Vous ne pouvez y échapper. Tout le monde en parle, beaucoup l’espèrent, d’autres la craignent. L’Intelligence Artificielle Générale est le rêve humide des ingénieurs Deep Learning, le fantasme ultime de millions de fans d’œuvres de science-fiction.
Mais de quoi parle-t-on exactement ? Comment définir une Intelligence Artificielle Générale (IAG) ? En sommes-nous encore loin ? Les IA génératives grand public offrent-elles une expérience proche de ce qu’une entité algorithmique surpuissante pourrait proposer ? Sont-elles un aperçu de ce qui nous attend très certainement ?
Essayons de répondre à toutes ces questions, et un peu plus encore.
Intelligence Artificielle Générale, de quoi parle-t-on ?
Mettons immédiatement un point au clair : il n’existe pas de définition officielle de l’Intelligence Artificielle Générale. Selon l’article A definition of AGI (2025), elle serait une Intelligence Artificielle capable d’égaler, voire de surpasser la polyvalence et les compétences cognitives d’un.e adulte instruit.e. Oui, c’est vague, mais en creusant plus, il apparaît qu’elle serait capable d’apprendre et d’effectuer pratiquement n’importe quelle tâche au moins aussi bien que l’humain.
On observe plusieurs périodes dans l’histoire de l’Intelligence Artificielle Générale (ou IAG). Les fondements de l’IA sont posés dans les années 1950, notamment à travers le papier de Alan Turing Computing Machinery and Intelligence, un texte fondateur qui introduit le fameux test du nom de son créateur.
À la question « Can machines think? » – « les machines peuvent-elles penser? », Turing répond qu’il faudrait en premier lieu définir « machine » et « penser ». L’objectif du « test de Turing » n’est pas d’évaluer la capacité de la machine à « penser » comme un humain, mais à tromper un observateur humain en simulant la pensée. Pour Turing, l’IA est avant tout un simulacre, fondamentalement incapable d’égaler une « intelligence » que la communauté scientifique est incapable de définir.
Pourtant, la première génération de chercheurs du domaine était convaincue que l’intelligence artificielle générale existerait au bout de quelques décennies. En 1956, John McCarthy réunit une poignée de chercheurs en informatique occidentaux lors du sommet estival de Dartmouth et pose l’hypothèse selon laquelle « chaque aspect de l’apprentissage et toute autre caractéristique de l’intelligence peut en principe être décrite si précisément qu’une machine pourra la simuler. » Toutes les bases du mythe de l’IAG sont alors posées, même si elle ne porte pas encore ce nom.
Une intelligence artificielle dite générale posséderait donc des capacités cognitives « humaines », et serait capable de résoudre des tâches inédites. Cependant, il reste complexe de définir précisément ces fameuses capacités nécessaires pour la classification d’une IA en IA Générale. En effet, l’intelligence humaine peut être appréhender selon de multiples perspectives. Aptitude à atteindre des objectifs selon l’ingénierie, adaptabilité et instinct de survie selon la psychologie, au final, personne n’est d’accord. Mais cette absence de définition concrète permet de masquer le fossé entre IAG rêvée et IA spécialisée ou faible, dont font partie les IA génératives actuelles.
L’IAG peut en effet être considérée comme une forme d’intelligence artificielle forte, en opposition à l’IA faible ou spécialisée, qui applique l’intelligence artificielle à des tâches ou des problèmes spécifiques.
Il est donc possible de classer les systèmes IA en trois catégories, dont deux restent encore de doux rêves :
- L’Intelligence artificielle faible (ou étroite, spécialisée) : l’IA faible est le type d’IA le plus courant aujourd’hui. Il se concentre sur des tâches spécifique, telles que la reconnaissance d’images ou le traitement du langage naturel. L’ IA faible excelle dans la réalisation de tâches ou de types de problèmes spécifiques. L’IA générative appartient à cette catégorie.
- Intelligence artificielle générale (IAG) : une IA possèdant une intelligence semblable à celle d’un humain. À la différence des IA dites « faibles » (comme celles qu’on utilise pour recommander des films, trier des e-mails ou jouer aux échecs), l’IAG viserait une autonomie intellectuelle globale, comparable à celle d’un humain.
- Super intelligence artificielle (SIA) : la SIA surpasserait l’intelligence humaine, pouvant potentiellement résoudre des problèmes dépassant les capacités humaines. Elle serait l’évolution technologique de l’IAG.
Un océan (fictif) d’applications
Vous vous en doutez, les possibles applications d’une telle technologie sont nombreuses. Nombreuses, mais floues, tout comme sa définition. Ses apôtres en sont certain.e.s, orientée correctement, l’IAG et surtout la SIA, pourrait aider à combattre les grands problèmes du monde tels que la faim, la pauvreté et les problèmes de santé les plus graves. Rien que ça.
L’IAG pourrait augmenter la productivité et l’efficacité dans le secteur de la santé, accélérant notamment les progrès de la recherche contre le cancer. Face à une société vieillissante, il semble logique pour certain.e.s, dans un futur proche, de confier à l’IAG le soin des personnes âgées, ou encore celui des diagnostics médicaux, qui pourraient gagner en vitesse, précision et accessibilité. Dans le secteur de l’éducation, où elle pourrait offrir une éducation « ludique, personnalisée et à faible coût ». On rêve également l’IAG plus rationnelle que l’humain, pétri d’émotions et de subjectivité. Elle serait plus encline à prendre des décisions rationnelles, anticiper et empêcher des catastrophes. On l’imagine capable de faire des choix difficiles, nécessaires pour empêcher une extinction de l’humanité que beaucoup jugent imminente, tout en minimisant l’impact de ces mesures sur notre qualité de vie.
Vous l’aurez compris, l’IAG est la solution magique à tous nos problèmes. La Superintelligence capable de penser pour tous et toutes, de nous protéger des dangers mais surtout de nous-même,
Mais du coup, on en est où ?
Si près…
Les experts sont formels : l’IAG n’existe pas. Pas encore. Mais c’est pour bientôt, nous assure-t-on. Les récents grands modèles de langage sèment le doute et alimentent les débats. Il est important de rappeler ici qu’il n’existe aucun consensus scientifique clair sur les critères à remplir pour qualifier un algorithme complexe d’IAG, que la décision reste, au final, très subjective (un défaut bien humain). Cependant, face aux IA génératives et autres algorithmes modernes, certains chercheurs parlent d’intelligence artificielle générale émergente ou de « proto-IAG », une technologie marquant une étape cruciale vers le but ultime de la super-intelligence, prenant notre place dans des tâches de plus en plus exigeantes.
Parmi les systèmes actuels, tous classés en IA faible puisque spécialisée, mais pavant la route vers l’IAG et nous rapprochant du divin, citons :
- Watson d’IBM : Watson et d’autres supercalculateurs seraient capables d’effectuer des calculs impossibles pour un ordinateur classique. Ils combineraient leur immense puissance de calcul à l’IA pour réaliser des tâches scientifiques et d’ingénierie auparavant impossibles, comme la modélisation de la théorie du Big Bang ou du cerveau humain.
- Les voitures autonomes : ces véhicules guidés par l’IA reconnaîtraient les autres véhicules, les piétons et les objets sur la route et respectent le code de la route.
- ROSS Intelligence : un système expert juridique, également appelé « avocat IA ». Il pourrait extraire des données d’environ un milliard de documents textuels, analyser les informations et fournir des réponses précises à des questions complexes.
- AlphaGo : un programme informatique capable de jouer au jeu de go. Le go est un jeu complexe, difficile à maîtriser pour les humains. En 2016, AlphaGo a battu le champion du monde Lee Sedol en cinq parties.
- LLM : une technologie maintenant bien connue (mais si vous êtes perdu.e.s, notre guide est disponible ici), parvient à produire du texte, des images ou autre. Cette technologie a connu un belle évolution ces dernières années (voir notre article).
Nous y sommes presque ! Bientôt, l’IAG nous remplacera dans tous les domaines. C’est imminent.
Vraiment ?
…Pourtant encore loin
Reprenons les exemples précédents. Les voitures autonomes nécessitent la présence d’un humain pour gérer les prises de décision dans les situations ambiguës, et les cas de mise en danger d’humain et de comportement erratiques se multiplient dans la presse. Les modèles de langage, les systèmes juridiques requièrent une vérification, et leur précision reste à ce jour encore à désirer. GPT-4 a beau avoir été décrit comme montrant des « étincelles d’intelligence artificielle générale », il n’existe pas en 2026 d’IA consensuellement considérée comme générale, et nous en sommes encore loin.
Mais loin comment ?
L’article A definition of AGI (encore lui) propose une évaluation de cette distance. Il définit en premier lieur les capacités qu’un système d’intelligence artificielle générale devrait posséder :
- une pensée abstraite ;
- des connaissances générales ;
- du bon sens ;
- la capacité de comprendre les relations de cause à effet ;
- l’apprentissage par transfert.
Afin d’illustrer ses propos et d’évaluer « l’intelligence » des IA génératives actuelle, l’article cite cinq exemples concrets de capacités d’une IAG : :
- Créativité : un système d‘IAG serait théoriquement capable de lire, de comprendre et d’améliorer du code généré par l’humain ;
- Perception sensorielle : l’IAG excellerait dans la reconnaissance des couleurs, une forme de perception subjective. Elle serait également capable de percevoir la profondeur et les trois dimensions dans des images fixes ;
- Motricité fine : prendre ses clés dans sa poche requiert une certaine forme de perception imaginative ;
- Compréhension du langage naturel : le sens du langage humain est fortement dépendant du contexte. Les systèmes d’IAG posséderaient une intuition leur permettant d’utiliser cette compréhension ;
- Navigation : une fois pleinement développée, l’IAG serait capable de se déplacer dans l’espace physique avec une précision supérieure aux systèmes actuels à l’aide de données GPS.
L’article pose ensuite un cadre d’analyse en décomposant l’intelligence générale en dix domaines cognitifs fondamentaux (raisonnement, mémoire, écriture et lecture, les mathématiques, la perception…). Il adapte enfin des tests psychométriques humains validées pour évaluer les systèmes d’IA sélectionnés (GPT-4 et GPT-5).
The capabilities of GPT-4 and GPT-5.
Les résultats révèlent des profils cognitifs très hétérogènes. Bien que performants dans les domaines exigeant une connaissance approfondie, les systèmes d’IA spécialisée actuels présentent des déficits critiques au niveau des mécanismes cognitifs fondamentaux, notamment la mémoire à long terme. Les scores d’IA générale obtenus (par exemple, GPT-4 à 27 %, GPT-5 à 57 %) quantifient concrètement à la fois les progrès rapides accomplis et l’écart considérable qui subsiste avant d’atteindre l’IAG.
Évidemment, il serait malhonnête de ne considérer qu’un seul article pour tirer toute forme de conclusion. Reste que, à l’heure actuelle, il n’existe aucune preuve de l’imminence de l’intelligence artificielle générale, et qu’elle reste un doux rêve pour beaucoup d’optimistes.
Conscience sans conscience ?
Au delà de mesurer la distance nous séparant de la création humaine ultime, certains tirent déjà la sonnette d’alarme sur cette technologie surpuissante, bien qu’encore uniquement théorique. Projeter les risques liés à l’existence de l’IAG apparaît comme un exercice mental apprécié dans les cercles techno-fatalistes, et la liste des grands questionnements est longue. Parmi eux, comment s’assurer qu’une IA ultra-puissante poursuivra des objectifs compatibles avec nos valeurs humaines ? En effet, des chercheurs estiment très sérieusement que l’IAG représente un véritable risque existentiel pour l’humanité. S’il devient impossible de la contrôler, elle pourrait poursuivre ses propres objectifs au détriment des nôtres. Des scénarios dystopiques sont évoqués, où une super-intelligence mal alignée prendrait des décisions contraires à l’intérêt humain.
Cependant, d’autres voix rétorquent que ce discours est alarmiste, voire contre-productif, puisqu’il détourne l’attention de problèmes bien réels et déjà actuels : biais algorithmiques, surveillance de masse, automatisation de l’emploi, inégalités d’accès aux technologies… Beaucoup de sceptiques estiment que l’IAG n’est pas pour bientôt, n’aura pas lieu, et qu’énumérer et discuter et débattre ces risques seraient une perte de temps massive, un leurre face aux dangers des IA génératives.
Pire encore, la mise en concurrence de l’humain et de la machine ainsi que la définition de l’intelligence comme un processus formel, mesurable et reproductible mathématiquement, aurait des effets bien plus toxiques encore. La mise en équivalence arbitraire du cerveau et de l’ordinateur (comme le dira Marvin Minsky en 1956, « le cerveau est une machine de chair ») liela valeur d’une existence humaine à son classement dans la hiérarchie des intelligences, elle-même constituée grâce au seul outil prétendument « scientifique » de l’époque, dont le test de QI, conçu à l’université Stanford en 1916 par Lewis Terman, psychologue et eugéniste notoire. Hasard de dingue, il se trouve que tous ces fervents défenseurs de la hiérarchisation des intelligences excellaient à ce type de test. Étonnant ! (non). La quête de cette intelligence suprême serait donc liée à une quête de supériorité de personnes souhaitant légitimer leur place au sommet de la hiérarchie sociale.
Culte du Dieu-machine
Au final, l’idée même de l’Intelligence Artificielle Générale serait plus proche d’une croyance aveugle, une idéologie prenant racine dans un courant religieux particulier, celui du transhumanisme. Lorsque l’on creuse un peu, il apparaît que beaucoup de hauts dirigeants des compagnies en quête de super-intelligence (Sam Altman, entre autre), y adhéreraient. Ils croiraient dur comme fer à l’avènement de la Singularité, une forme d’apocalypse théorisée en 2005 par le chercheur, inventeur et gourou transhumaniste Ray Kurzweil dans The Singularity Is Near, affirmant que la convergence des innovations techniques culminera en un point, « l’explosion d’intelligence », qui inaugurera l’ère du post-humain augmenté, immortel et galactique. Rien que ça.
IAG et Singularité seraient les deux faces d’une même prophétie, celle de l’avènement du Dieu-machine. La course à l’IAG serait un culte, celui d’une élite ou wannabe-élite se rêvant immortelle en super-ordinateur, « une congrégation de mages détenteurs des secrets de l’algorithmie, propriétaire des moyens de prédiction du monde ». L’intelligence humaine ne serait qu’une suite d’opérations de calcul et de traitement d’informations complexes pouvant être simulé par un ordinateur. Contrairement au cerveau humain, l’ordinateur ne vieillirait pas, ne se dégraderait pas, et sa puissance de calcul pourrait augmentée à l’infinie afin de dépasser le modèle original. Devenir une super-intelligence divine et immortelle, un avenir possible selon des gens beaucoup trop riches pour leur propre bien.
CONCLUSION
Cette quête religieuse du futur dieu IA peut sembler amusante, vu de loin. Au fond, laissons les se fatiguer, faire des podcasts infinis et dépenser leur argent sur des croyances. Mais cette quête a des conséquences, des conséquences matérielles, concrètes, environnementales. Comme l’écrit la revue Tech Policy Press, « des politiques publiques basées sur de la spéculation ont des conséquences directes sur les contribuables. »
Des ménages britanniques qui paient l’électricité plus cher pour subventionner celle consommée par les data centers, et qui doivent en plus subir des coupures de courant. L’air pollué de Loudoun County, en Virginie, où s’entassent 200 data centers. De l’eau potable évaporée, du charbon brûlé, une consommation électrique supérieure à plus de la moitié des pays du monde. Ils ont beau avoir du mal à définir clairement ce que serait l’IAG (selon Sam Altman, une « magic intelligence in the sky »), les milliardaires agressent pourtant la population mondiale sans aucune forme de consentement.
Pour conclure, disons le encore une fois : l’Intelligence Artificielle Générale n’existe pas, et n’existera probablement jamais. Toute cette poudre de perlimpinpin n’est là que pour camoufler le lent coup d’État technologique et la dégradation ininterrompue des conditions de vie du plus grand nombre. Les puissants se rêvent en divinités, et sont près à brûler le monde pour y parvenir. Ne les laissons pas faire.
SOURCES
- Hendrycks et al. – 2025 – A Definition of AGI
- Goertzel – 2014 – Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art, and Future Prospects
- Baria et Cross – The brain is a computer is a brain
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