AGI

Marc Andreessen, interrogé sur le podcast de Lenny Rachitsky en février 2026 pour définir l'AGI, a donné trois réponses : une IA capable de produire une recherche équivalente à une thèse de doctorat, le point où une IA prend le contrôle de son propre développement et s'améliore elle-même, et la réponse pragmatique, à savoir qu'on le saura quand on y sera. Avoir besoin de trois tentatives est le trait qui définit le concept. L'AGI est l'objectif affiché des grands laboratoires d'IA, des systèmes substituables aux humains, sans test établi permettant de constater qu'on y est parvenu.

Luc Julia, co-créateur de Siri, rejette la prémisse. Son livre «L'IA n'existe pas» soutient que les systèmes actuels effectuent une reconnaissance de motifs sophistiquée plutôt qu'une intelligence, qu'ils ne raisonnent pas, ne comprennent pas et n'apprennent pas véritablement, et que l'AGI est improbable avec les approches actuelles, peut-être impossible. Il attribue l'engouement davantage à des intérêts commerciaux qu'à la réalité technique. «Arvind Narayanan» défend une position tout aussi opposée.

Ethan Mollick, en juillet 2024, traite le désaccord comme un problème de planification. Une enquête de 2023 menée auprès d'informaticiens situait la date médiane de l'AGI en 2047, avec une probabilité de dix pour cent avant 2027, tandis que les dirigeants de l'IA annoncent des échéances de 2027 ou de cinq ans. La réponse de Mollick consiste en une planification par scénarios couvrant quatre futurs : plateau, croissance linéaire, croissance exponentielle, AGI. Il invoque le précédent de la loi de Moore, où une anticipation technologique est devenue un objectif mobilisateur, puis une prophétie autoréalisatrice. Ce précédent laisse la question ouverte : l'AGI désigne-t-elle une destination, ou organise-t-elle le comportement d'une industrie en direction de celle-ci ?