Bienvenue dans Deep Dive. Aujourd'hui, nous plongeons tête la première dans une récente conférence TED d'Eric Schmidt. Et il s'agit de quelque chose qui, selon lui, est peut-être étonnamment sous-médiatisé : la révolution de l'IA.

Oui, Schmidt observe manifestement les mutations technologiques depuis longtemps, en particulier l'IA. Et sa perspective ici fait vraiment réfléchir et reconsidérer l'effervescence actuelle autour de l'IA.

Exactement. Il commence par ancrer son argument dans un moment qui semblait plutôt discret à l'époque mais qui était extrêmement significatif. C'était la victoire d'AlphaGo en 2016. Il mentionne même une photo spécifique de cette époque dans sa conférence.

Ah, c'est vrai, la photo.

Oui, une image modeste, mais pour lui, elle marque un véritable tournant pour la planète, vraiment.

Cette photo, oui, du match de Go. Pour Schmidt, c'est comme le moment où nous avons vu l'IA inventer un coup gagnant.

Dans un jeu vieux de 2 500 ans.

Exactement. Une stratégie à laquelle aucun humain n'avait jamais pensé. Cela montrait un ordinateur doté d'un nouveau type d'intuition. Ainsi, la leçon clé est que l'IA ne se contente pas de copier les humains, elle peut en fait nous surpasser de manière surprenante et inventer des approches totalement nouvelles.

Et c'est vraiment notre mission dans ce Deep Dive : décortiquer la pensée de Schmidt. Pourquoi pense-t-il que le potentiel de l'IA est encore sous-estimé malgré tout le battage médiatique ? Quels sont les grands défis, les dilemmes qu'il entrevoit ? Et quelles sont les possibilités vraiment passionnantes qu'il imagine ? Nous examinerons ses propres observations, la progression rapide des modèles, les idées d'experts comme Yoshua Bengio, et même quelques analogies historiques. Nous voulons vous donner une vue d'ensemble sans trop nous enliser dans les aspects super techniques.

Et Schmidt s'appuie vraiment sur beaucoup d'éléments dans son discours : ses propres expériences, des discussions avec des chercheurs de haut niveau, les tendances mondiales. C'est une vision très complète que nous allons aborder.

D'accord, alors abordons cet argument central de front. Cette révolution de l'IA est sous-médiatisée. Maintenant, cela semble un peu contre-intuitif, n'est-ce pas ? Tout le monde parle d'IA, en particulier des LLM. Schmidt a même dit lui-même que, pour la plupart des gens, ChatGPT a été ce moment de stupéfaction face aux capacités linguistiques de l'IA.

Mais ce qui est vraiment intéressant, c'est que Schmidt affirme que la véritable révolution va bien au-delà du simple langage. Il revient sur AlphaGo, sur l'apprentissage par renforcement, comme l'élément vraiment crucial qui permet à l'IA non seulement de traiter des données, mais aussi de réaliser une planification complexe et de prendre des décisions.

C'est exact. Il cite des exemples comme o3 d'OpenAI ou DeepSeek-R1, des systèmes montrant qu'ils peuvent anticiper les étapes, itérer et résoudre des problèmes de manière bien plus complexe que le simple fait de produire du texte.

Oui, nous voyons cette progression dont il parle : de la compréhension et de la production du langage à la compréhension de séquences, comme en biologie, et maintenant, à la maîtrise de la planification et de la stratégie. C'est un pas de géant dans ce que ces systèmes peuvent accomplir.

Et il a cette histoire personnelle que j'ai trouvée fascinante. Il a mentionné l'achat d'une entreprise de fusées, en partie parce que la recherche sur l'IA y était très intéressante. Il a déclaré que ces systèmes généraient des articles de recherche approfondis en 15 minutes.

15 minutes ! La puissance de calcul pure derrière cela est difficile à concevoir.

C'est vrai, n'est-ce pas ? Faire en quelques minutes un travail qui pourrait prendre des mois à des humains. Cela souligne vraiment la vitesse du changement.

Cette anecdote souligne vraiment l'ampleur de ce qui se passe. Ces 15 minutes ne sont pas seulement 15 minutes, c'est une quantité incroyable de traitement de données. Et sa vision de l'état final : des agents d'IA gérant des processus métier, communiquant principalement en anglais. Cela brosse le portrait d'un changement profond.

D'accord, en parlant d'échelle et de puissance, Schmidt utilise cette excellente analogie : il appelle les systèmes d'IA des « hippos très, très affamés ».

Euh, oui, dévorant constamment des données et de la puissance de calcul.

Il dit qu'ils ont déjà pratiquement mangé tout le texte public de l'Internet, et que nous avons du mal à construire des centres de données assez rapidement. Alors, quelles sont les vraies limites ici ?

La plus importante, la plus immédiate selon Schmidt, c'est l'énergie. Il cite cette projection : les États-Unis seuls pourraient avoir besoin de 90 gigawatts de puissance supplémentaire. C'est l'équivalent de 90 centrales nucléaires.

90 ! Wow.

Et le plus fort, c'est que les États-Unis ne construisent aucune nouvelle centrale nucléaire en ce moment. Zéro. Cela met donc vraiment en évidence le défi. Le point clé est saisissant : la croissance de l'IA est directement liée à notre réseau énergétique. C'est un problème d'infrastructure massif.

Il a même plaisanté en disant qu'il faudrait se tourner vers le Canada pour leur hydroélectricité.

C'est vrai. Mais cela renforce l'idée. Ce n'est pas seulement de la technologie, c'est de l'infrastructure, de la politique, à une échelle gigantesque. Et il mentionne aussi de grands projets de centres de données ailleurs, comme dans le monde arabe ou en Inde. C'est une question énergétique mondiale.

Et alors que les algorithmes pourraient devenir plus efficaces, Schmidt rappelle ce vieux dicton : « Grove donne, Gates reprend ».

Ce qui signifie ?

Cela signifie que le matériel s'accélère, mais que les demandes logicielles ne font qu'engloutir ces gains. Il mentionne spécifiquement que les algorithmes de planification ont besoin de peut-être cent, voire mille fois plus de puissance de calcul.

Il voit donc cette évolution : l'apprentissage profond, puis l'apprentissage par renforcement, et maintenant cette idée de « calcul au moment du test ».

Oui, là où la planification et l'apprentissage se font ensemble. C'est en quelque sorte le sommet de la demande informatique actuelle selon lui.

Et au-delà de l'énergie, quoi d'autre ?

Eh bien, les données deviennent aussi une limite. Si vous avez traité toutes les données publiques, quelle est la suite ? La phase suivante, pense-t-il, impliquera probablement que l'IA génère ses propres données pour apprendre. Mais il pose ensuite cette question vraiment fondamentale, presque philosophique : quelle est la limite ultime ? La limite de la connaissance elle-même. Comment un ordinateur peut-il réaliser une percée de type Einstein, en voyant des modèles à travers des domaines totalement différents ?

C'est quelque chose sur lequel il travaille, cette idée de « non-stationnarité des objectifs », la gestion d'objectifs qui ne cessent de changer. Cela pourrait être la clé.

Non-stationnarité des objectifs. D'accord. L'IA actuelle est excellente pour optimiser dans le cadre de règles établies. Mais l'innovation réelle, souligne Schmidt, signifie souvent relier des choses disparates, changer entièrement les règles. C'est la frontière que l'IA commence tout juste à explorer. Et cette question sur la véritable innovation nous amène naturellement à un autre point critique qu'il soulève : l'autonomie. Quel degré d'indépendance ces systèmes possèdent-ils, et comment gardons-nous le contrôle ?

Ce qui mène directement à ce grand point de discussion : l'autonomie et le contrôle. Yoshua Bengio a récemment appelé à une pause sur les systèmes d'IA agents qui peuvent agir de manière autonome.

Exactement, ce qui est la direction prise par de nombreux laboratoires.

Alors, quel est l'avis de Schmidt là-dessus ? L'appel de Bengio semble motivé par l'éthique, la véritable inquiétude. Comment Schmidt gère-t-il cette tension ?

Schmidt reconnaît tout à fait les inquiétudes, il les comprend. L'idée que l'IA prenne des décisions, mène des actions sans surveillance humaine directe soulève d'importantes questions de sécurité. Il utilise cette analogie : et si une IA inventait son propre langage ? Comment saurions-nous même ce qu'elle fait ?

C'est une pensée effrayante.

La réaction instinctive, dit-il, serait simplement de la débrancher. Et il énumère en fait certains critères pour savoir quand on pourrait appuyer sur ce bouton d'urgence, comme une auto-amélioration récursive que nous ne pourrions pas suivre.

C'est ça. Cela, l'accès direct aux armes et l'auto-réplication autonome. Ce sont ses grands signaux d'alarme pour la perte de contrôle.

D'accord, il voit donc le danger, mais sa solution n'est pas un moratoire.

Non. Il soutient qu'arrêter le développement à l'échelle mondiale dans un environnement aussi compétitif n'est tout simplement pas pratique. Au lieu de cela, il insiste vraiment sur la nécessité de garde-fous robustes. Des choses comme la provenance, l'observabilité, des moyens de suivre et de comprendre ce que l'IA fait réellement.

Son approche consiste donc davantage à la piloter de manière responsable et transparente qu'à freiner totalement. Ce qui nous amène, j'imagine, directement à un autre domaine délicat : le problème du double usage. L'IA pour le bien, l'IA pour le moins bien.

Exactement. Usages civils, usages militaires, c'est inhérent à la technologie. Et cela soulève d'énormes défis éthiques et de sécurité. Il mentionne le principe de l'armée américaine de « l'humain dans la boucle », une tentative existante de garder les humains aux commandes de la force létale. Et il se concentre ensuite sur la grande dynamique géopolitique : les États-Unis et la Chine.

Oui, la compétition déterminante dans l'IA. Il parle des tarifs douaniers affectant les chaînes d'approvisionnement, des composants provenant de Chine, et de la réaction très forte de la Chine face aux mesures américaines tentant de bloquer leur accès aux puces les plus avancées.

Il mentionne ces dialogues de « Track 2 » auxquels il a participé.

Avec Craig Mundie, oui.

En discutant avec leurs homologues chinois. Et les restrictions sur les puces, c'est apparemment le problème numéro un, le principal point de friction.

Intéressant. Et il note l'accent mis par la Chine sur l'IA open-source, comme DeepSeek.

C'est exact, ce qui signifie que ces modèles se propagent mondialement très vite. C'est un contraste avec les États-Unis, qui tendent vers des modèles plus fermés et propriétaires.

Et cette propagation, surtout de modèles puissants, inquiète Schmidt. Pas seulement pour les risques cyber ou bio, mais même potentiellement pour le risque de conflit nucléaire.

Il évoque le Dr Kissinger, la destruction mutuelle assurée, le danger de mauvais calcul quand les choses vont aussi vite. C'est une pensée qui donne à réfléchir. Il expose ce scénario : un gentil qui est en avance dans l'IA, et un méchant qui est en retard. Dans un monde avec des effets de réseau où l'amélioration s'accélère, être en retard pourrait être terrifiant.

Oui, la peur est que celui qui est à la traîne se sente forcé de faire quelque chose de radical : vol de code, cyberattaques, infiltration de modèles, peut-être même bombardement de centres de données. Il dit que cela fait écho aux débats actuels sur la préemption entre puissances nucléaires.

Et il souligne que nos cadres sociétaux, notre politique étrangère, ne sont tout simplement pas encore au niveau. Et il pense que cette réalité pourrait être là dans cinq ans.

C'est ce qu'il suggère. Ça arrive vite. Il qualifie l'IA open-source de « problème terriblement difficile ». Comment concilier le fait de laisser les chercheurs innover avec le risque qu'un Oussama ben Laden mette la main sur une IA dangereuse ?

Alors, quelle est la réflexion actuelle sur ce danger ?

Le consensus actuel, tel que rapporté par Schmidt, est que les modèles open-source d'aujourd'hui ne constituent pas encore un danger national ou mondial, mais qu'ils pourraient le devenir. Et il souligne que ce sont les États-Unis et la Chine qui mènent la danse en raison des investissements colossaux nécessaires. L'Europe et les autres n'ont pas la même capacité actuellement. Et cela nous ramène à l'inquiétude du Dr Kissinger concernant une guerre accidentelle avec la Chine, comme une entrée en somnambule dans la Première Guerre mondiale. Les enjeux sont incroyablement élevés.

Ce qui soulève une autre tension, peut-être l'une des plus délicates : l'équilibre entre modération et liberté. Schmidt appelle cela le « paradoxe de 1984 ». Les solutions pour prévenir la dystopie pourraient commencer à paraître dystopiques elles-mêmes.

Exactement. Des choses comme la preuve d'humanité, la modération de contenu à grande échelle. Comment faire cela sans construire l'État de surveillance ultime ? C'est une tension énorme, surtout lorsqu'on essaie d'empêcher les abus par des acteurs non étatiques.

Et Schmidt se positionne comme un fervent défenseur de la liberté individuelle.

Tout à fait. Il avertit de la facilité avec laquelle des systèmes optimisés pour la sécurité ou l'efficacité pourraient finir par restreindre les libertés sans même que nous nous en rendions compte. Il soutient que la préservation de la liberté humaine doit être un principe central lors de la construction de ces outils.

Mais qu'en est-il du besoin pratique de vérification d'identité, surtout avec toute cette désinformation ?

Il reconnaît ce besoin, sans aucun doute. Nous avons besoin d'un moyen de savoir qui est qui en ligne. Mais il souligne que cela ne signifie pas forcément collecter des tonnes de données personnelles. Il pointe du doigt des solutions comme les preuves à divulgation nulle de connaissance.

Preuves à divulgation nulle de connaissance. Rappelle-nous rapidement ce que c'est.

En gros, c'est un moyen de prouver que quelque chose est vrai sans révéler l'information sous-jacente. Comme prouver que l'on a plus de 18 ans en ligne sans montrer sa date de naissance réelle. C'est une technique cryptographique qui pourrait nous permettre de prouver notre identité sans sacrifier notre vie privée. Une solution potentielle, peut-être.

D'accord, bien. Changeons un peu de registre. Assez parlé des périls, peut-être. Parlons des rêves. En s'inspirant de son livre Genesis, quelles sont les possibilités positives vraiment passionnantes que Schmidt entrevoit avec l'IA ?

Oh, il devient vraiment enthousiaste ici. La santé est un domaine majeur. Il parle de la possibilité réelle d'éradiquer des maladies, d'identifier toutes les cibles thérapeutiques dans le corps humain, d'accélérer massivement la découverte de médicaments et de réduire les coûts énormes de ces essais cliniques de phase 3 tardifs.

Rien que cela serait révolutionnaire. Quoi d'autre ?

Des percées scientifiques majeures. Peut-être enfin comprendre l'énergie sombre, la matière noire, révolutionner la science des matériaux, ce qui pourrait mener à de meilleurs transports, un meilleur environnement, vraiment tout améliorer.

Et l'éducation. Cela semble être un domaine de premier plan.

Absolument. Il imagine des tuteurs IA personnalisés pour chaque personne sur terre, dans leur propre langue, dès la maternelle. Il semble d'ailleurs un peu déconcerté que nous ne l'ayons pas déjà, suggérant que l'argument économique n'a peut-être pas encore été assez convaincant.

Et globalement, en pensant à l'accès.

Oui, l'accès mondial aux soins de santé. Des assistants médicaux IA travaillant avec des infirmiers et des médecins locaux, encore une fois, dans leurs propres langues, apportant des soins parfaits ou quasi-parfaits dans les zones reculées. Il pense même que l'IA pourrait aider à lutter contre la solitude.

En effet. Il voit le manque de connexion dans notre monde numérique comme un problème que l'on peut résoudre, potentiellement avec l'aide de l'IA. En fin de compte, Schmidt présente l'arrivée de l'IA, de l'AGI, de la superintelligence, quel que soit le nom qu'on lui donne, comme l'événement le plus important depuis peut-être 500 ou même mille ans, et cela se passe maintenant, de notre vivant. Son grand message est donc : nous n'avons absolument pas le droit de gâcher cela.

D'accord, imaginons le scénario. Nous parvenons à ne pas gâcher cela, nous obtenons ce futur d'abondance radicale, d'auto-amélioration récursive. Que font les humains alors ? Croit-il à l'idée du revenu universel de base et d'une vie de loisirs ?

Il s'oppose en fait pas mal à cela. Le revenu universel, les loisirs totaux pour tous, ce n'est pas vraiment sa vision. Il pense que la nature humaine fondamentale ne changera pas tant que ça. Nous aurons toujours des avocats, des politiciens, des artistes, des enseignants, toutes sortes d'emplois ; ils auront simplement des outils et des plateformes d'IA incroyablement puissants pour travailler.

Intéressant. Donc pas l'obsolescence, mais l'augmentation.

En grande partie, oui. Et il souligne un autre facteur : la baisse de la natalité dans de nombreux pays développés. Il voit cela comme un défi économique majeur, et l'IA devient alors cruciale pour augmenter radicalement la productivité humaine afin de soutenir les populations vieillissantes.

Augmenter la productivité de combien ? Donne-t-il des chiffres ?

Il mentionne des projections d'augmentations annuelles de productivité pouvant atteindre 30 %.

30 % par an ?

Oui. Un taux que les modèles économiques actuels ne savent tout simplement pas gérer. Ils n'ont aucun cadre pour ce genre de croissance. Schmidt souligne donc que les changements à venir sont véritablement incroyables, presque au-delà de notre compréhension actuelle. L'espoir est que nous puissions bien les orienter.

Alors, pour en revenir à aujourd'hui. Schmidt a vu des décennies de changements technologiques. Quel est son conseil pour nous ? Pour les technologues, les dirigeants, ou simplement les citoyens ordinaires qui essaient de s'y retrouver ?

Son principal conseil est : c'est un marathon, pas un sprint. Il faut rester impliqué, de manière constante. Il utilise l'expression « surfez dessus chaque jour » parce que le rythme du changement est exponentiel. Ce qui était vrai il y a six mois pourrait être totalement obsolète aujourd'hui.

Donc un apprentissage constant, une adaptation constante.

Absolument. Il exhorte tout le monde, quel que soit votre métier — artiste, enseignant, médecin, homme d'affaires, technicien — vous devez adopter l'IA rapidement, l'intégrer, ou risquer de devenir inutile. Il admet même être personnellement choqué par la rapidité avec laquelle les choses évoluent parfois. Il a donné l'exemple du protocole d'Anthropic.

Qu'est-ce que c'est ?

Permettre aux modèles d'IA de se connecter directement aux bases de données. Cela semble simple, mais cela perturbe déjà des industries construites autour de l'accès à ces données de manière plus ancienne. Son point de vue est le suivant : ce genre de changements transformateurs se produit constamment maintenant. Il faut suivre le rythme.

D'accord, alors essayons de conclure ce Deep Dive. Nous avons passé en revue la conférence TED d'Eric Schmidt, son point de vue selon lequel l'IA est sérieusement sous-médiatisée au-delà du seul langage.

C'est exact. Nous avons examiné les défis immenses : l'énergie, les limites des données, les questions très complexes autour de l'autonomie, du contrôle et de la concurrence entre les États-Unis et la Chine.

Toute cette tension entre sécurité et liberté.

Mhm. Et puis le revers de la médaille : les possibilités véritablement transformatrices, presque utopiques, dans les domaines de la science, de la santé et de l'éducation.

Et le message central semble être : vous devez comprendre cela, vous devez vous y engager. Ce n'est plus facultatif.

Certainement pas. Alors peut-être une dernière pensée pour vous, auditeur, à méditer : si nous voyons vraiment la productivité augmenter de 30 % par an, de manière constante, quelles parties de la société changent le plus ? Le travail, l'éducation, le gouvernement, la vie personnelle ? Qu'est-ce qui est complètement remodelé, et quelles activités totalement nouvelles les humains pourraient-ils commencer à faire dans un monde aussi différent ?