Pourquoi je suis optimiste quant à l'avenir de l'IA

Dans mon entourage, je passe pour le spécialiste de l’IA. On me pose donc souvent la question, généralement autour d’une bière ou vers la fin d’un dîner: « Dites-moi franchement. On est foutus, ou ça va être une bonne chose? »

Je ne sais jamais exactement ce que les gens attendent de moi quand ils posent cette question. Parfois, ils cherchent l’autorisation d’avoir peur. Parfois, une raison de ne plus avoir peur. Souvent, ils veulent simplement savoir si moi, j’ai peur, puisque je suis censé être l’expert autour de la table et que ce serait un point de repère utile.

Voici donc ma réponse sincère. Je suis optimiste face au progrès technologique. Pas au sens « il faut voir le bon côté des choses ». Plutôt au sens « j’y ai beaucoup réfléchi et, pour moi, le calcul penche du côté de l’espoir ». Il y aura de la souffrance. Certaines personnes seront durement touchées par ce qui arrive. Mais je pense que nous entrons dans un véritable âge d’or de la connaissance et de la découverte, et que la plupart des gens ne s’autorisent pas encore vraiment à le voir.

Je vais vous expliquer pourquoi.

Le musée hilarant des paniques du passé

Il existe un site appelé Pessimists Archive auquel, à mon avis, chaque adulte devrait consacrer un après-midi. Il rassemble avec un soin presque affectueux les coupures de presse et les tribunes qui ont accueilli presque chaque technologie importante de l’histoire moderne.

Quelques-unes de mes préférées:

• En 1565, le scientifique suisse Conrad Gessner avertissait que le flot de livres imprimés serait « confusing and harmful » pour l’esprit (en substance: « source de confusion et nocif »). Il y avait tout simplement trop d’informations. Les gens allaient perdre leur capacité à réfléchir.
• Dans les années 1890, des médecins ont inventé le terme « bicycle face » (« visage de cycliste »): une expression permanente de tension qui serait apparue chez les femmes faisant du vélo. Certaines revues médicales avertissaient que le cyclisme provoquerait l’infertilité.
• À l’arrivée des premiers trains, certains craignaient réellement que le corps humain ne soit pas conçu pour voyager à plus de 50 km/h et que les passagers ne suffoquent ou que leurs organes ne se déplacent.
• À la fin du XIXe siècle, les détracteurs du téléphone affirmaient qu’il détruirait les relations humaines. Pourquoi prendre la peine de rendre visite à un ami si l’on pouvait simplement l’appeler?
• Dans les années 1950 et 1960, la télévision allait pourrir le cerveau des enfants et mettre fin à la lecture.
• Dans les années 1970, les calculatrices de poche allaient produire une génération d’élèves incapables de faire des calculs élémentaires. (On trouve encore des professeurs de mathématiques pour soutenir que cette prédiction n’était pas complètement fausse. Je respecte leur point de vue, mais l’apocalypse n’a pas vraiment eu lieu.)

À chaque fois, la civilisation a survécu. À chaque fois, la nouvelle technologie a eu de vrais effets négatifs, parfois graves. Mais l’apocalypse n’est pas arrivée. Nous nous sommes adaptés, nous avons réorganisé nos vies et avons fini par ne plus pouvoir imaginer revenir en arrière.

Ce n’est pas un argument décisif. Le fait que « tout se soit bien passé auparavant » ne prouve pas que tout se passera bien cette fois-ci. Mais la tendance compte. Chaque génération est convaincue que sa transition technologique sera celle à laquelle la civilisation ne survivra pas. Elle en est convaincue parce que la peur paraît réelle sur le moment, et parce que nous sommes notoirement mauvais pour imaginer comment nous nous adapterons à une chose à laquelle nous ne nous sommes pas encore adaptés.

« Mais l’IA est forcément différente »

Je prends cette objection au sérieux. L’IA n’est ni un vélo ni une calculatrice. Elle peut accomplir des tâches qui exigeaient auparavant un esprit humain: écrire, raisonner, coder, décider. Il y a là une différence de catégorie qu’il faut respecter.

Mais je pense que cette différence tient surtout à la vitesse plus qu’à la nature. Chaque technologie précédente a forcé les humains à acquérir de nouvelles compétences, à en abandonner d’anciennes et à réorganiser leur travail et leur vie. L’IA nous impose la même chose, beaucoup plus vite. Voilà le véritable défi et, je pense, la source de la vraie souffrance.

Je veux être clair: il y aura de la souffrance. Prétendre le contraire serait insultant.

Certains emplois vont disparaître avant que les personnes qui les occupent aient le temps de se réorienter. Certains secteurs vont se transformer plus vite que quiconque puisse confortablement suivre. Ceux qui ont construit leur carrière sur une compétence que l’IA maîtrise désormais sentiront le sol bouger sous leurs pieds. C’est réel et cela mérite d’être pris au sérieux, sans être balayé par l’optimisme.

Je conteste le raccourci qui mène de « cette transition fera du mal » à « cette technologie est mauvaise ». Ce sont deux affirmations différentes. L’imprimerie a fait du tort aux copistes. La voiture, aux fabricants de calèches. Internet, aux agents de voyages. Aucune de ces technologies n’était mauvaise. Elles ont bouleversé l’ordre établi, et les effets ont été inégaux.

La phrase honnête est la suivante: l’IA provoquera probablement la plus grande redistribution du travail et du savoir de notre vie, la souffrance sera inégalement répartie, et nous finirons tout de même par nous réjouir que cela soit arrivé.

Pourquoi je pense que nous entrons dans un âge d’or

Cette partie est celle qui m’enthousiasme vraiment, et celle que les discussions publiques sous-estiment le plus.

Pendant la majeure partie de l’histoire humaine, notre cerveau a limité ce que nous pouvions comprendre. Notre mémoire de travail ne peut contenir qu’une certaine quantité d’informations. Nous ne pouvons lire qu’un certain nombre d’articles scientifiques. Nous ne pouvons mener qu’un certain nombre d’expériences. L’univers est d’une complexité vertigineuse. Rien que la biologie moléculaire compte plus d’éléments interdépendants qu’une seule personne ne pourrait jamais en garder en tête. Nous avons accompli d’énormes progrès malgré cette limite. Mais elle était bien réelle.

Pour la première fois, nous disposons d’outils capables de prendre en charge davantage de cette complexité que n’importe quel être humain. Ils peuvent lire tous les articles scientifiques. Ils peuvent garder en mémoire la structure de chaque protéine. Ils peuvent simuler des molécules, la météo, des économies, des matériaux. Ils peuvent repérer des schémas entre des disciplines qu’aucun chercheur ne relierait jamais, parce qu’aucun chercheur ne lit douze domaines à la fois.

Cela change la science. Pas lentement. Vite.

Quelques exemples de ce qui s’est déjà passé:

• En 2024, Demis Hassabis et John Jumper de Google DeepMind ont partagé le prix Nobel de chimie pour AlphaFold, qui a pratiquement résolu un problème sur lequel la biologie butait depuis 50 ans: prédire la structure tridimensionnelle des protéines. AlphaFold a désormais publié les structures de plus de 200 millions de protéines, soit pratiquement toutes celles connues de la science. Les équipes de recherche pharmaceutique qui passaient auparavant des années à déterminer la forme d’une molécule partent aujourd’hui de cette information dès le premier jour.
• INS018_055 d’Insilico Medicine, un médicament contre la fibrose pulmonaire dont la cible et la molécule ont toutes deux été conçues par l’IA, est devenu le premier médicament entièrement découvert par l’IA à atteindre les essais cliniques de phase 2. Ce sera le premier d’une longue série.
• Le système GNoME de DeepMind, publié dans Nature fin 2023, a prédit 2,2 millions de nouvelles structures cristallines stables. Cela représente environ 800 ans de recherche humaine en science des matériaux, accomplis en quelques mois. Les matériaux sont au cœur des batteries, des panneaux solaires, des semi-conducteurs, des dispositifs de confinement pour la fusion, bref de presque tout ce qui est physique.
• Leur modèle météorologique GraphCast surpasse les prévisions traditionnelles produites par des superordinateurs sur la plupart des critères, tout en fonctionnant des milliers de fois plus vite.
• En décembre 2022, le National Ignition Facility en Californie a réussi l’allumage par fusion: le premier gain net d’énergie issu d’une réaction de fusion dans l’histoire humaine. L’IA occupe une place de plus en plus importante dans la conception des géométries de réacteurs et la prédiction du comportement des plasmas.

Rien de tout cela ne relève de la science-fiction. C’est déjà arrivé. Et nous n’en sommes peut-être qu’à deux ou trois ans de déploiement sérieux des modèles de pointe. Que se passera-t-il lorsque ces effets se seront cumulés pendant dix ans?

Je pense souvent à ma propre vie. J’ai 41 ans. Si j’ai la chance de vivre aussi longtemps que la moyenne, je m’attends à voir:

• Des progrès significatifs contre plusieurs cancers, voire l’éradication de certains d’entre eux
• De vrais traitements, et pas seulement des moyens de retarder la maladie, contre Alzheimer et Parkinson
• Une énergie de fusion exploitable, ou quelque chose de très proche
• Une médecine personnalisée qui tient enfin la promesse qu’elle fait depuis vingt ans
• Probablement quelques très grandes surprises que personne ne prédit actuellement sur les réseaux sociaux

Si c’est cela, la « dystopie », je prends.

Le correctif de Roy Amara

Il existe une idée appelée la loi d’Amara, d’après le futuriste Roy Amara:

We tend to overestimate the effect of a technology in the short run and underestimate the effect in the long run. (En substance: « Nous avons tendance à surestimer l’effet d’une technologie à court terme et à le sous-estimer à long terme. »)

J’y pense constamment. Le battage autour de l’IA à court terme est en grande partie absurde. L’IA ne remplacera pas votre CEO cette année. ChatGPT n’écrira pas le prochain grand roman. Votre emploi sera probablement encore là le trimestre prochain.

Mais à long terme, l’impact dépassera largement ce que prédisent aujourd’hui même les plus maximalistes. La plupart des gens se calibrent sur le court terme parce que c’est ce que les réseaux sociaux optimisent. Ils se trompent donc dans les deux sens: trop enthousiastes pour les six prochains mois, trop indifférents aux vingt prochaines années.

À mon avis, le bon cadrage est l’inverse. Méfiez-vous de tout produit qui promet de changer votre vie au prochain trimestre. Prenez très au sérieux ce qui produit des effets cumulés sur dix ans.

Comment vivre avec l’incertitude

Si vous avez lu jusqu’ici, vous vous demandez peut-être ce que vous pouvez réellement faire de tout cela. Surtout si vous n’êtes pas le spécialiste de l’IA dans les soirées et que votre travail ne vous permet pas d’y penser toute la journée.

Quelques pistes. Aucune n’est originale. J’en ai appris la plupart auprès de personnes qui réfléchissent à la technologie depuis plus longtemps que moi.

Utilisez vous-même les outils, même si vous pensez ne pas en avoir besoin

Si vous ne retenez qu’un seul conseil de tout cet article, retenez celui-ci. Vous ne pouvez pas vous faire une opinion honnête sur l’IA en lisant des articles à son sujet. Il faut la pratiquer, idéalement tous les jours.

Je veux être direct, parce que c’est sur ce point que je suis le plus souvent en désaccord avec des personnes intelligentes et sceptiques, et que bon nombre de lecteurs se reconnaîtront probablement en silence. Le scénario est le suivant. Vous avez ouvert la version gratuite d’un chatbot grand public. Vous avez tapé une question vague. Vous avez reçu une réponse médiocre, étrangement sûre d’elle et manifestement fausse sur un point. Vous avez peut-être fait deux ou trois autres essais, rencontré les mêmes limites et arrêté votre opinion: tout cela est surestimé, le roi est nu, mon travail ne risque rien. Je comprends l’attrait. C’est une histoire simple qui vous permet d’arrêter de vous inquiéter. Mais elle repose aussi sur une infime partie de ce qu’est réellement l’IA en 2026.

Si votre seule expérience se résume à une conversation en passant avec le modèle gratuit d’un site web, voici quelques éléments que vous n’avez probablement pas encore rencontrés:

• Le modèle que vous avez essayé n’est presque certainement pas celui qu’utilisent les personnes qui font un travail sérieux. Il existe un écart important entre les modèles grand public proposés par défaut et ce qui est réellement disponible à la pointe, parfois sous le même nom de produit.
• La façon dont vous configurez l’ensemble compte énormément. Le modèle brut ressemble à une brillante nouvelle recrue enfermée dans une pièce vide. Donnez-lui le bon contexte, des instructions personnalisées, la mémoire de votre projet, des outils connectés et un Harness adapté, autrement dit le système qui l’encadre. Il cesse alors de ressembler à une saisie semi-automatique intelligente et commence à ressembler à un collègue. J’ai consacré un autre article à ce changement.
• Les Large Language Models ne sont pas la forme finale de l’IA. Ils en sont un type. Il existe des modèles d’image, de vidéo, de voix et d’audio, des simulateurs scientifiques, des systèmes de planification et des agents, tous avec des forces très différentes. Le travail le plus intéressant se fait aujourd’hui en les combinant. Votre propre cerveau n’est pas une chose homogène, mais une société de systèmes spécialisés qui travaillent ensemble. Aucun n’est particulièrement intelligent isolément, mais ils accomplissent ensemble tout ce que vous faites.

Regarder la réponse d’un seul chatbot et conclure « ceci n’est pas intelligent », c’est un peu comme regarder un neurone et conclure « ceci n’est pas une personne ». C’est strictement vrai. Et cela passe à côté du niveau où se joue réellement l’histoire.

C’est précisément le piège dans lequel Paul Krugman est tombé en 1998. Cet économiste lauréat du prix Nobel a écrit que l’impact économique d’Internet ne serait « no greater than the fax machine’s » (en substance: « pas plus grand que celui du fax »). Krugman n’est pas stupide. C’est l’un des économistes vivants les plus brillants. Il n’avait simplement pas passé assez de temps au cœur de cette technologie pour avoir une opinion bien calibrée, et il a tout de même formulé une prédiction catégorique. Le même piège est grand ouvert aujourd’hui et beaucoup de personnes intelligentes, occupées et accomplies s’y engouffrent.

J’ai consacré un autre article à la façon dont j’ai vraiment pris cette habitude. La version courte: choisissez un outil, utilisez-le correctement chaque jour pendant un mois, pas en passant, et le rapport entre peur et espoir dans votre tête se recalibrera de lui-même.

Misez sur votre capacité d’adaptation, pas sur les diplômes

Dans Future Shock, publié en 1970, Alvin Toffler a formulé une prédiction qui a mieux vieilli que la plupart: « The illiterate of the 21st century will not be those who cannot read and write, but those who cannot learn, unlearn, and relearn. » (En substance: « Les analphabètes du XXIe siècle ne seront pas ceux qui ne savent ni lire ni écrire, mais ceux qui ne savent pas apprendre, désapprendre et réapprendre. »)

La véritable compétence de notre époque, c’est de savoir continuer à absorber le changement sans devenir rigide. Les outils précis se renouvelleront tous les deux ans. Votre capacité à continuer d’apprendre, non.

Renforcez ce qui, en vous, est proprement humain

Vos relations. Votre goût. Votre santé physique. Votre capacité à écouter une autre personne et à vraiment la comprendre. Votre sens de l’humour. Ce ne sont pas de simples bonus.

À mesure que les machines réduisent le temps nécessaire à toujours plus de tâches intellectuelles, les parties de vous qui ne peuvent pas être reproduites prennent de la valeur. Prenez-en soin comme d’un compte d’épargne. Soyez présent pour les personnes qui comptent. Lisez des choses qui ne parlent pas d’IA. Dormez suffisamment. Formez-vous une véritable opinion sur quelque chose, n’importe quoi, à laquelle vous êtes arrivé honnêtement.

Apprenez au lieu de vous mettre sur la défensive

Je remarque que les personnes qui combattent le plus l’IA sont généralement celles qui s’efforcent le plus de prouver qu’elle est incapable de faire quelque chose. Elles publient ses échecs, collectionnent ses moments embarrassants, attendent que la bulle éclate. Une partie de cela relève d’une critique légitime. Une grande partie est une défense émotionnelle contre l’inconfort d’avoir à apprendre quelque chose de nouveau.

Vous n’avez pas besoin d’agir ainsi. Vous pouvez simplement apprendre à vous en servir. C’est plus lent à court terme et beaucoup plus rapide à long terme, parce que vous ne luttez plus à contre-courant.

Ne cherchez pas à prédire, participez

Alan Kay l’a parfaitement dit en 1971: « The best way to predict the future is to invent it. » (En substance: « La meilleure façon de prédire l’avenir est de l’inventer. »)

Vous n’avez rien à inventer qui change le cours de l’histoire. Il vous suffit de participer à la construction de votre propre coin d’avenir. Construisez quelque chose. Utilisez un outil pour accomplir une chose dont vous étiez incapable auparavant. Transmettez à quelqu’un ce que vous avez appris. Ayez une vraie conversation avec un collègue sur la bonne manière d’utiliser ces technologies dans votre entreprise. C’est tout. Voilà le geste qui compte.

D’où me vient tout cela

Rien de tout cela ne vient d’un point de vue privilégié. Je ne suis pas futuriste. Je n’ai pas de grande théorie de la technologie. Je construis des systèmes d’IA pour accomplir du vrai travail, chez Carewell et dans les projets parallèles qui me tiennent à cœur, puis je les utilise tous les jours. C’est en les utilisant que je vois leurs limites, et ces limites façonnent la prochaine série de constructions. L’IA m’intéresse pour ce qu’elle rend possible aux personnes qui n’avaient pas ces outils auparavant, pas pour son côté spectaculaire. Le reste du temps, je lis probablement plus que de raison et je réfléchis à la direction que prend tout cela.

Ce que je sais, j’ai travaillé dur pour l’apprendre. J’ai continué quand les choses cassaient pour des raisons que je ne comprenais pas, quand la réponse n’était pas encore en ligne, quand j’étais visiblement mauvais dans ce que j’essayais de faire. Et je dois une énorme partie de ma pensée actuelle à une communauté de personnes sur Internet qui partagent ce qu’elles apprennent avec une vraie générosité: des astuces, des expériences étranges, ce qui n’a pas fonctionné, ce qui les a surprises. La plupart des choses qui m’ont donné envie d’essayer sont parties d’une publication de l’une de ces personnes. Sans elles, j’aurais beaucoup plus de retard.

Mais c’est peut-être suffisant. La plupart des voix les plus fortes sur l’avenir de l’IA vendent soit la peur, soit l’utopie, et aucune de ces deux visions ne me paraît honnête. Après quelques années les mains dans le cambouis, j’en suis arrivé à ceci: ce sera difficile, ce sera aussi incroyable, et le mieux que vous puissiez faire est de participer plutôt que de prédire.

L’avenir se construit maintenant, en temps réel, par des gens qui ne sont pas plus intelligents que vous. Vous pouvez être dans l’atelier ou dans le public.

Je sais où je préfère être.