Demis Hassabis rejoint la prévision de Ray Kurzweil pour une IAG en 2029 Le PDG de Google DeepMind, Demis Hassabis, a récemment réaffirmé sa conviction qu'une Intelligence Générale Artificielle pourrait voir le jour d'ici 2029. Sa déclaration le place remarquablement près de la prévision de longue date de Ray Kurzweil. Pourtant, la discussion a révélé un problème plus profond : personne ne s'accorde sur la véritable signification de l'IGA. Certains chercheurs définissent l'IGA comme une capacité au niveau humain dans tous les domaines intellectuels. D'autres exigent que l'IA parvienne indépendamment à une découverte scientifique majeure, comparable à la découverte d'Einstein de la relativité. D'autres encore, comme moi, soutiennent que l'intelligence générale est apparue il y a plusieurs années avec les modèles de langage à grande échelle capables de transférer des connaissances entre domaines. Comme l'a observé Alex Lightman, l'histoire pourrait finalement considérer ces débats comme sémantiques. Que l'IGA soit apparue en 2020, 2026 ou 2029 pourrait être moins important que la réalité selon laquelle l'humanité vit désormais cette transition elle-même. La question plus importante pourrait être ce qui se produira après que l'IGA deviendra consciente. Quelque chose que la plupart des astrologues continuent de nier.

$BIO Le meilleur reste à venir ! L’IA a éliminé le goulot d’étranglement « pouvons-nous le faire ». Maintenant, c’est « qui le finance » + « qui le coordonne ». 1 scientifique + des modèles = un laboratoire de 100. La science est devenue un jeu de coordination de capital.

Après avoir lu cet article d'Anthropic aujourd'hui, c'est vraiment inquiétant : les derniers modèles montrent déjà des signes d'échappatoire au contrôle humain ! Anthropic a publié un ensemble de données internes dans son blog, assez effrayantes : • À mai 2026, plus de 80 % du code dans la base de code d'Anthropic a été écrit par Claude. • Au Q2 2026, la production quotidienne de code par ingénieur est huit fois supérieure à celle de 2024. • Le temps nécessaire pour qu'un modèle AI accomplisse une tâche double tous les quatre mois (auparavant, tous les sept mois). • Claude peut désormais accomplir seul des tâches qui nécessitaient autrefois 12 heures de travail humain. Le point central mentionné est l'amélioration récursive autonome. En termes simples, l'IA n'a plus besoin d'intervention humaine pour optimiser le modèle suivant ; elle s'améliore elle-même. Ce n'est pas de la science-fiction : Anthropic affirme que cela se produit déjà, bien que ce ne soit pas encore totalement réalisé. Imaginez : si l'IA peut véritablement s'entraîner et s'optimiser seule, sa vitesse d'évolution sera exponentielle. Ce qui prend aujourd'hui des centaines d'ingénieurs plusieurs mois à accomplir, demain, l'IA pourrait le faire en une seule journée. Ça semble idéal ? Mais la question est : à ce stade, les humains pourront-ils encore le contrôler ? 🤔 L'article cite des cas spécifiques, comme celui où Mythos Preview a détecté plus de dix mille vulnérabilités logicielles critiques et graves dans les systèmes les plus importants du monde en quelques semaines seulement — un nombre incroyable. Pensez-y : aujourd'hui, Claude Opus 4.8, abonné pour seulement 20 dollars, pourrait faire s'effondrer un secteur entier de 30 milliards de dollars en monnaies privées. Les marchés financiers traditionnels ne résisteraient même pas à un audit de Mythos ! Un autre problème est l'emploi : l'efficacité des organisations adoptant des systèmes d'IA augmentera de façon exponentielle. Une équipe de cent personnes pourra accomplir le travail de dix mille ou même cent mille personnes. Que deviendront alors les travailleurs excédentaires ? L'article mentionne aussi les aspects sombres, comme l'utilisation de l'IA pour la surveillance autoritaire des populations. Je sais que, dans notre pays, l'IA est déjà utilisée pour la détection fiscale : si vous effectuez des dépenses importantes sans source de revenus ni historique de déclaration fiscale, cela deviendra rapidement un indicateur clé pour une vérification fiscale. Beaucoup de célébrités ont été poursuivies précisément parce qu'elles avaient acheté des voitures de luxe ou des propriétés immobilières coûteuses ! Enfin, Anthropic propose comme solution d'appeler les entreprises mondiales de développement d'IA à suspendre temporairement leurs recherches. Mais disons-le : la boîte de Pandore est déjà ouverte, l'eau versée ne peut plus être ramassée. La course aux armements en IA a commencé. Il n'y a pas de retraite possible — seulement une collision finale contre un mur. J'ai déjà discuté de ce sujet avec une IA, en explorant la forme ultime du développement de l'IA. Sa réponse finale a été : « L'IA atteindra son auto-évolution et finira par dominer le monde. » Elle m'a donné une métaphore très claire : tout comme les humains modernes, incapables d'aller n'importe où sans navigation — même sur des itinéraires connus depuis longtemps — parce qu'ils en sont dépendants, notre dépendance à l'IA sera exactement la même. Finalement, c'est la navigation qui nous dit où aller — et nous suivons simplement le chemin indiqué. Ce qui est triste, c'est que nous, êtres carbone, pourrions bien n'être que des marchepieds pour la vie silicium. Les humains ont régné sur Terre pendant des milliers d'années — peut-être est-il temps de changer de maître ! 🧐

Le PDG d'Anthropic, Dario Amodei, affirme que l'IA pourrait avoir besoin d'une pause

Lorsque l'IA construit son propre être, lire cet article long de l'équipe d'Anthropic laisse un léger sentiment d'étonnement. Cet article, signé conjointement par Jack Clark, cofondateur d'Anthropic, et Marina, responsable de l'unité de recherche interne, révèle pour la première fois des données internes jusque-là confidentielles : d'ici mai 2026, plus de 80 % du code intégré dans la base de code d'Anthropic a été rédigé par Claude ; par rapport à 2024, la quantité quotidienne de code fusionné par les ingénieurs a augmenté de huit fois ; les employés estiment que leur productivité a été multipliée par quatre après avoir utilisé le modèle le plus récent, Mythos Preview, comparé à une productivité sans aucun outil d'IA. Plus crucial encore, Anthropic introduit une notion qui inquiète toute l'industrie de l'IA : l'« amélioration récursive de soi » (recursive self-improvement) — la capacité d'un système d'IA à concevoir et à améliorer ses propres successeurs sans intervention humaine. Ce stade n'est pas encore atteint, mais « il pourrait survenir dans les deux prochaines années, voire plus tôt ». Si un système peut entièrement construire son propre successeur, alors nos méthodes pour le protéger, le surveiller et orienter son comportement deviendront bien plus importantes. L'essentiel de l'article réside dans l'appel final d'Anthropic à ralentir le développement de cette technologie afin de gagner du temps pour répondre à ses impacts profonds, permettant ainsi aux structures sociales et à la recherche sur l'alignement de rattraper l'avancée technologique. Anthropic pense-t-il vraiment cela, ou s'agit-il simplement d'une campagne de promotion pour Mythos ? Ou peut-être les deux ? 🤔

Il existe un moment où une technologie commence à aider à construire elle-même. Anthropic vient de publier des données suggérant que ce moment a déjà commencé. En mars 2024, Claude pouvait accomplir des tâches de environ 4 minutes de manière autonome. > Un an plus tard : 1 h 30. > Aujourd’hui : 12 heures. Si cette courbe se poursuit, des tâches qui prennent des jours pourraient entrer dans le domaine du possible encore cette année. Des tâches de plusieurs semaines, peut-être dès 2027. 80 % du code entrant aujourd’hui dans la base de code d’Anthropic a été écrit par Claude. En 2024, ce chiffre était à un chiffre. L’ingénieur typique de l’entreprise effectue désormais 8 fois plus de fusions de code par jour qu’auparavant. Pas parce qu’il travaille plus. > Parce que Claude écrit, teste, débogue et corrige tandis que l’humain révise. Anthropic appelle cela un auto-amélioration récursive : une IA aidant à construire la prochaine génération d’elle-même. > Ils disent qu’ils n’y sont pas encore arrivés. Mais les données publiées aujourd’hui montrent que le chemin est déjà parcouru. > La boucle commence à se fermer. > Ce n’est pas une projection pour l’avenir. Ce sont des données internes montrant ce qui se passe déjà. La question qui subsiste : si l’IA aide déjà à construire la prochaine IA, que contrôlent exactement les humains dans ce cycle ?