Les points de vue pessimistes sur le développement de l’IA et leurs implications pour l’investissement Au cours de ces derniers jours consacrés à l’étude de l’IA, la grande majorité des opinions que j’ai rencontrées étaient optimistes. Mais j’ai parfois découvert des points de vue pessimistes, opposés ou sceptiques. Je les ai trouvés très intéressants, et voici un résumé : Les pessimistes : Demis Hassabis (PDG de Google DeepMind) Son concept s’appelle « jagged intelligence » (intelligence dentelée) : « L’IA peut atteindre un niveau de compétence en mathématiques équivalent à une médaille d’or aux Olympiades internationales, mais échoue sur des problèmes que n’importe quel enfant de 12 ans sait résoudre. » Ilya Sutskever (fondateur de Safe Superintelligence Inc) Idée centrale : nous sommes passés de l’ère de la « mise à l’échelle » à l’ère de la « recherche ». La révolution de ce point de vue : les cinq dernières années, toute l’industrie de l’IA (y compris les commandes trillions de NVIDIA) reposait sur l’hypothèse selon laquelle « tant qu’on continue à augmenter l’échelle, l’AGI apparaîtra ». Sutskever — celui qui a le premier parié sur la voie de la « mise à l’échelle » — affirme maintenant lui-même que « l’ère de la mise à l’échelle est terminée ». C’est une base essentielle pour le rapport de Sequoia Capital intitulé « 2026 : l’année du report ». Andrej Karpathy (ancien directeur de l’IA chez Tesla, fondateur d’Eureka Labs) Idée centrale : il reste encore 10 ans avant l’AGI ; actuellement, l’IA est « une bouillie » (slop). Les déclarations de Karpathy au cours des six derniers mois ont été les plus acérées parmi tous les grands experts. Il a dit mot pour mot : « Je pense que l’industrie fait un saut trop grand, en prétendant que tout cela est incroyable, alors que ce n’est pas le cas. C’est une bouillie (slop). » Richard Sutton (prix Turing 2024, « père de l’apprentissage par renforcement ») Idée centrale : les LLM ne sont fondamentalement pas intelligents ; ils ne font que simuler des entités intelligentes (les humains). Les opposants : Yann LeCun (ancien de Meta, fondateur d’AMI Labs) Nous avons déjà discuté en détail de ses positions. Son idée centrale : l’architecture des LLM est fondamentalement erronée ; il faut absolument basculer vers la voie des JEPA (modèles du monde). Fei-Fei Li (fondatrice de World Labs) Idée centrale : une AGI sans intelligence spatiale est incomplète. Geoffrey Hinton (« père de l’IA », prix Nobel de physique 2024) Idée centrale : l’IA progresse plus vite que je ne le pensais ; en 2026, « beaucoup, beaucoup » d’emplois seront remplacés. La position de Hinton est unique : il est partisan de la mise à l’échelle (il croit en sa poursuite), mais aussi apocalyptique (il alerte sur les risques existentiels). Les sceptiques : Gary Marcus (célèbre scientifique cognitif) Idée centrale : l’industrie de l’IA a atteint son « sommet spéculatif » ; l’illusion de l’AGI va bientôt s’effondrer. Daron Acemoglu (économiste du MIT, prix Nobel d’économie) Idée centrale : la contribution de l’IA à l’économie est fortement surestimée. « Acemoglu prédit que la croissance du PIB apportée par l’IA au cours des dix prochaines années ne sera que de 1,1 % à 1,6 %. Il estime que l’IA n’automatisera que 5 % des tâches professionnelles. “La surchauffe est l’ennemie du succès commercial.” » La position de Sequoia Capital Dans son article publié fin 2025 intitulé « AI in 2026: A Tale of Two AIs », Sequoia déclare : « Pendant longtemps, les célébrités de la Silicon Valley ont prédit que l’AGI était imminente. Depuis juin de cette année, cette échéance a été progressivement repoussée. L’interview récente de Sutton, Karpathy et Sutskever par Dwarkesh Patel constitue un tournant ; le nouveau consensus est que la fenêtre d’apparition de l’AGI ne s’ouvrira pas avant les années 2030. » Implications pour l’investissement : 1. Il est actuellement impossible d’investir massivement dans une arrivée rapide de l’AGI, qui risque d’être encore repoussée à plusieurs reprises. 2. Dès qu’il deviendra un consensus dans l’industrie que la mise à l’échelle extrême des LLM ne mènera pas à l’AGI, les valorisations en amont et en aval des LLM subiront un effondrement. 3. Il est donc judicieux d’investir partiellement dans des approches modélisantes autres que les LLM. PS. Personnellement, je reste optimiste quant au développement de l’IA — et je dois bien le rester, car l’humanité n’a plus d’autre avantage technologique.