La question de savoir quand l’IA atteindra une intelligence de niveau humain est souvent résolue avant d’être pleinement posée. Beaucoup affirment que, selon les normes du passé, l’IA a déjà dépassé les capacités humaines dans de nombreux domaines – un fait facilement négligé car les objectifs pour définir « l’intelligence » évoluent à chaque saut technologique.
La référence évolutive du renseignement
Depuis des décennies, le débat s’est concentré sur ce qui constitue l’intelligence chez les humains : la pensée analytique, la créativité, la compréhension émotionnelle et l’adaptabilité. Les machines sont soumises à des normes similaires, mais l’objectif ne cesse de changer. Ce qui était autrefois considéré comme uniquement humain – jouer aux échecs, traduire des langues, reconnaître des images – est désormais une routine pour l’IA. Ce n’est pas une bizarrerie philosophique ; cela a des implications pratiques.
Considérez l’accord de 2019 entre Microsoft et OpenAI. L’investissement d’un milliard de dollars était explicitement lié à la « construction d’une intelligence générale artificielle (AGI) », définie comme des systèmes qui surpassent les humains dans des tâches économiquement rentables. La récente mise à jour de 2023 accorde à Microsoft un accès anticipé exclusif à la technologie OpenAI jusqu’à ce que l’AGI soit atteinte – une déclaration nécessitant désormais une vérification indépendante par un panel d’experts. Cela soulève une question fondamentale : comment déterminer objectivement quand l’IA atteint une intelligence de niveau humain ?
Des tests de Turing à la maîtrise de domaine
Le test de Turing, proposé en 1950, constitue depuis longtemps une référence majeure. L’idée est simple : si un juge humain ne peut pas faire la distinction entre une machine et un humain dans une conversation textuelle, la machine réussit. Cependant, ce test est limité. Les premières tentatives se sont concentrées sur les systèmes symboliques et la logique basée sur des règles, qui excellaient dans des tâches spécifiques mais échouaient dans la complexité du monde réel.
Le paysage a changé dans les années 2010 avec l’essor des réseaux de neurones et des ensembles de données massifs. Deep Blue d’IBM a battu Garry Kasparov aux échecs en 1997, mais les échecs ont rapidement perdu leur importance en tant que proxy de l’intelligence. L’IA a commencé à exceller dans la traduction, la reconnaissance d’images et le traitement du langage. En 2015, les modèles d’IA dépassaient les performances humaines en matière de classification des objets. AlphaGo a ensuite battu les meilleurs joueurs de Go du monde entre 2015 et 2017, démontrant ainsi sa maîtrise d’un jeu bien plus complexe que les échecs.
La redéfinition de la « vraie » intelligence
Le spécialiste des sciences cognitives Douglas Hofstadter affirme que nous redéfinissons continuellement la « véritable intelligence » à mesure que les machines dépassent les capacités humaines, réduisant ainsi ces tâches à de simples fonctions mécaniques. Cela garantit que l’humanité conserve sa distinction perçue. À mesure que l’IA dépasse chaque critère, nous relevons la barre, ce qui conduit à l’émergence de l’AGI.
L’AGI a été introduite en 1997 pour décrire des systèmes capables de comprendre, d’apprendre et d’agir dans plusieurs domaines avec une flexibilité semblable à celle d’un être humain. L’accent est passé de l’imitation des compétences humaines à l’évaluation des compétences dans diverses situations. Cela signifiait qu’un système AGI devait non seulement exceller dans son domaine spécialisé, mais également résoudre des problèmes mathématiques complexes, écrire une fiction convaincante et générer des bénéfices financiers.
L’état actuel : au-delà du battage médiatique
GPT-4.5 ayant réussi le test de Turing en 2025 a à peine fait la une des journaux, et les modèles actuels obtenant les meilleurs scores aux examens simulés ne sont plus considérés comme des menaces existentielles. Cependant, la réalité est que l’IA maîtrise de nouveaux critères plus rapidement que jamais. Le rapport 2023 AI Index de Stanford met en évidence cette accélération, mais souligne également que le raisonnement complexe reste un défi important.
La poursuite de l’AGI ne consiste pas seulement à réussir des tests ; il s’agit de reproduire la nature incarnée et multiforme de l’intelligence humaine. Même si l’IA excelle dans des domaines spécifiques, il lui manque encore la compréhension holistique et l’adaptabilité de l’esprit humain.
En fin de compte, la définition de l’intelligence n’est pas fixe ; c’est une cible mouvante. Chaque fois que l’IA dépasse un niveau de référence précédent, les critères d’intelligence « au niveau humain » sont redéfinis, garantissant que l’objectif reste juste hors d’atteinte.
