La définition de l’AGI donnée par le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, est révélatrice

Intelligence générale artificielle, ou AGIest devenu depuis environ un an le mot à la mode préféré de l’industrie de l’IA. Alors que les principales entreprises du secteur brûlent leurs capitaux à des rythmes historiques, accumulant les coûts de l’énergie et les attentes des investisseurs de plus en plus difficiles à satisfaire d’ici le trimestre, la promesse d’un avenir imminent intelligence machine au niveau humain est devenu une chose utile à avoir dans sa poche arrière.

Que nous soyons réellement proches de cette étape dépend presque entièrement de la façon dont vous la définissez. Il s’avère que cette flexibilité définitionnelle représente un travail considérable.

Prenez, par exemple, Jensen Huang, PDG de NVIDIA – une société actuellement évaluée à environ 4 000 milliards de dollars, construite en grande partie sur le matériel GPU qui alimente le boom de l’IA – qui s’est récemment entretenu avec le podcasteur Lex Fridman pour une conversation de grande envergure couvrant les centres de données, la géopolitique et la question de savoir si l’AGI est déjà arrivée. Huang pense que oui. Le raisonnement derrière cette affirmation est cependant assez douteux.

Comme le souligne Fridman, Huang a déjà déclaré que le calendrier de l’AGI dépend de ce qui le définit. Au sommet DealBook du New York Times 2023Huang a défini l’AGI comme un logiciel capable de réussir des tests se rapprochant de l’intelligence humaine normale à un niveau raisonnablement compétitif. Il s’attend à ce qu’IA franchisse cette barre d’ici cinq ans.

Pour sa part, Fridman a proposé à Huang une définition généreuse avec laquelle travailler : la véritable AGI, dans le cadre de Fridman, ressemblerait à une IA capable de démarrer, de croître et de gérer une entreprise technologique valant plus d’un milliard de dollars. Il demande si cela est réalisable dans les cinq à vingt prochaines années, compte tenu de la récente prolifération des des outils d’IA agentique comme OpenClaw.

Huang n’a pas eu besoin de cinq à vingt ans. “Je pense que c’est maintenant. Je pense que nous avons atteint l’AGI”, a-t-il répondu à Fridman.

Cela repose cependant sur une interprétation étroite de ce que Fridman a demandé. Selon Huang, l’IA n’a pas besoin de construire quoi que ce soit de durable. Il n’est pas nécessaire de gérer des personnes, de diriger un conseil d’administration ou de maintenir une entreprise. Il suffit d’atteindre un milliard de dollars une fois.

“Vous avez dit un milliard”, a déclaré Huang à Fridman, “et vous n’avez pas dit pour toujours.”

Dans les deux cas, la ligne directrice ne constitue pas une théorie cohérente de l’intelligence artificielle. Il s’agit d’un modèle cohérent consistant à définir le seuil de quelque manière que ce soit, ce qui fait que « oui, nous y sommes » est la réponse la plus simple possible. Son illustration de ce à quoi cela pourrait ressembler est révélatrice.

Après sa réponse initiale, Huang expose ses réflexions, décrivant un scénario dans lequel une IA crée un service Web simple – une application qui devient virale, est utilisée par quelques milliards de personnes à 50 cents l’unité, puis se replie en silence. Il cite ensuite l’ère Internet comme précédent, affirmant que la plupart de ces sites Web n’étaient pas plus sophistiqués que ce qu’un agent IA pourrait générer aujourd’hui.

Huang a également été franc sur le plafond de cette vision. “Les chances que 100 000 de ces agents construisent NVIDIA”, a-t-il déclaré clairement, “est de zéro pour cent”. Ce n’est pas une petite mise en garde. C’est tout le jeu de balle.

Ce que Huang décrit en réalité – une application virale qui monétise brièvement et meurt – est bien loin de l’AGI transformatrice et remodelante de l’économie qui domine le débat public. Ainsi, de son propre aveu, le type d’intelligence institutionnelle complexe nécessaire pour construire quelque chose comme NVIDIA n’est pas encore disponible.