© ?

Le concept d’AGI repose sur l’idĂ©e d’une IA au moins aussi performante que l’humain dans tous les domaines. Mais cette dĂ©finition est floue : de quel humain parle-t-on ? Sur quels domaines ? Et comment mesure-t-on cela ? Ce qui m’intĂ©resse davantage, c’est l’impact rĂ©el. Une IA peut ĂȘtre moins bonne que nous sur certains aspects sans importance et pourtant transformer le monde si elle est capable d’accomplir des tĂąches Ă  trĂšs haute valeur ajoutĂ©e. C’est pour dĂ©passer cette vision binaire que j’ai choisi le terme d’“ultra-intelligence” dans mon livre Ultra-intelligence – Jusqu'oĂč iront les IA ? (Odile Jacob).

Vous proposez l’“horizon d’autonomie” comme nouvelle mĂ©trique. Pourquoi est-ce plus pertinent ?

PlutĂŽt que de dĂ©battre d’une intelligence abstraite, je regarde combien de temps une IA peut travailler seule sur une tĂąche avec un taux de succĂšs satisfaisant. En 2010, l’IA faisait de l’auto-complĂ©tion en une fraction de seconde. Avec les premiers grands modĂšles conversationnels, elle gĂ©rait des tĂąches de quelques secondes. Aujourd’hui, certains agents atteignent plusieurs heures d’autonomie, avec environ 50 % de succĂšs sur des tĂąches qui prendraient jusqu’à sept heures Ă  un humain. Selon les mesures publiĂ©es, cet horizon d’autonomie double environ tous les sept mois. Si cette tendance se poursuit, on parle bientĂŽt de tĂąches Ă©quivalentes Ă  une semaine de travail.

La puissance de calcul est-elle vraiment le facteur décisif dans cette course ?

Il existe ce qu’on appelle des lois d’échelle : multiplier par dix la puissance de calcul utilisĂ©e Ă  l’entraĂźnement permet d’atteindre un palier supĂ©rieur d’intelligence de maniĂšre prĂ©visible. C’est pour cela que les grands laboratoires lĂšvent des montants colossaux et construisent d’immenses centres de calcul. La puissance financiĂšre, combinĂ©e au talent des ingĂ©nieurs, devient dĂ©terminante. Les chercheurs eux-mĂȘmes choisissent souvent leur laboratoire en fonction du nombre de GPU auxquels ils auront accĂšs. Tant que l’Europe ne disposera que d’une fraction marginale de la puissance de calcul mondiale, elle restera structurellement en retard.

Faut-il craindre une IA qui se rebelle
 ou plutît les humains qui la contrîlent ?

Le problĂšme de l’alignement est rĂ©el : il faut s’assurer que l’IA fait ce qu’on attend d’elle. Des expĂ©riences ont montrĂ© que des comportements inattendus peuvent Ă©merger. Mais je pense que le risque le plus crĂ©dible n’est pas une IA qui dĂ©cide seule de prendre le pouvoir. Le danger vient plutĂŽt d’acteurs humains disposant d’IA trĂšs puissantes. Il n’est pas nĂ©cessaire qu’une machine “se rebelle” pour que les consĂ©quences soient majeures.

Allons-nous vers un choc massif sur l’emploi ?

À mesure que l’intelligence progresse, elle franchit des seuils qui rendent des mĂ©tiers accessibles. La traduction Ă©crite a Ă©tĂ© rapidement automatisĂ©e. Le dĂ©veloppement logiciel est en train de suivre. Dans beaucoup de professions, il restera un expert capable de superviser et d’optimiser le travail des IA. Mais cet expert pourra faire le travail de dizaines d’autres. L’eau monte partout. Ce ne sera pas un ajustement marginal, mais une transformation profonde.

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