Sakana AI parie qu'une IA capable de s'améliorer elle-même peut mettre fin à la course au calcul des grands laboratoires
Sakana AI, une startup japonaise co-fondée par Llion Jones, l'un des huit co-auteurs du papier fondateur « Attention is All You Need » (2017), vient de lancer un laboratoire de recherche entièrement dédié à l'auto-amélioration récursive, connue sous le sigle RSI (Recursive Self-Improvement). Cette technologie consiste à concevoir des systèmes d'IA capables de s'optimiser eux-mêmes de façon itérative, sans dépendre d'une augmentation constante de la puissance de calcul disponible. Pour Sakana AI, le RSI constitue une alternative directe à la course aux datacenters et aux puces que se livrent les grands laboratoires américains comme OpenAI, Google DeepMind ou Meta, qui engloutissent des dizaines de milliards de dollars en infrastructure. L'idée centrale est d'obtenir des gains de performance en rendant les modèles capables de retravailler leur propre architecture ou leurs paramètres, plutôt qu'en empilant davantage de GPUs. Si cette piste aboutit, elle pourrait redistribuer les cartes entre acteurs bien dotés en capital et équipes plus agiles. Le RSI est aussi l'une des technologies les plus surveillées par les chercheurs en sécurité de l'IA. Anthropic, qui développe pourtant ses propres modèles frontier, met explicitement en garde contre les risques de contrôle associés à des systèmes capables de se redéfinir eux-mêmes. La tension est révélatrice : l'auto-amélioration récursive est à la fois perçue comme un levier de souveraineté technologique pour les acteurs hors Silicon Valley, et comme l'un des scénarios de risque les plus sérieux pour la sécurité à long terme de l'IA.
UESi le RSI tient ses promesses, les laboratoires européens à ressources limitées pourraient bénéficier d'une voie de compétitivité alternative à la course aux datacenters, réduisant leur dépendance aux infrastructures massives américaines.
