Nouveau papier d'Yann LeCun: L'IA AGI est mal définie, il propose l'intelligence adaptable supérieure à l'humain (SAI)

Qu’est-ce que l’AGI (intelligence artificielle générale) ? Définition

L'AGI (intelligence artificielle générale) est un concept ambitieux dans la recherche en IA, cherchant à développer une intelligence artificielle capable de comprendre, apprendre et s'adapter à une large gamme de tâches, comme un humain. Bien que des modèles génératifs prospèrent, l'AGI reste une idée discutée parmi les chercheurs et les leaders de la technologie.

Hassabis voit l'humanité « au pied de la singularité », LeCun conteste l'intelligence des IA actuelles

Trois figures majeures de l'intelligence artificielle ont exprimé des visions radicalement divergentes sur l'état actuel de la technologie. Yann LeCun, directeur de la recherche en IA chez Meta, affirme que les systèmes actuels ne sont pas véritablement intelligents. Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, pense au contraire que l'humanité se trouve déjà "dans les contreforts de la singularité". Oriol Vinyals, co-responsable du projet Gemini chez Google DeepMind, propose une lecture intermédiaire : les modèles d'aujourd'hui auraient semblé être une AGI il y a sept ans, mais ils demeurent incapables d'apprendre par l'expérience ou de produire de réelles percées scientifiques. Ce désaccord entre chercheurs de premier plan révèle une fracture profonde sur la trajectoire réelle de l'IA. La question n'est pas anodine : selon que l'on adopte la vision de LeCun ou celle de Hassabis, les priorités de recherche, les stratégies d'investissement et les cadres réglementaires changent radicalement. Des milliards de dollars et la crédibilité des grands laboratoires, OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta AI, sont directement en jeu. Ce débat s'inscrit dans une réflexion plus large sur ce que signifie réellement l'intelligence artificielle générale. LeCun critique depuis longtemps les grandes architectures de type transformeur, jugées insuffisantes pour atteindre une compréhension réelle du monde. Hassabis, lui, a prédit que l'AGI pourrait émerger d'ici quelques années. La position nuancée de Vinyals suggère que si les progrès sont indéniables, les verrous fondamentaux, notamment l'adaptation continue et la découverte autonome, demeurent entiers.

💬 LeCun et Hassabis se contredisent frontalement, et c'est en fait le signal le plus intéressant de cette actu. Quand les deux personnes qui orientent des milliards de dollars de recherche n'arrivent pas à se mettre d'accord sur l'état actuel de l'IA, tous les cadres réglementaires qui essaient de calibrer des "niveaux de risque" reposent sur du vent. La position de Vinyals, nos modèles auraient bluffé tout le monde en 2019 mais les vrais verrous restent entiers, c'est la seule qui ressemble à quelque chose de solide.

L'IA comme prolongement de l'intelligence humaine

Une nouvelle approche théorique publiée dans le cadre d'une collaboration interdisciplinaire propose de revoir fondamentalement la façon dont on comprend les systèmes d'intelligence artificielle. Intitulée "The Origins of Artificial Intelligence in Natural Intelligence", cette recherche soutient que les grands modèles de langage ne sont ni des esprits humains en devenir, ni de simples outils statistiques sophistiqués, mais des extensions des structures cognitives propres à l'être humain. S'appuyant sur la phénoménologie du philosophe Edmund Husserl, les auteurs avancent que le langage humain contient déjà des structures sédimentées de compréhension du monde, et que les modèles d'IA apprennent précisément à modéliser et prolonger ces structures. Ce cadre théorique rejoint des travaux récents comme "The Blind Spot" d'Adam Frank, Marcelo Gleiser et Evan Thompson, ou encore "The Abstraction Fallacy" du chercheur de DeepMind Alexander Lerchner, qui posent tous la même question de fond : et si l'IA fonctionnait parce qu'elle s'appuie sur ce que les humains ont déjà construit ? Cette perspective permet d'expliquer à la fois les performances remarquables des modèles actuels et leurs limites récurrentes. Les LLM peuvent produire des textes cohérents dans des domaines très variés parce qu'ils ont appris les relations statistiques entre concepts à travers des milliards de textes humains. Mais ils hallucinent parce qu'ils étendent des patterns à l'intérieur du langage, sans être ancrés dans un rapport direct au monde. Là où un humain est constamment corrigé par l'expérience, un modèle prolonge des configurations linguistiques sans pouvoir vérifier leur rapport à la réalité. Cela explique aussi le "compositionality gap" documenté par la recherche : les modèles progressent beaucoup plus vite en fluidité et en rappel factuel qu'en raisonnement compositionnel véritable, c'est-à-dire la capacité à combiner des concepts de façon réellement nouvelle. Ce n'est pas simplement une limite d'ingénierie, disent les auteurs, mais une frontière structurelle. Sur le plan des implications, cette théorie déplace le débat sur la sécurité de l'IA : plutôt que de s'inquiéter d'une "IA renégate" qui surpasserait l'intelligence humaine, elle invite à traiter la sécurité comme un défi de système, relevant à la fois de l'ingénierie et de la gouvernance. Concevoir l'IA comme une extension de l'intelligence humaine, et non comme son remplacement, offre un cadre plus opérationnel pour construire des systèmes fiables. Dans un contexte où les investissements dans les LLM atteignent des niveaux records et où les débats sur l'alignement et les risques existentiels monopolisent l'attention, cette approche phénoménologique propose une voie plus sobre : comprendre ce que l'IA est vraiment avant de décider ce qu'elle pourrait devenir.

Un nouveau framework permet aux agents IA de réécrire leurs propres compétences sans réentraîner le modèle de base

Des chercheurs de plusieurs universités ont publié Memento-Skills, un nouveau cadre technique qui permet à des agents IA d'améliorer leurs propres compétences de manière autonome, sans modifier ni réentraîner le modèle de langage sous-jacent. Contrairement aux approches classiques qui figent les capacités d'un agent après son déploiement, Memento-Skills fonctionne comme une mémoire externe évolutive : le système stocke des compétences sous forme de fichiers markdown structurés, chacun composé de trois éléments, une spécification déclarative, des instructions pour guider le raisonnement du modèle, et du code exécutable. Lorsqu'il rencontre une nouvelle tâche, l'agent interroge un routeur spécialisé pour récupérer la compétence la plus pertinente sur le plan comportemental, l'exécute, puis met à jour sa base de connaissances en fonction du résultat obtenu. Ce mécanisme, baptisé "Read-Write Reflective Learning", traite chaque exécution comme une itération active de politique plutôt qu'un simple journal de bord passif. L'enjeu est considérable pour les équipes qui déploient des agents en production. Aujourd'hui, adapter un agent à son environnement implique soit de fine-tuner les poids du modèle, une opération coûteuse en données et en temps, soit de concevoir manuellement de nouvelles compétences, ce qui exige un effort opérationnel permanent. Memento-Skills contourne ces deux obstacles. Le système corrige également un défaut majeur des architectures RAG classiques : la récupération par similarité sémantique. Un agent standard pourrait retrouver un script de "réinitialisation de mot de passe" pour résoudre une requête de "traitement de remboursement", simplement parce que les deux documents partagent du vocabulaire d'entreprise. Le routeur de Memento-Skills sélectionne au contraire la compétence la plus utile sur le plan comportemental, indépendamment de la proximité lexicale. Ce travail s'inscrit dans une réflexion plus large sur les limites des grands modèles de langage une fois déployés : leurs paramètres sont figés, et ils ne peuvent pas intégrer de nouvelles connaissances sans réentraînement. Plusieurs approches tentent d'y remédier, mémoire contextuelle, fine-tuning continu, bibliothèques de compétences manuelles, mais aucune ne combinait jusqu'ici apprentissage autonome, récupération comportementale et mise à jour réflexive en un seul système cohérent. Jun Wang, co-auteur du papier, positionne Memento-Skills comme un complément aux outils existants comme OpenClaw ou Claude Code. Si les résultats se confirment à plus grande échelle, ce type de cadre pourrait redéfinir la manière dont les agents IA évoluent en environnement réel, en déplaçant la charge d'adaptation des ingénieurs vers le système lui-même.