Pendant des années, l’intelligence artificielle générale a été décrite comme un horizon lointain, un cap théorique que l’on repoussait de décennie en décennie. Depuis quelques jours, certaines des voix les plus influentes de la tech en parlent au présent.
Le déclencheur : le lancement de GPT-6 Astra par OpenAI, le 3 septembre. Dans la foulée, Jensen Huang, fondateur et PDG de Nvidia, a affirmé sans détour que l’intelligence artificielle générale était arrivée. Une déclaration qui a immédiatement relancé un débat que le secteur n’a jamais réussi à trancher.
Un modèle conçu pour agir
OpenAI présente Astra comme son modèle le plus intelligent et le plus adapté à ce jour, en insistant particulièrement sur ses capacités d’utilisation de l’ordinateur. Le modèle peut naviguer sur Internet, remplir des formulaires, mettre à jour des données CRM, organiser des calendriers, travailler sur des documents, analyser des données scientifiques, créer des pages web et installer puis tester des logiciels de manière autonome.
Il gère également des flux de travail professionnels complexes et produit des livrables finalisés : documents, feuilles de calcul, présentations. OpenAI affirme qu’il accomplit ces tâches environ 47% plus rapidement qu’un humain sur ordinateur. Astra est par ailleurs le premier modèle de l’entreprise à atteindre le niveau « Critique » en cybersécurité, capable de localiser des vulnérabilités inconnues et de développer des méthodes pour les exploiter sans intervention humaine.
Une définition qui n’existe toujours pas
Le problème reste entier : il n’existe aucune définition universellement acceptée de l’IAG, et donc aucun test permettant d’en dater l’apparition. L’une des grilles les plus citées, proposée par l’investisseur Vinod Khosla, situe le seuil au moment où l’IA serait capable d’effectuer 80% du travail requis dans 80% des emplois économiquement valorisables. Selon ce critère, le seuil n’est pas franchi.
D’autres approches privilégient l’autonomie et la capacité à utiliser des outils. L’entrepreneur Bill Nguyen considère comme déterminante une évolution récente : les modèles les plus avancés n’ont plus besoin qu’on leur fournisse explicitement leurs outils, ils vont les chercher eux-mêmes. La limite, selon lui, se déplace de la capacité du modèle vers l’ambition de ceux qui le déploient.
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Un consensus qui ne suit pas
Tout le monde ne partage pas l’enthousiasme de Jensen Huang. Le chercheur Gary Marcus a critiqué ses propos, estimant que proclamer l’avènement de l’IAG sans définition claire ni preuves ne fait qu’ajouter de la confusion à un débat scientifique en cours. Même OpenAI reste prudent : la présentation officielle d’Astra évite le terme et parle plutôt de « nouvelle génération d’intelligence ».
3 thoughts about AGI and bullshit
if you think the term is bullshit, it is bullshit to declare victory for a term you don’t believe in
if you declare victory, it’s bullshit if you can’t be bothered to define your terms
if you don’t know the history of the term, and you just…
— Gary Marcus (@GaryMarcus) September 7, 2026
Greg Brockman, président et cofondateur d’OpenAI, a proposé une formulation plus nuancée : avec le recul, on considérera sans doute que c’est arrivé à cette époque et avec ce modèle. Une manière de reconnaître que les capacités progressent plus vite que le vocabulaire censé les décrire. Pour les entreprises, la vraie question n’est plus l’étiquette, mais les conséquences d’un basculement où les machines absorbent une part croissante du travail intellectuel.
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