En 1950, dans un article intitulé « Computing Machinery and Intelligence » ^¹ , Alan Turing proposa son « jeu de l'imitation ». Désormais connu sous le nom de test de Turing, il abordait une question qui semblait purement hypothétique : les machines pourraient-elles faire preuve du type de compétence cognitive flexible et générale caractéristique de la pensée humaine, au point de pouvoir se faire passer pour des humains auprès d'humains non avertis ?

Trois quarts de siècle plus tard, la réponse semble être « oui ».

En mars 2025, le modèle de langage à grande échelle (LLM) GPT-4.5, développé par OpenAI à San Francisco, en Californie, a été jugé humain dans 73 % des cas lors d'un test de Turing, soit plus souvent que de véritables humains.  De plus, les lecteurs ont même préféré les textes littéraires générés par les LLM à ceux écrits par des experts humains.

Et ce n'est pas tout.  Les titulaires d'un LLM ont obtenu des médailles d'or aux Olympiades internationales de mathématiques, collaboré avec d'éminents mathématiciens pour démontrer des théorèmes⁴ ^, formulé des hypothèses scientifiques validées expérimentalement⁵ ^, résolu des problèmes d'examens de doctorat, aidé des programmeurs professionnels à écrire du code, composé de la poésie et bien plus encore – y compris discuter 24 h/24 et 7 j/7 avec des centaines de millions de personnes à travers le monde. En d'autres termes, les titulaires d'un LLM ont démontré à maintes reprises cette vaste et flexible compétence cognitive qui était au cœur des recherches de Turing – ce que nous appelons aujourd'hui « intelligence générale », bien que Turing n'ait pas employé ce terme.

Pourtant, de nombreux experts hésitent à affirmer que les modèles d'IA actuels font preuve d'intelligence artificielle générale (IAG), et certains doutent même qu'ils y parviennent un jour. Un sondage réalisé en mars 2025 par l'Association pour l'avancement de l'intelligence artificielle à Washington D.C. a révélé que 76 % des chercheurs les plus éminents estimaient qu'il serait « peu probable » ou « très peu probable » que le passage à l'échelle supérieure des approches actuelles d'IA aboutisse à une IAG (voir go.nature.com/4smn16b ).

Comment expliquer ce décalage ? Nous pensons que le problème est en partie conceptuel, car les définitions de l’IA générale sont ambiguës et incohérentes ; en partie émotionnel, car l’IA générale suscite la crainte d’un bouleversement et d’une rupture ; et en partie pratique, car le terme est inextricablement lié à des intérêts commerciaux susceptibles de fausser les évaluations. Précisément parce que l’IA générale domine le discours public, il est pertinent d’aborder ce concept avec plus de recul : comme une question d’intelligence, plutôt que comme une préoccupation urgente concernant un bouleversement social ou une étape sans cesse repoussée dans un contrat commercial.

Pour rédiger ce commentaire, nous avons abordé cette question sous différents angles – philosophie, apprentissage automatique, linguistique et sciences cognitives – et sommes parvenus à un consensus après de longues discussions."

Nous expliquons ci-dessous pourquoi, une fois certaines confusions dissipées, et après avoir cherché à établir des comparaisons équitables et à éviter les biais anthropocentriques, la conclusion est sans équivoque : selon des critères raisonnables, y compris ceux de Turing, nous disposons de systèmes artificiels généralement intelligents. Le problème de longue date de la création d’une intelligence artificielle générale (IAG) est résolu. Reconnaître ce fait est essentiel – pour les politiques publiques, la gestion des risques et la compréhension de la nature de l’esprit, voire du monde lui-même.

"Ce que l'intelligence générale n'est pas

Nous pouvons commencer par identifier quatre caractéristiques qui ne sont pas nécessaires à l'intelligence générale.

La perfection.  On n'attend pas d'un physicien qu'il égale les intuitions d'Einstein, ni d'un biologiste qu'il réitère les découvertes de Charles Darwin. Rares sont les êtres humains, même dans leurs domaines de spécialisation, à posséder une expertise parfaite. L'intelligence générale humaine n'a pas besoin d'être parfaite ; l'intelligence artificielle générale non plus.

Universalité.  Aucun être humain ne peut accomplir toutes les tâches cognitives, et d'autres espèces possèdent des capacités qui surpassent les nôtres : une pieuvre peut contrôler ses huit bras indépendamment ; de nombreux insectes peuvent percevoir des parties du spectre électromagnétique invisibles à l'œil nu. L'intelligence générale n'exige pas une maîtrise universelle de ces compétences ; une intelligence artificielle générale (IAG) n'a pas besoin d'une étendue parfaite.

Similitudes humaines.  L'intelligence est une propriété fonctionnelle qui peut se manifester sur différents supports – un point que Turing a reconnu dès 1950 en faisant abstraction de la biologie humaine¹ ^. Les systèmes faisant preuve d'intelligence générale n'ont pas besoin de reproduire l'architecture cognitive humaine ni de comprendre les références culturelles humaines. Nous n'exigerions pas cela d'extraterrestres intelligents ; il en va de même pour les machines.

Superintelligence.  Ce terme désigne généralement tout système dont les performances cognitives surpassent largement celles des humains dans presque tous les domaines. Superintelligence et intelligence artificielle générale (IAG) sont souvent confondues, notamment dans le monde des affaires, où la « superintelligence » est souvent synonyme de bouleversements économiques. Aucun être humain ne répond à ce critère ; il ne devrait pas non plus être requis pour l’IAG.

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Will Artificial Intelligence Surpass Human Intelligence? - A Viewpoint
https://www.infosys.com/iki/techcompass/ai-surpass-human-intelligence.html