Matei Zaharia, cofondateur de Databricks, reçoit la plus haute distinction de l'ACM et affirme que l'AGI est déjà là

Matei Zaharia, cofondateur de Databricks et créateur d'Apache Spark, l'un des frameworks de calcul les plus influents de l'histoire, a reçu la plus haute distinction de l'Association for Computing Machinery (ACM). En recevant ce prix, il a fait une déclaration qui, dans la bouche de la plupart, sonnerait comme un discours marketing, mais pas dans la sienne : l'AGI est déjà là, simplement les gens la comprennent mal.

Zaharia n'est pas un entrepreneur qui multiplie les prédictions tapageuses pour faire du buzz. En 2009, il a créé Apache Spark dans le cadre de sa thèse de doctorat à UC Berkeley. Ce framework de traitement distribué des données est vite devenu un standard de l'industrie : Amazon, Microsoft, Netflix, Uber et des milliers d'autres entreprises dans le monde l'utilisent aujourd'hui. C'est pour cette contribution à l'informatique que l'ACM lui a remis son principal prix du calcul, souvent comparé au Nobel de la science des données.

En 2013, Zaharia a fondé Databricks avec des collègues de Berkeley. L'entreprise a transformé Spark en plateforme d'entreprise commerciale et atteint une valorisation de 62 milliards de dollars. Aujourd'hui, Databricks affronte AWS, Google et Snowflake sur le marché des données et de l'infrastructure ML pour les entreprises. Elle investit aussi activement dans les modèles de langage ouverts, comme le montrent la série DBRX et son investissement dans Mistral.

Mais sa vision de l'état actuel de l'IA est plus intéressante que les récompenses. Selon Zaharia, la principale erreur de la plupart des débats sur l'AGI tient à la formulation même de la question. On attend un « moment AGI » comme un événement unique : un modèle franchit un seuil et tout change. Or ce cadre est faux. L'AGI n'est pas un interrupteur, mais un processus. Les modèles de langage et systèmes agentiques actuels surpassent déjà l'humain pour écrire du code, analyser des documents complexes et synthétiser des travaux scientifiques. La question n'est pas de savoir si « nous avons atteint l'AGI », mais comment utiliser ce qui existe déjà.

Zaharia se concentre aujourd'hui sur l'application de l'IA à la recherche scientifique. Il considère le domaine AI for Science, qui recouvre l'accélération du développement de médicaments, l'automatisation des expériences de laboratoire et l'analyse de données génomiques, comme l'usage pratique le plus important des grands modèles de langage. D'après lui, l'application la plus prometteuse des LLM n'est pas celle des chatbots et assistants, mais celle des agents de recherche : des systèmes capables de lire des milliers d'articles scientifiques, de formuler des hypothèses et de proposer des expériences concrètes pour les vérifier.

Le prix de l'ACM décerné à Zaharia n'est pas qu'un hommage au créateur de Spark. Il rappelle que la révolution actuelle de l'IA repose sur la précédente, celle du calcul distribué. Spark a donné à l'industrie l'infrastructure pour traiter les données à grande échelle ; aujourd'hui, cette infrastructure entraîne et exécute des modèles de langage. Quand celui qui a bâti ce socle affirme que « l'AGI est déjà là », cela mérite plus d'attention qu'un énième débat sur la terminologie.