La Singularité Technologique : Une Réalité dans 6 Mois Selon Certains Scientifiques
Le monde est inondé de prédictions sur l'arrivée de la singularité technologique ou de l'intelligence artificielle générale (IAG). Certains experts estiment que cela n'arrivera jamais, tandis que d'autres prédisent son avènement dès 2026. Une nouvelle macro-analyse des enquêtes des 15 dernières années révèle l'évolution des prédictions des scientifiques et des experts, notamment après l'émergence des modèles de langage comme ChatGPT. Bien que les estimations varient sur près d'un demi-siècle, la plupart s'accordent à dire que l'IAG sera une réalité avant la fin du XXIe siècle.
Depuis l'apparition des grands modèles de langage (LLM), qui ont envahi notre quotidien numérique, les opinions sur l'avenir de l'IA se multiplient. Certains chercheurs pensent que la singularité—le moment où les machines surpasseront l'intelligence humaine—pourrait survenir dans quelques décennies. À l'autre extrême, le PDG d'Anthropic estime que nous en sommes à quelques mois seulement.
Une nouvelle analyse, compilant 8 590 prédictions de scientifiques, entrepreneurs et experts, tente de clarifier ces projections contradictoires. Réalisée par AIMultiple, cette étude utilise des techniques robustes d'analyse de données. Si les avis divergent sur les échéances (IAG vs superintelligence), les leaders de l'IA restent optimistes. La majorité des répondants croient que l'IAG adviendra dans les 50 prochaines années.
L'arrivée des LLM a radicalement modifié ces prévisions. Selon le rapport, les chercheurs prédisent désormais l'IAG vers 2040, contre 2060 auparavant. Les entrepreneurs sont encore plus audacieux, tablant sur 2030. Cette accélération s'explique par l'absence de limites connues à l'intelligence machine, contrairement à l'intelligence humaine. La loi de Moore, qui double la puissance calculatoire tous les 18 mois, joue un rôle clé.
Le rapport souligne également que l'informatique quantique pourrait pallier d'éventuels blocages technologiques. « La nature unique du calcul quantique permet d'entraîner efficacement les réseaux neuronaux », explique-t-il. Cependant, certains experts, comme Yann LeCun, remettent en cause la notion même d'IAG, jugée trop réductrice face à la complexité de l'intelligence humaine.
Enfin, si l'IA peut accélérer les découvertes scientifiques, elle ne les génère pas seule. « Même la meilleure machine ne trouvera pas seule un remède contre le cancer », rappelle le rapport. Quoi qu'il en soit, une chose est sûre : ces algorithmes transformeront profondément nos sociétés. À nous d'en faire bon usage.
