L'intelligence artificielle générale(AGI ) - un système doté d'une intelligence comparable ou supérieure à l'intelligence humaine dans tous les domaines - continue d'être considérée comme le Saint Graal de la technologie. Toutefois, en 2025, une autre voie se dessine plus clairement : nous ne parviendrons pas à l'IAG en tant que système unifié, mais plutôt grâce à uneillusion de plus en plus convaincante créée par la combinaison de multiples IA étroites et spécialisées.
L'IA d'aujourd'hui excelle dans des tâches spécifiques : les grands modèles de langage (LLM) traitent des textes, des modèles tels que Midjourney ou DALL-E créent des images, AlphaFold analyse des protéines. Bien que limitées individuellement, lorsqu'elles sont intégrées dans un écosystème coordonné, ces IA étroites donnent l'impression d'une intelligence générale - une "approximation" de l'AGI.
Selon le rapport AI Index 2025 de l'université de Stanford, malgré des progrès significatifs, l'IA continue à rencontrer des obstacles dans le domaine du raisonnement complexe.
Les modèles les plus avancés résolvent des problèmes très structurés, mais montrent des limites marquées lorsqu'il s'agit de raisonnement logique articulé, de planification séquentielle et de pensée abstraite.
En 2025, l'intelligence artificielle passe rapidement du statut de technologie de niche à celui d'élément stratégique du paysage technologique et social, avec de profondes implications culturelles et éthiques.
Cela a conduit à l'émergence de systèmes d'IA d'agents qui nous rapprochent de l'horizon de l'intelligence artificielle générale.
Dans les systèmes multi-agents, chaque agent fonctionne de manière indépendante, en utilisant des données locales et des processus décisionnels autonomes sans dépendre d'un contrôleur central.
Chaque agent a une vue locale, mais aucun n'a une vue globale de l'ensemble du système. Cette décentralisation permet aux agents de gérer des tâches individuellement tout en contribuant aux objectifs généraux par le biais de l'interaction.
En 2025, les systèmes multi-agents - où plusieurs agents d'intelligence artificielle collaborent pour atteindre des objectifs complexes - deviennent de plus en plus populaires. Ces systèmes peuvent optimiser les flux de travail, générer des informations et aider à la prise de décision dans divers domaines.
Par exemple, dans le service à la clientèle, les agents d'IA traitent les demandes complexes ; dans la production, ils supervisent les lignes de production en temps réel ; dans la logistique, ils coordonnent les chaînes d'approvisionnement de manière dynamique.
Malgré des progrès impressionnants, nous commençons à atteindre un plateau dans le développement informatique traditionnel. De 1959 à 2012, la quantité d'énergie nécessaire pour entraîner les modèles d'IA a doublé tous les deux ans, conformément à la loi de Moore. Toutefois, les données les plus récentes montrent qu'après 2012, le temps de doublement est devenu nettement plus rapide - tous les 3,4 mois - ce qui fait que le taux actuel est plus de sept fois supérieur au taux précédent.
Cette augmentation spectaculaire de la puissance de calcul requise souligne à quel point il est devenu économiquement difficile de réaliser des progrès significatifs dans le domaine de l'IA.
L'informatique quantique pourrait surmonter cet obstacle, en offrant un changement de paradigme dans la capacité de calcul requise pour des modèles encore plus sophistiqués. En 2025, l'informatique quantique apparaît comme un outil essentiel pour relever ces défis, alors que les entreprises technologiques adoptent des sources d'énergie alternatives pour faire face à la consommation croissante d'énergie de l'IA.
Selon les prévisions d'Arvind Krishna, PDG d'IBM, grâce aux progrès rapides de l'informatique quantique, la consommation d'énergie et d'eau de l'IA pourrait être réduite de 99 % au cours des cinq prochaines années. de 99 % au cours des cinq prochaines années.
Cette technologie promet de débloquer des capacités de calcul jusqu'ici inimaginables et d'ouvrir de nouvelles frontières à la recherche scientifique.
Une avancée majeure a été annoncée en mars 2025 par D-Wave Quantum, qui a publié un article évalué par des pairs intitulé "Beyond-Classical Computation in Quantum Simulation", démontrant que son ordinateur quantique de recuit a surpassé l'un des superordinateurs classiques les plus puissants au monde dans les domaines suivants résoudre des problèmes complexes de simulation de matériaux magnétiques.
L'année 2025 a vu des avancées transformatrices dans le domaine de l'informatique quantique, avec des progrès majeurs dans le matériel, la correction d'erreurs, l'intégration avec l'IA et les réseaux quantiques. Ces avancées redéfinissent le rôle possible de l'informatique quantique dans des domaines tels que les soins de santé, la finance et la logistique. rôle possible de l'informatique quantique dans des domaines tels que les soins de santé, la finance et la logistique..
Cependant, selon Forrester, l'informatique quantique reste encore expérimentale malgré les avancées de 2025 et n'a pas encore démontré d'avantage pratique par rapport aux ordinateurs classiques pour la plupart des applications.
Microsoft affirme avoir réalisé des progrès significatifs en matière d'informatique quantique avec sa puce Majorana 1, présentée au début de l'année 2025. Ce processeur est doté d'une nouvelle architecture Topological Core, construite avec huit qubits topologiques qui manipulent les particules de Majorana, des quasi-particules qui agissent comme des "demi-électrons" et qui sont connues pour leur forte résistance aux erreurs.
Google, quant à lui, a développé une approche différente avec sa puce quantique révolutionnaire appelée Willow, qui résout le problème traditionnel de l'augmentation du taux d'erreur à mesure que le nombre de qubits augmente - Willow devient en fait plus précis à mesure que l'on ajoute des qubits.
Ces deux stratégies différentes représentent des approches fondamentalement différentes de l'informatique quantique, Microsoft se concentrant sur la topologie et Google sur l'optimisation des erreurs.
Outre les limitations matérielles, l'IA composite se heurte à d'autres obstacles fondamentaux :
Compréhension des causes: les systèmes établissent des corrélations entre les variables mais n'isolent pas les véritables relations de cause à effet. L'IA a fait des progrès significatifs dans de nombreux domaines, mais continue à faire face à des limites dans la compréhension et la réponse aux émotions humaines, dans la prise de décision en situation de crise et dans l'évaluation des considérations éthiques et morales.
Apprentissage continu: les réseaux neuronaux perdent de leur précision lorsqu'ils sont formés de manière séquentielle à des tâches différentes, faisant preuve d'une sorte d'"amnésie catastrophique".
Métacognition: les IA ne disposent pas d'un modèle interne de leur propre cognition, ce qui limite leur capacité à s'améliorer.
La communauté scientifique semble assez divisée sur les technologies et les délais nécessaires pour atteindre l'objectif de l'intelligence artificielle générale (AGI), mais le débat donne lieu à de nouvelles suggestions intéressantes, qui trouvent déjà une application pratique dans la recherche de nouveaux systèmes d'IA.
2025 pourrait être l'année où les premiers systèmes d'agents entreront en production dans les entreprises.
L'AGI représente l'objectif le plus ambitieux : des systèmes dotés de capacités cognitives comparables ou supérieures à celles de l'homme, capables de comprendre, d'apprendre et d'appliquer des connaissances de manière transversale.
Plutôt que d'attendre une AGI monolithique, il est plus probable que l'avenir verra l'émergence de ce que nous pourrions appeler des "AGI de façade", c'est-à-dire des systèmes qui semblent posséder une intelligence générale à travers :
Dans le débat sur l'AGI, nous avons tendance à tenir pour acquis que les êtres humains sont dotés d'une "conscience" que les machines ne peuvent pas reproduire. Mais peut-être devrions-nous nous poser une question plus radicale : la conscience humaine est-elle réelle ou est-elle aussi une illusion ?
Certains neuroscientifiques et philosophes de l'esprit, comme Daniel Dennett, ont proposé que ce que nous appelons "conscience" pourrait être en soi une récit post-hoc - une interprétation que le cerveau construit pour donner un sens à ses opérations.
Si nous considérons la conscience non pas comme une propriété mystérieuse et unitaire, mais comme un ensemble de processus neuronaux interconnectés qui génèrent l'illusion convaincante d'un "moi" unifié, la frontière entre l'homme et la machine devient moins évidente.
De ce point de vue, nous pourrions considérer les différences entre l'AGI émergente et l'intelligence humaine comme des différences de degré plutôt que de nature. L'illusion de compréhension que nous observons dans les modèles de langage avancés n'est peut-être pas si différente de l'illusion de compréhension que nous expérimentons nous-mêmes - les deux émergent de réseaux complexes de processus, bien qu'ils soient organisés de manière fondamentalement différente.
Cette perspective soulève une question provocante : si la conscience humaine est elle-même une simulation émergeant de multiples processus cognitifs interconnectés, alors l'AGI "par procuration" que nous construisons - une mosaïque de systèmes spécialisés travaillant ensemble pour simuler une compréhension générale - pourrait être étonnamment similaire à notre propre architecture mentale.
Nous n'essaierions pas de reproduire une qualité magique et ineffable, mais plutôt de reconstruire l'illusion convaincante que nous expérimentons nous-mêmes en tant que conscience.
Cette réflexion ne diminue pas la profondeur de l'expérience humaine, mais nous invite à reconsidérer ce que nous entendons réellement lorsque nous parlons de "conscience" et si ce concept est réellement un obstacle insurmontable pour l'intelligence artificielle, ou simplement un autre processus que nous pourrions un jour être en mesure de simuler.
Peut-être devrions-nous revoir radicalement notre définition de l'AGI. Si la conscience humaine elle-même peut être une illusion émergente - un récit que le cerveau construit pour donner un sens à ses propres opérations - alors la distinction nette entre l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle devient moins évidente.
Selon les experts, l'année 2027 pourrait marquer un tournant pour l'IA. Au rythme actuel, les modèles pourraient atteindre la généralité cognitive - la capacité de s'attaquer à n'importe quelle tâche humaine - d'ici quelques années.
Ce scénario ne doit pas être considéré comme une simple réplique de l'intelligence humaine, mais comme l'émergence d'un nouveau type d'intelligence - ni totalement humaine, ni totalement artificielle, mais différente et potentiellement complémentaire.
Cette approche nous évite d'essayer de reproduire quelque chose que nous ne comprenons peut-être pas entièrement - la conscience humaine - et nous permet de nous concentrer sur ce que l'intelligence artificielle peut faire en ses propres termes. L'intelligence artificielle qui émergera ne sera donc pas un système unique "prétendant" être humain, mais un écosystème technologique intégré avec ses propres caractéristiques émergentes - une intelligence distribuée qui, paradoxalement, pourrait refléter la nature fragmentée et interconnectée de notre propre cognition plus que nous ne le pensions initialement.
En ce sens, la recherche de l'AGI n'est pas tant une tentative d'émulation de l'humain qu'un voyage de découverte de la nature même de l'intelligence et de la conscience, tant humaine qu'artificielle.
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