AI a appris à se construire elle-même : Google DeepMind et OpenAI sur la voie de l’auto-amélioration

En 1966, le mathématicien I.J. Good a prédit qu'une machine superintelligente pourrait créer des machines encore plus intelligentes, conduisant à une "explosion d'intelligence". Cette science-fiction devient réalité : OpenAI, Google DeepMind et Anthropic utilisent déjà l'IA pour créer des versions plus avancées d'elles-mêmes.

L'IA Commence à S'Écrire Elle-Même

OpenAI a récemment rapporté que GPT-5.3-Codex participe activement à sa propre amélioration. Le modèle écrit du code pour son propre entraînement, débogue le processus d'entraînement, gère le déploiement et analyse les résultats des évaluations. Essentiellement, il s'aide à devenir meilleur.

Anthropic est allé plus loin : la plupart du code pour Claude (son assistant IA principal pour la programmation) est maintenant écrit par Claude lui-même. Cela crée une boucle particulière : l'IA s'améliore elle-même, mais les humains restent dans la boucle, vérifiant les résultats et prenant les décisions.

Google DeepMind a présenté AlphaEvolve—un agent pour la "découverte scientifique et algorithmique". Le système peut optimiser les architectures de réseaux de neurones, améliorer la distribution des tâches dans les centres de données et améliorer la conception des puces. Chaque percée permet aux scientifiques de progresser plus rapidement vers la suivante.

"Souvent, vous regardez ce que le système a découvert et apprenez de cette découverte", dit Matey Balog de DeepMind. Le système a déjà surpris ses créateurs en trouvant des algorithmes d'optimisation qui ont échappé à l'intuition humaine.

Deux créateurs d'AlphaChip (un système de conception de puces) ont fondé la startup Recursive Intelligence. Ils promettent de réduire les cycles de développement des puces d'un à deux ans à quelques jours. Dans la troisième phase, l'entreprise prévoit d'utiliser l'IA pour créer des puces qui entraînent mieux la prochaine génération d'IA.

Pourquoi Cela N'a Pas Encore Décollé

Malgré les succès impressionnants, l'indépendance complète de l'IA vis-à-vis des humains reste encore lointaine. Les chercheurs notent que les systèmes actuels génèrent des idées et les implémentent à un niveau 'bon, mais pas excellent'. Voici ce qui gèle le processus :

• Les humains fixent toujours les objectifs et décident de ce qui compte comme succès
• L'entraînement des meilleurs modèles coûte des milliards—personne ne libérera un tel système sans supervision
• Le savoir dans les grandes sociétés est distribué entre des milliers de personnes (TSMC emploie 90 000) et ne peut pas être emballé dans un seul algorithme
• L'automatisation complète nécessiterait non seulement du code et des puces, mais aussi la construction de centres de données, de centrales électriques et d'opérations minières

Les chercheurs de Meta proposent une voie différente : au lieu de l'automatisation complète, chercher l'« co-amélioration » des humains et des machines. En restant dans la boucle de développement, les humains assurent à la fois la vitesse du progrès et sa sécurité.

Peut-ce Échapper au Contrôle?

Une enquête auprès de 25 experts leaders en IA a montré : 23 d'entre eux n'excluent pas une 'explosion d'intelligence' avec l'automatisation complète du développement. La majorité estime que les entreprises garderont ces modèles secrets, sans les publier.

David Krueger de Montréal, qui prône une pause dans le développement de l'IA, peint un tableau sombre :

"C'est jouer avec la vie de tout le monde."

Il propose d'arrêter le développement de l'IA lorsque les machines commenceront à écrire 99 % du code. "Il semble que nous approchions de ce moment en ce moment même", ajoute-t-il.

Ce Que Cela Signifie

Nous nous tenons au début d'une ère où l'IA commence vraiment à accélérer son propre développement. Cela pourrait conduire à des percées en médecine, sciences et technologie. Mais cela exige aussi une supervision rigoureuse—à la fois des régulateurs internationaux et des entreprises elles-mêmes. L'histoire le montre : les technologies puissantes exigent des limites.