Danny Weber
12:45 19-02-2026
© B. Naumkin
Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, explique les faiblesses actuelles de l'IA générale : apprentissage continu, planification à long terme et incohérence intellectuelle.
Demis Hassabis, le PDG de Google DeepMind, estime que l'intelligence artificielle générale (IAG) n'a pas encore atteint le niveau de la pensée humaine. Lors d'une interview récente, il a souligné qu'en dépit des progrès rapides, un écart notable subsiste entre les systèmes d'IA actuels et la cognition humaine.
Selon Hassabis, les modèles actuels de type IAG présentent trois faiblesses majeures. La première est l'absence de capacité d'apprentissage continu. La plupart des systèmes sont entraînés avant leur déploiement, puis restent essentiellement statiques. Idéalement, une IA devrait apprendre de sa propre expérience dans des environnements réels, s'adaptant à de nouvelles conditions et tâches sans nécessiter de réentraînement supplémentaire.
Le deuxième problème concerne la planification à long terme. Si les modèles modernes peuvent élaborer des stratégies à court terme, ils ne parviennent pas encore à construire des plans sur plusieurs années, comme le font les humains. Hassabis insiste sur le fait que cette capacité joue un rôle crucial dans la prise de décision complexe et la réflexion stratégique.
La troisième faiblesse est l'incohérence intellectuelle. Un système peut démontrer des résultats exceptionnels dans un domaine tout en commettant des erreurs sur des tâches élémentaires dans un autre.
Hassabis a noté que les systèmes actuels pourraient remporter des médailles d'or aux Olympiades internationales de mathématiques et résoudre des problèmes extrêmement complexes, mais si une question est formulée différemment, ils pourraient se tromper sur des problèmes mathématiques simples. Un système d'intelligence véritablement universel ne devrait pas présenter de telles lacunes de capacité. Il a fait remarquer que si les humains étaient des experts en mathématiques, ils ne commettraient pas d'erreurs sur des problèmes simples.
Hassabis avait précédemment déclaré qu'une IAG à part entière pourrait émerger d'ici 5 à 10 ans. Il a cofondé DeepMind en 2010, et après l'acquisition de l'entreprise par Google en 2014, celle-ci est devenue une division de recherche clé soutenant le projet Google Gemini. En 2024, Hassabis a reçu le prix Nobel de chimie pour ses contributions à la technologie de prédiction de la structure des protéines.