Sam Altman, le PDG d'OpenAI, se montre optimiste concernant le déploiement de l'intelligence artificielle générale. Il pense qu’en 2025, les machines seront capables de penser et raisonner comme les humains.
Alors qu’Elon Musk vient de lancer Grok-3 récemment, beaucoup se demandent si l’AGI est déjà parmi nous. Certains affirment que c’est le cas, tandis que d’autres jugent cet optimisme un peu trop utopique. Quoi qu’il en soit, impossible de nier qu’avec les géants de la tech comme OpenAI, xAI, Google ou DeepSeek qui investissent massivement dans la recherche, on file tout droit vers la révolution AGI.
La course vers l’intelligence générale est ponctuée par des avancées majeures et des prédictions audacieuses. Jetons donc un rapide coup d’œil à la chronologie AGI, d’AlphaGo à Grok-3, et aux défis qui restent à relever.
Dans cet article
Partie 1. Qu’est-ce que l’AGI
L’AGI, ou intelligence artificielle générale, est une branche théorique de la recherche en IA qui vise à reproduire la cognition humaine. Pour faire simple, l’AGI désigne une machine hypothétique dotée d’une intelligence comparable à celle du cerveau humain, capable d’auto-apprentissage et de résoudre des problèmes qu’elle n’a jamais rencontrés auparavant.
Ce qui différencie l’AGI de l’intelligence artificielle classique, c’est sa faculté de généralisation, autrement dit, sa capacité à transférer connaissances et compétences vers d’autres domaines que ceux pour lesquels elle a été formée. Elle dispose également d’une vaste base de savoirs (faits, normes sociales, etc.) sur laquelle elle s’appuie pour raisonner et prendre des décisions.
À ce jour, aucun véritable système AGI n’existe, même si certaines applications comme les voitures autonomes ou les chatbots conversationnels présentent déjà des éléments d’intelligence générale. L’intelligence artificielle n’arrive toujours pas à égaler les performances humaines. Toutefois, si l’AGI voit le jour, elle pourra dépasser nos capacités grâce au traitement ultra-rapide de gigantesques volumes de données.
Selon les spécialistes de l’IA, voici quelques compétences phares de l’AGI.
- Créativité : Lire, comprendre des codes produits par des humains et les améliorer.
- Perception sensorielle : Reconnaître les couleurs et percevoir la profondeur sur des images statiques.
- Compétences motrices : Inclure une perception imaginaire très développée.
- Compréhension du langage naturel : Saisir le sens du langage humain dépendant du contexte.
- Navigation : Se déplacer dans l’espace physique comme le ferait un GPS.
Partie 2. Chronologie AGI : d’AlphaGo à Grok3
Les débuts de l’AGI
Le passage de l’IA faible à l’IA forte découle de décennies de progrès. Mais c’est vraiment Geoffrey Hintonqui a marqué cette transition, grâce à ses travaux sur les réseaux de neurones, une technologie qui traite l’information à la manière du cerveau humain.
L’histoire commence dans les années 1970 et prend forme en 2012 quand Hinton et deux de ses étudiants publient leurs recherches à la compétition ImageNet. Leurs travaux explorent surtout les réseaux de neurones et les mécanismes d’apprentissage profond, capables de traiter d’immenses ensembles de données et de produire des décisions fiables.
Découvrons ensemble la chronologie AGI à partir de cette étape.
en dessous. 
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2014 – AlphaGo de DeepMind
Le premier événement concret qui marque la transition vers l’IA forte, c’est le développement de AlphaGo. Ce programme est inspiré du jeu ancestral de Go, un défi immense pour une machine du fait du nombre colossal de mouvements possibles.
Conçu par le labo de recherche en IA DeepMind, ce jeu repose sur l’apprentissage par renforcement. Sa formation combine des algorithmes de recherche avancés et des réseaux de neurones.
2016 - Tay de Microsoft
Microsoft a lancé son bot Twitter baptisé Tay en mars 2016. Mais il a été suspendu en quelques heures, suite à des tweets offensants et blessants. Microsoft explique que ce sont les trolls qui seraient responsables, le bot étant programmé pour répondre aux interactions des internautes sur Twitter.
À la même période, AlphaGo de DeepMind remportait une victoire contre l’un des meilleurs joueurs mondiaux, Lee Sedol, en 2016. (Source : BBC News)
2017 - The Transformer de Google
Une équipe de Google présente une nouvelle architecture réseau baptisée Transformers. Cette structure repose sur les réseaux neuronaux récurrents et le mécanisme d’auto-attention.
2018 - OpenAI lance GPT
Les ingénieurs de OpenAI, dont Alec Radford, ont publié leurs travaux sur le premier GPT, Generative Pre-Training. Leur étude porte sur l’apprentissage d’un large modèle linguistique à partir d’un jeu de données très diversifié.
2019 - GPT-2
Un an plus tard, OpenAI lance le modèle linguistique GPT-2 . Contrairement à son prédécesseur, GPT-2 s’appuie sur plus de neuf millions de documents d’apprentissage. Mais cette avancée a aussi suscité des craintes autour de l’usage abusif de contenus produits par l’IA.
2020- GPT-3
Dès 2020, la révolution IA s’accélère grâce aux progrès de l’IA générative, la capacité à produire des images, du texte ou des vidéos. Ces avancées sont considérées comme une étape cruciale dans le projet d’intelligence générale.
Après GPT-2 lancé en 2019, OpenAI dévoile alors son nouveau modèle, GPT-3 LLM, en 2020. Ce modèle possède 175 milliards de paramètres et génère des textes proches de l’humain. À la même époque, Nvidia annonce la version bêta d’Omniverse pour créer des modèles 3D dans le monde physique.
2021- DALL.E
OpenAI lance DALL.E. Ce système IA repose sur une version modifiée de GPT-3 et peut produire des images à partir de commandes textuelles.
2022 - OpenAI lance ChatGPT
En novembre 2022, OpenAI sort ChatGPT-3.5, qui attire plus d’un million d’utilisateurs en cinq jours seulement après son lancement. Il accède aux données web jusqu’en 2021 et répond aux questions des internautes de manière conversationnelle.
D’autres avancées notables dans l’IA forte en 2022 :
- Une start-up, Stability, dévoile Stable Diffusion, une technologie générative créant des images à partir de texte.
- Les versions 1 et 2 de Midjourney sortent également en 2022.
- DALLE-2 passe en phase bêta.
- Google DeepMind annonce AlphaTensor, qui peut découvrir des algorithmes corrects pour des problèmes mathématiques complexes.
2023 – Les avancées marquantes de la GenAI
- Google lance son chatbot génératif, baptisé Bard.
- Microsoft intègre ChatGPT à Bing, un outil GenAI gratuit pour ses utilisateurs.
- OpenAI lance une version bêta de l’extension navigateur ChatGPT. Plus performant que le modèle précédent, ce LLM analyse aussi bien les images que le texte. Mais à ce stade, cet outil n’est accessible qu’aux abonnés Plus.
- Midjourney versions cinq et six sont lancées.
- DeepSeek lance DeepSeek coder, le premier modèle open source dédié à des tâches de code spécifiques. L’entreprise propose aussi son tout premier modèle LLM polyvalent.
- xAI annonce Grok en novembre 2023, présenté comme un chatbot conversationnel. Selon xAI, ce bot utiliserait humour et répartie pour “répondre aux questions épicées rejetées par la plupart des systèmes IA”.
- Elon Musk et Steve Wozniak, ainsi que 31 000 autres grands noms de la tech, ont publié une lettre appelant à une pause de six mois pour stopper la course à l’IA. Selon eux, les entreprises release des systèmes IA incontrôlables et incompris.
Geoffrey Hinton, surnommé le “parrain de l’IA”, quitte Google à cause des dangers liés au développement de l’IA. Avec d’autres leaders, il lance un avertissement sur les risques existentiels de l’IA pour l’humanité, comparables à ceux d’une guerre nucléaire.
2024 - xAI sort Grok-2
Après Grok-1.5 annoncé en mai, xAI sort Grok-2 en août 2023 : un modèle linguistique reconnu pour ses capacités de raisonnement avancées dans la compréhension du texte et des images. Grok-2 et Grok-2 mini sont disponibles pour tous les utilisateurs Grok sur la plateforme X. Comme les autres IA, ces modèles excellent en discussion, codage et raisonnement.
2025 - DeepSeek R1, o3 et Grok-3 sortent
DeepSeek: Le 20 janvier 2025, DeepSeek lance son modèle R1 à licence open source. En quelques jours, l’application mobile DeepSeek avec chatbot grimpe en tête du classement App Store, surclassant ChatGPT.
Contrairement aux modèles conversationnels d’OpenAI, la formation de DeepSeek nécessite moins de temps et de ressources matérielles coûteuses. DeepSeek vise l’AGI grâce aux progrès réalisés sur le raisonnement IA. Le modèle R1 intègre renforcement par apprentissage, distillation, ingénierie de récompenses et des réseaux de comportements émergents.
O3 : OpenAI lance aussi ses modèles o3 mini medium et o3 mini high, dotés d’un niveau élevé de raisonnement et d’excellentes performances en STEM. Selon la société, c’est le modèle linguistique le plus rentable, formé avec un très vaste jeu de données en apprentissage par renforcement.
Grok 3 : Enfin, le 12 février 2025, xAI dévoile le chatbot Grok 3. Selon Musk, ce système doit surpasser ChatGPT et DeepSeek, avec des résultats meilleurs en maths, programmation et benchmarks scientifiques. Ce modèle est entraîné sur 200 000 GPU Nvidia H100 et offre une puissance x15 comparée à Grok-2.
xAI annonce aussi DeepSearch, présenté comme le moteur de recherche nouvelle génération. Grok-3 et DeepSearch sont réservés aux abonnés Premium Plus sur la plateforme X.
Partie 3 : Les enjeux éthiques de l’intelligence générale
À mesure que les machines modernes cherchent à dépasser l’intelligence humaine, elles ouvrent de nouvelles opportunités et de vraies questions éthiques. Former une machine à respecter les valeurs et normes humaines s’annonce comme le plus grand défi. Voici quelques enjeux éthiques majeurs liés à l’AGI si elle se développe dans le futur.
Tensions et instabilités sociales
Une problématique centrale pour l’éthique de l’AGI concerne la transformation et l’instabilité sociale. L’idée que la puissance de l’AGI soit concentrée entre quelques acteurs pourrait amplifier les injustices sociales et économiques déjà existantes.
Un enjeu majeur est la disparition d’emplois. Beaucoup de métiers deviendront obsolètes si l’AGI s’avère capable d’effectuer de nombreuses tâches dans différents secteurs. Cela peut provoquer de véritables ruptures économiques.
Dilemmes moraux
Comme les précédentes IA, le développement et l’utilisation de l’intelligence artificielle générale soulèvent des dilemmes moraux, notamment sur le traitement éthique de cette technologie. Si ces systèmes atteignent une conscience espérée, cela remet en cause nos devoirs et droits envers elles comme “entités” intelligentes.
L’usage de l’AGI interroge surtout la prise de décision dans des domaines sensibles : santé, armée, police, justice. Vu la complexité des biais et de l’éthique humaine, difficile pour l’AGI de garantir des décisions vraiment impartiales et justes.
Menace existentielle
En cas de création, une intelligence générale ou super-intelligente dépasserait nos capacités cognitives. Ce concept remet en cause l’exception humaine, reléguant l’espèce au second plan. Le développement d’une IA ultra-performante pose aussi de grandes questions sur la conscience et la valeur de la personne humaine.
Partie 4 : Expliquer un concept avec une frise chronologique sur EdrawMind
Les frises chronologiques sont idéales pour illustrer l’évolution d’un concept ou d’un événement. Elles offrent une représentation graphique de l’histoire, facile à visualiser. Les chefs de projet, enseignants et chercheurs utilisent ces diagrammes pour décrypter l’ordre séquentiel des faits.
Toutefois, en concevoir relève d’un vrai défi. Grâce aux outils numériques, tracer une chronologie devient bien plus simple. L’un des plus pratiques est EdrawMind, qui aide à planifier et à créer des événements historiques tout en facilitant la communication d’équipe.
Voici comment utiliser ce créateur de frise chronologique pour organiser un projet.
Étape 1
Téléchargez le modèle ci-dessus et commencez à le modifier sur le canevas. Ou ouvrez EdrawMind sur votre bureau et rendez-vous dans la Galerie de modèles pour explorer d’autres exemples de frises.
Étape 2
Une fois sur le canevas, commencez par ajuster la structure de la frise. Pour cela, ouvrez l’onglet Démarrer et développez sujets, sous-sujets, etc.
Étape 3
Ajoutez ensuite les infos. Passez en mode Aperçu (en haut à gauche) pour une vue linéaire. Cela permet de visualiser facilement les données et de faire des modifications.
Étape 4
Ajoutez ensuite des repères visuels pour plus d’impact. Ouvrez le panneau de personnalisation à gauche et ajoutez des cliparts sur votre frise.
Étape 5
Finalisez le design. Allez dans Mise en page pour changer le thème, la couleur et l’image de fond.
Étape 6
Et voilà, votre frise est prête à être partagée. Allez dans le menu Fichier en haut à gauche, cliquez sur Exporter, et choisissez le format désiré. Sinon, cliquez sur Partager sur la barre rapide pour inviter vos collaborateurs à éditer en temps réel et donner leur avis instantanément.
AGI : y croire ou pas ?
Voilà la chronologie AGI d’AlphaGo à Grok-3 ! La date d’arrivée effective de cette technologie reste incertaine, chaque expert ayant son avis.
Mais au vu de l’actualité IA et des prédictions AGI, il est prudent de se préparer à voir la technologie devenir (bien) plus intelligente, même si elle ne surpasse pas encore totalement l’humain. Sur ce chemin incertain, il faudra aussi placer les questions éthiques, la gouvernance et la morale au centre des débats.
Créer, collaborer et conquérir avec le Mind Mapping !
