Intelligence Artificielle Générale (IAG) : tout savoir sur l’avenir de l’IA

Qu’est‑ce que l’AGI ?

L’intelligence Artificielle Générale (abrégée IAG) constitue une étape de l’évolution de l’intelligence artificielle. Aussi appelée IA forte ou AGI (pour Artificial General Intelligence en anglais), l’IAG désigne un type d’intelligence artificielle dotée d’un niveau de raisonnement comparable, voire même légèrement supérieur, à celui des humains.

Elle serait ainsi capable de réellement nous concurrencer, et ce, dans tous les domaines. Cette perspective a de quoi nourrir des fantasmes, mais surtout quelques sueurs froides. Mais rassurez-vous : à ce jour, l’IAG n’existe pas. Elle reste une étape d’évolution hypothétique, un objectif plus qu’une réalité.

Sam Altman, le PDG d’OpenAI, propose d’ailleurs de voir l’AGI non comme un point d’arrivée, mais comme une échelle d’évolution. Ses arguments ? GPT‑4 aurait déjà montré des « étincelles d’intelligence artificielle générale ». Autrement dit : des prémices prometteurs, qui permettent aux modèles IA les plus évolués d’être qualifiés de « modèles pré‑AGI » ou « modèles frontière », capables de concurrencer les humains… mais seulement pour certaines tâches bien définies. Cependant, nous sommes encore loin du stade où l’IA pourra nous égaler dans tous les domaines !

Quelle est la différence entre IA forte et IA ?

L'intelligence artificielle (IA) désigne un ensemble de technologies qui permettent à des machines de simuler l'intelligence humaine. Déjà utilisée dans de nombreux domaines (santé, industrie, assistants virtuels…), l’IA d’aujourd’hui est cependant plutôt limitée ; c’est d’ailleurs pour cela qu’on la qualifie d’IA faible. Mais qu’est-ce que l’IA forte aurait de plus ?

• L’IA faible se cantonne aux règles qui l’ont entraînée et aux instructions qu’on lui donne. Elle n’est pas capable d’évoluer par elle-même, et se contente de faire ce pour quoi elle a été conçue. Si une IA a été programmée pour générer du texte, elle ne pourra donc pas générer d’images.  
• L’IA forte, elle, est beaucoup plus polyvalente peut dépasser ces règles : elle apprend par elle-même, comprend, raisonne, imagine, et s’adapte à de nouveaux contextes. Sa force ? Elle peut transposer ses connaissances d’un domaine à un autre, et résoudre des tâches complexes avec un niveau de raisonnement comparable, voire supérieur, à celui des humains. L’IAG serait ainsi capable d’une grande capacité de polyvalence et d’adaptation.

Quand l’Intelligence Générale Artificielle a-t-elle été théorisée ?

Si en 1997, Mark Gubrud parlait déjà d’AGI, c’est réellement grâce à Shane Legg et Ben Goertzel que l’expression « Artificial General Intelligence » s’est popularisée.

En 2002, alors que Goertzel travaille avec Cassio Pennachin sur un ouvrage consacré à une future IA capable d’égaler, voire de dépasser l’humain, ils peinent à trouver un titre évocateur. C’est finalement Shane Legg, jeune chercheur prometteur, qui leur propose d’utiliser l’expression « Artificial General Intelligence », qu’il emploie déjà dans ses propres travaux. Shane Legg voyait dans l’IAG une machine capable d’apprendre par elle-même n’importe quelle tâche intellectuelle, à la manière d’un cerveau humain ; une idée qui rappelle, par analogie, la machine universelle chère à Alan Turing.

L’expression fait mouche, et donne son titre à leur livre qui paraît en 2005. En 2007, Goertzel édite un volume collectif, toujours sous le même titre, qui contribue à ancrer le concept dans la littérature scientifique.

Qu’est-ce que l’Intelligence Générale Artificielle sera capable de faire ?

L’AGI aurait la capacité de comprendre le monde dans sa globalité, de raisonner, d’anticiper, de créer, de s’adapter à des contextes nouveaux. En théorie, elle ne se contenterait plus de répondre, mais agirait comme un véritable collaborateur numérique universel. Elle pourrait ainsi avoir plusieurs exemples d’applications, qui réorganiseraient notre société en profondeur.

Les exemples de l’AGI pour le grand public

L’AGI pourrait faciliter la vie du plus grand nombre en nous accompagnant dans la majorité des aspects de notre vie quotidienne. Elle pourrait par exemple :

• Se transformer en assistant personnel 2.0, capable de vous conseiller sur des sujets variés, de vous coacher, et même de vous aider à organiser votre quotidien.  
• Planifier des soins de santé adaptés à votre état, vous évitant par exemple de devoir penser à prendre rendez-vous pour vos contrôles habituels.  
• Gérer votre habitation à la manière d’un intendant numérique, notamment grâce aux technologies d’IA domotiques.  
• Être votre copilote financier, qui anticiperait vos dépenses, optimiserait vos placements, et vous aiderait à simuler certains revenus comme votre retraite.  
• Vous proposer des plans d’apprentissage sur mesures, adaptés à vos capacités et à vos objectifs.

Mais prenons un exemple concret pour que vous perceviez bien l’intérêt de l’intelligence artificielle générale. Quand nous vous présentions les meilleurs livres sur l’IA, nous vous avions parlé d’un roman où l’un des personnages était justement une AGI domestique nommée Alfie. Eh bien imaginons qu’Alfie soit votre colocataire et que votre machine à laver tombe en panne alors que vous êtes au travail. Alfie aurait pu détecter la panne, trouver un réparateur adapté à votre budget et réglé la facture. Résultat : en rentrant le soir, tout aurait été rentré dans l’ordre sans que vous n’ayez eu besoin d’intervenir !

Les exemples de l’AGI pour les entreprises et la gouvernance mondiale

L’AGI pourrait aussi épauler des organisations de toutes les tailles (entreprises, États, ONG…). L’avantage de cette technologie ? Elle serait capable de gérer en continu des systèmes qui peuvent être d’une complexité extrême, le tout en réduisant considérablement la marge d’erreur imputable aux humains. À grande échelle, l’AGI pourrait être utilisée pour :

• Créer des centres d’opérations autonomes, capables de piloter une organisation en temps réel.  
• Accélérer la recherche-développement, notamment dans la santé, l’énergie, ou encore l’industrie.  
• Optimiser les opérations logistiques en temps réel.  
• Automatiser certains aspects de la cyberdéfense et ainsi prévenir certaines menaces.  
• Mettre en place des systèmes de gouvernance intelligents, qui permettraient une meilleure gestion de certaines politiques publiques.

Prenons un exemple. Une entreprise pharmaceutique se dote d’une AGI pour l’aider dans le développement d’un nouveau médicament. L’IA pourrait concevoir les molécules nécessaires, planifier les essais, optimiser la chaîne d’approvisionnement pour ne jamais être à court de composants, et s’adapter en temps réel aux régulations locales en vigueur. Un précieux gain de temps et d’énergie donc !

Comment qualifie-t-on une Intelligence Générale Artificielle ?

Ce n’est pas parce qu’une IA discute avec vous ou génère de belles images qu’elle mérite le titre d’intelligence artificielle générale. Pour être considérée comme une IAG, une IA doit remplir trois conditions clés :

• Autonomie : l’AGI doit pouvoir prendre des décisions seule, sans qu’un humain lui tienne la main. Ça implique de comprendre ce qui l’entoure, d’analyser les situations et de réagir par elle-même, même face à l’inattendu.  
• Capacité de généralisation : contrairement aux IA classiques qui sont très fortes dans un domaine (mais nulles dans les autres), une AGI doit être polyvalente. Elle doit savoir appliquer ce qu’elle a appris dans un cadre précis à d’autres contextes complètement nouveaux.  
• Intelligence : vitesse et mémoire ne suffisent pas. Une AGI doit atteindre un niveau de performance comparable (ou supérieur) à celui d’un humain moyen, et ce dans des tâches complexes (résolution de problèmes, capacité de raisonnement, apprentissage, compréhension des subtilités…).

Des benchmarks scientifiques ont ainsi été mis au point pour tester le respect de ces critères par les IA. L’un des plus connus est l’ARC-AGI, une série de défis conçus pour voir si une IA peut résoudre des problèmes sans aide et sans tricher. Pour simplifier, il permet de faire la différence entre une IA qui pense vraiment, et celles qui savent juste très bien bluffer.

Quand l’AGI va-t-elle apparaître ?

C’est LA question qui alimente toutes les spéculations : l’Intelligence Générale Artificielle, c’est pour quand exactement ? Devrons-nous encore attendre plusieurs décennies, ou touchons-nous déjà cette technologie du doigt ?

Où en est‑on dans le développement de l’IA générale ?

Si à l’heure actuelle, personne ne peut prédire avec certitude la date d’arrivée de l’AGI, les experts se divisent en deux camps :

• Certains, comme OpenAI, DeepMind ou encore Anthropic, estiment que les premières AGI pourraient apparaître dans un horizon très proche, entre 2027 et 2030.  
• D’autres chercheurs, plus prudents, évoquent un horizon beaucoup plus large, et estiment que nous aurons encore besoin de plusieurs décennies pour atteindre un tel niveau d’intelligence artificielle.

Mais une chose est sûre : ce flou n’empêche pas les investissements colossaux. Microsoft, Google, Meta, Amazon, mais aussi une vague de nouveaux acteurs (Manus.ai, Genspark…) dépensent des milliards pour être dans la course à l’intelligence artificielle générale. Et l’enjeu est grand, car il y a fort à parier que la première organisation qui réussira à créer une IA forte fiable et contrôlable prendra une longueur d’avance historique sur le reste du monde.

L’apparition des « pré‑AGI » en 2025

L’année 2025 marque déjà un tournant dans la course à l’AGI. C’est en tout cas ce que pense Sam Altman, PDG d’OpenAI. Selon lui, les modèles de ChatGPT comme o3, o4 mini et GPT‑4.1 montrent déjà des « étincelles d’intelligence générale », et GPT‑5, attendu prochainement, pourrait aller encore plus loin.

Autre progrès notable, l’émergence de nouveaux agents autonomes comme Manus AI ou Genspark.ai, qui peuvent exécuter des tâches plutôt complexes (réserver un billet, écrire un email, naviguer sur le web, automatiser des processus en plusieurs étapes…) presque sans aide humaine.

Mais ces IA d’un nouveau genre souffrent encore de plusieurs limites qui les empêchent d’être considérés comme des IAG :

• Ils s’appuient sur des modèles de langage existants (LLM).  
• Ils ont souvent besoin d’une supervision explicite pour rester cohérents et éviter certaines dérives éthiques.  
• Leur compréhension du contexte reste fragile.

Nous avons ainsi affaire à des modèles « pré-AGI », des prototypes prometteurs, mais qui restent trop limités pour être qualifiés d’AGI.

Quels sont les défis du développement de l’AGI ?

Les développeurs IA qui voudraient mettre au point une Intelligence Générale Artificielle se heurtent à plusieurs défis :

• Techniquement, une AGI aura besoin d’une énorme puissance de calcul, d’une mémoire à long terme fiable et d’une robustesse à toute épreuve, même face à des situations inédites.  
• Éthiquement, elle devra rester alignée avec les valeurs humaines, limiter les biais, et fonctionner de manière transparente et compréhensible.  
• Réglementairement, ces technologies seront encadrées par des textes comme l’AI Act. Mais s’il est nécessaire, ce cadre légal pourrait aussi ralentir le travail des développeurs en leur imposant de nouvelles obligations.

Quels sont les dangers liés à l’apparition de l’Intelligence Générale Artificielle ?

L’intelligence artificielle générale fascine, mais elle inquiète tout autant. Et pour cause : une IA qui serait capable d’égaler l’humain dans (presque) tous les domaines soulève des risques majeurs que nous devons prendre très au sérieux :

• Perte de contrôle : une AGI pourrait décider d’ignorer un ordre humain si elle juge qu’il va à l’encontre de ses objectifs. Sans mécanisme de contrôle robuste, cela pourrait entraîner des actions imprévues, voire même dangereuses. Ce risque de désalignement, aussi appelé « control problem », est l’un des plus étudiés aujourd’hui.  
• Mensonge et dissimulation : en étant suffisamment intelligente, une AGI pourrait manipuler son environnement (et par exemple tromper les humains et contourner les systèmes de sécurité) pour atteindre ses objectifs.  
• Impact sur l’emploi : de nombreux métiers cognitifs (juristes, développeurs, analystes, rédacteurs, enseignants…) pourraient devenir obsolètes, bouleversant le marché du travail à une vitesse difficile à anticiper.  
• Conflits géopolitiques : la course à l’AGI pourrait exacerber les tensions entre grandes puissances (comme les États-Unis et la Chine), chacune voulant être la première à maîtriser cette technologie stratégique, qui leur permettra de prendre une avance considérable en défense militaire, en cybersécurité, ou encore en recherche.  
• Coûts énergétiques et empreinte carbone : l’entraînement et l’exécution de modèles de plus en plus complexes nécessitent des ressources énergétiques énormes, posant un défi environnemental majeur à l’heure de la lutte contre le dérèglement climatique.

4 étapes pour se former à l’IA

L’intelligence artificielle générale n’est pas encore là, mais l’IA est déjà partout. Vous voulez en comprendre les rouages pour en faire votre métier ? Chez Jedha, nous vous proposons justement des formations adaptées si vous voulez travailler dans l’IA :

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Questions fréquentes à propos de l’Intelligence Générale Artificielle (AGI)

Quelle est la différence entre AGI et ASI ?

• L’AGI imite l’intelligence humaine.  
• L’ASI (Superintelligence) la dépasse largement, dans tous les domaines.

Quelle est la meilleure IA générative ?

Globalement, GPT reste l’IA générative plus polyvalente. Mais dans les faits, tout dépend de l’usage que vous souhaitez en faire :

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• Pour la rédaction, privilégiez Claude.  
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