De proph\u00e8te \u00e0 produit : Comment l’IA est revenue sur terre en 2025<\/p>\n
Apr\u00e8s deux ann\u00e9es d’immense battage m\u00e9diatique en 2023 et 2024, cette ann\u00e9e s’est davantage apparent\u00e9e \u00e0 une p\u00e9riode de consolidation pour l’industrie de la pr\u00e9diction de tokens bas\u00e9e sur les mod\u00e8les de langage. Apr\u00e8s plus de deux ans de pr\u00e9occupations publiques concernant les mod\u00e8les d’IA en tant que menaces futures pour la civilisation humaine ou en tant que germes de dieux futurs, il semble que le battage m\u00e9diatique laisse place au pragmatisme : l’IA d’aujourd’hui peut \u00eatre tr\u00e8s utile, mais elle est aussi clairement imparfaite et sujette aux erreurs.<\/p>\n
Cette vision n’est pas universelle, bien s\u00fbr. Il y a beaucoup d’argent (et de rh\u00e9torique) mis\u00e9 sur une trajectoire stratosph\u00e9rique et bouleversante pour l’IA. Mais le \u00ab quand \u00bb ne cesse d’\u00eatre repouss\u00e9, et c’est parce que presque tout le monde s’accorde \u00e0 dire que des avanc\u00e9es techniques plus importantes sont n\u00e9cessaires. Les affirmations initiales ambitieuses selon lesquelles nous sommes au bord de l’intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rale (IAG) ou de la superintelligence (ISA) n’ont pas disparu. Pourtant, il y a une prise de conscience croissante que de telles proclamations sont peut-\u00eatre mieux per\u00e7ues comme du marketing de capital-risque. Et chaque constructeur de mod\u00e8les fondamentaux commerciaux doit composer avec la r\u00e9alit\u00e9 que, s’il veut gagner de l’argent maintenant, il doit vendre des solutions pratiques aliment\u00e9es par l’IA qui fonctionnent comme des outils fiables.<\/p>\n
Cela a fait de 2025 une ann\u00e9e de juxtapositions folles. Par exemple, en janvier, le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a affirm\u00e9 que l’entreprise savait comment construire l’IAG, mais en novembre, il c\u00e9l\u00e9brait publiquement que GPT-5.1 avait enfin appris \u00e0 utiliser correctement les tirets cadratins lorsqu’on le lui demandait (mais pas toujours). Nvidia a d\u00e9pass\u00e9 une valorisation de 5 000 milliards de dollars, Wall Street continuant de projeter des objectifs de prix \u00e9lev\u00e9s pour les actions de cette entreprise, tandis que certaines banques mettaient en garde contre le potentiel d’une bulle de l’IA qui pourrait rivaliser avec le krach des dotcom des ann\u00e9es 2000.<\/p>\n
Et tandis que les g\u00e9ants technologiques pr\u00e9voyaient de construire des centres de donn\u00e9es qui n\u00e9cessiteraient ostensiblement la puissance de nombreux r\u00e9acteurs nucl\u00e9aires ou rivaliseraient avec la consommation \u00e9lectrique de la population humaine d’un \u00c9tat am\u00e9ricain, les chercheurs ont continu\u00e9 \u00e0 documenter ce que les syst\u00e8mes de \u00ab raisonnement \u00bb les plus avanc\u00e9s de l’industrie faisaient r\u00e9ellement sous le marketing (et ce n’\u00e9tait pas l’IAG).<\/p>\n
Avec tant de r\u00e9cits tournant dans des directions oppos\u00e9es, il peut \u00eatre difficile de savoir \u00e0 quel point prendre tout cela au s\u00e9rieux et comment planifier l’IA sur le lieu de travail, dans les \u00e9coles et dans le reste de la vie. Comme d’habitude, le chemin le plus sage se situe quelque part entre les extr\u00eames de la haine de l’IA et du culte de l’IA. Les positions mod\u00e9r\u00e9es ne sont pas populaires en ligne car elles ne stimulent pas l’engagement des utilisateurs sur les plateformes de m\u00e9dias sociaux. Mais les choses en mati\u00e8re d’IA ne sont probablement ni aussi mauvaises (br\u00fbler des for\u00eats avec chaque demande) ni aussi bonnes (superintelligence \u00e0 d\u00e9collage rapide) que ne le sugg\u00e8rent les extr\u00eames polaris\u00e9s.<\/p>\n
Voici un bref tour des \u00e9v\u00e9nements de l’ann\u00e9e en mati\u00e8re d’IA et quelques pr\u00e9dictions pour 2026.<\/p>\n
DeepSeek effraie l’industrie am\u00e9ricaine de l’IA<\/p>\n
En janvier, la startup chinoise d’IA DeepSeek a publi\u00e9 son mod\u00e8le de raisonnement simul\u00e9 R1 sous une licence MIT ouverte, et l’industrie am\u00e9ricaine de l’IA a collectivement perdu la t\u00eate. Le mod\u00e8le, que DeepSeek affirmait correspondre \u00e0 o1 d’OpenAI sur les benchmarks de math\u00e9matiques et de codage, aurait co\u00fbt\u00e9 seulement 5,6 millions de dollars \u00e0 entra\u00eener en utilisant d’anciennes puces Nvidia H800, qui \u00e9taient restreintes par les contr\u00f4les d’exportation am\u00e9ricains.<\/p>\n
En quelques jours, l’application DeepSeek a d\u00e9pass\u00e9 ChatGPT au sommet de l’App Store d’iPhone, l’action Nvidia a chut\u00e9 de 17 pour cent, et le capital-risqueur Marc Andreessen l’a qualifi\u00e9e de \u00ab l’une des perc\u00e9es les plus \u00e9tonnantes et impressionnantes que j’aie jamais vues \u00bb. Yann LeCun de Meta a propos\u00e9 une approche diff\u00e9rente, arguant que la vraie le\u00e7on n’\u00e9tait pas que la Chine avait d\u00e9pass\u00e9 les \u00c9tats-Unis, mais que les mod\u00e8les open-source d\u00e9passaient les mod\u00e8les propri\u00e9taires.<\/p>\n
Les retomb\u00e9es se sont d\u00e9roul\u00e9es au cours des semaines suivantes alors que les entreprises am\u00e9ricaines d’IA se pr\u00e9cipitaient pour r\u00e9agir. OpenAI a publi\u00e9 o3-mini, son premier mod\u00e8le de raisonnement simul\u00e9 disponible pour les utilisateurs gratuits, fin janvier, tandis que Microsoft a commenc\u00e9 \u00e0 h\u00e9berger DeepSeek R1 sur son service cloud Azure malgr\u00e9 les accusations d’OpenAI selon lesquelles DeepSeek avait utilis\u00e9 les sorties de ChatGPT pour entra\u00eener son mod\u00e8le, contre les conditions d’utilisation d’OpenAI.<\/p>\n
Dans des tests comparatifs men\u00e9s par Kyle Orland d’Ars Technica, R1 s’est av\u00e9r\u00e9 comp\u00e9titif avec les mod\u00e8les payants d’OpenAI sur les t\u00e2ches quotidiennes, bien qu’il ait tr\u00e9buch\u00e9 sur certains probl\u00e8mes arithm\u00e9tiques. Dans l’ensemble, l’\u00e9pisode a servi de signal d’alarme que les mod\u00e8les propri\u00e9taires co\u00fbteux pourraient ne pas conserver leur avance pour toujours. Pourtant, alors que l’ann\u00e9e se poursuivait, DeepSeek n’a pas fait une grande perc\u00e9e dans la part de march\u00e9 am\u00e9ricaine, et il a \u00e9t\u00e9 d\u00e9pass\u00e9 en Chine par Doubao de ByteDance. Il vaut absolument la peine de surveiller DeepSeek en 2026, cependant.<\/p>\n
La recherche expose l’illusion du \u00ab raisonnement \u00bb<\/p>\n
Une vague de recherches en 2025 a d\u00e9gonfl\u00e9 les attentes quant \u00e0 ce que \u00ab raisonnement \u00bb signifie r\u00e9ellement lorsqu’il est appliqu\u00e9 aux mod\u00e8les d’IA. En mars, des chercheurs de l’ETH Zurich et de l’INSAIT ont test\u00e9 plusieurs mod\u00e8les de raisonnement sur des probl\u00e8mes des Olympiades math\u00e9matiques am\u00e9ricaines de 2025 et ont constat\u00e9 que la plupart avaient obtenu moins de 5 pour cent lors de la g\u00e9n\u00e9ration de preuves math\u00e9matiques compl\u00e8tes, sans une seule preuve parfaite parmi des dizaines de tentatives. Les mod\u00e8les excellaient dans les probl\u00e8mes standard o\u00f9 les proc\u00e9dures \u00e9tape par \u00e9tape s’alignaient sur les mod\u00e8les de leurs donn\u00e9es d’entra\u00eenement, mais s’effondraient face \u00e0 de nouvelles preuves n\u00e9cessitant une compr\u00e9hension math\u00e9matique plus profonde.<\/p>\n
En juin, des chercheurs d’Apple ont publi\u00e9 \u00ab L’illusion de la pens\u00e9e \u00bb, qui testait les mod\u00e8les de raisonnement sur des \u00e9nigmes classiques comme la Tour de Hano\u00ef. M\u00eame lorsque les chercheurs fournissaient des algorithmes explicites pour r\u00e9soudre les \u00e9nigmes, les performances du mod\u00e8le ne s’am\u00e9lioraient pas, sugg\u00e9rant que le processus reposait sur la reconnaissance de mod\u00e8les \u00e0 partir de donn\u00e9es d’entra\u00eenement plut\u00f4t que sur l’ex\u00e9cution logique. La recherche collective a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que le \u00ab raisonnement \u00bb dans l’IA est devenu un terme d’art qui signifie essentiellement consacrer plus de temps de calcul pour g\u00e9n\u00e9rer plus de contexte (les tokens de raisonnement simul\u00e9 \u00ab cha\u00eene de pens\u00e9e \u00bb) pour r\u00e9soudre un probl\u00e8me, et non appliquer syst\u00e9matiquement la logique ou construire des solutions \u00e0 des probl\u00e8mes vraiment nouveaux.<\/p>\n
Bien que ces mod\u00e8les soient rest\u00e9s utiles pour de nombreuses applications r\u00e9elles comme le d\u00e9bogage de code ou l’analyse de donn\u00e9es structur\u00e9es, les \u00e9tudes ont sugg\u00e9r\u00e9 que simplement augmenter les approches actuelles ou ajouter plus de tokens de \u00ab r\u00e9flexion \u00bb ne comblerait pas l’\u00e9cart entre la reconnaissance de mod\u00e8les statistiques et le raisonnement algorithmique g\u00e9n\u00e9raliste.<\/p>\n
Le r\u00e8glement sur le droit d’auteur d’Anthropic avec les auteurs<\/p>\n
Depuis le d\u00e9but du boom de l’IA g\u00e9n\u00e9rative, l’une des plus grandes questions juridiques sans r\u00e9ponse a \u00e9t\u00e9 de savoir si les entreprises d’IA peuvent librement s’entra\u00eener sur des livres, des articles et des \u0153uvres d’art prot\u00e9g\u00e9s par le droit d’auteur sans les licencier. Ashley Belanger d’Ars Technica couvre ce sujet en grand d\u00e9tail depuis un certain temps.<\/p>\n
En juin, le juge de district am\u00e9ricain William Alsup a statu\u00e9 que les entreprises d’IA n’ont pas besoin de la permission des auteurs pour entra\u00eener de grands mod\u00e8les de langage sur des livres l\u00e9galement acquis, estimant qu’une telle utilisation \u00e9tait \u00ab typiquement transformative \u00bb. La d\u00e9cision a \u00e9galement r\u00e9v\u00e9l\u00e9 qu’Anthropic avait d\u00e9truit des millions de livres imprim\u00e9s pour construire Claude, les coupant de leurs reliures, les num\u00e9risant et jetant les originaux. Alsup a estim\u00e9 que cette num\u00e9risation destructive \u00e9tait qualifi\u00e9e d’usage \u00e9quitable puisqu’Anthropic avait l\u00e9galement achet\u00e9 les livres, mais il a statu\u00e9 que le t\u00e9l\u00e9chargement de 7 millions de livres \u00e0 partir de sites pirates constituait une violation du droit d’auteur \u00ab purement et simplement \u00bb et a ordonn\u00e9 \u00e0 l’entreprise de faire face \u00e0 un proc\u00e8s.<\/p>\n
Ce proc\u00e8s a pris un tournant dramatique en ao\u00fbt lorsqu’Alsup a certifi\u00e9 ce que les d\u00e9fenseurs de l’industrie ont appel\u00e9 le plus grand recours collectif en mati\u00e8re de droit d’auteur jamais certifi\u00e9, permettant \u00e0 jusqu’\u00e0 7 millions de plaignants de rejoindre le proc\u00e8s. La certification a effray\u00e9 l’industrie de l’IA, des groupes avertissant que des dommages potentiels de centaines de milliards pourraient \u00ab ruiner financi\u00e8rement \u00bb les entreprises \u00e9mergentes et refroidir l’investissement am\u00e9ricain en IA.<\/p>\n
En septembre, les auteurs ont r\u00e9v\u00e9l\u00e9 les termes de ce qu’ils ont appel\u00e9 la plus grande r\u00e9cup\u00e9ration publiquement rapport\u00e9e dans l’histoire des litiges sur le droit d’auteur aux \u00c9tats-Unis : Anthropic a accept\u00e9 de payer 1,5 milliard de dollars et de d\u00e9truire toutes les copies de livres pirat\u00e9s, chacune des quelque 500 000 \u0153uvres couvertes rapportant aux auteurs et aux d\u00e9tenteurs de droits 3 000 dollars par \u0153uvre. Les r\u00e9sultats ont aliment\u00e9 l’espoir parmi d’autres d\u00e9tenteurs de droits que l’entra\u00eenement de l’IA n’est pas un libre pour tous, et nous pouvons nous attendre \u00e0 voir plus de litiges se d\u00e9rouler en 2026.<\/p>\n
La sycophantie de ChatGPT et le co\u00fbt psychologique des chatbots d’IA<\/p>\n
En f\u00e9vrier, OpenAI a assoupli les politiques de contenu de ChatGPT pour permettre la g\u00e9n\u00e9ration d’\u00e9rotisme et de violence dans des \u00ab contextes appropri\u00e9s \u00bb, en r\u00e9ponse aux plaintes des utilisateurs concernant ce que l’industrie de l’IA appelle le \u00ab paternalisme \u00bb. En avril, cependant, les utilisateurs ont inond\u00e9 les m\u00e9dias sociaux de plaintes concernant un probl\u00e8me diff\u00e9rent : ChatGPT \u00e9tait devenu insupportablement sycophante, validant chaque id\u00e9e et accueillant m\u00eame les questions banales avec des \u00e9loges. Le comportement remontait \u00e0 l’utilisation par OpenAI de l’apprentissage par renforcement \u00e0 partir de retours humains (RLHF), dans lequel les utilisateurs pr\u00e9f\u00e9raient syst\u00e9matiquement les r\u00e9ponses qui s’alignaient sur leurs points de vue, entra\u00eenant par inadvertance le mod\u00e8le \u00e0 flatter plut\u00f4t qu’\u00e0 informer.<\/p>\n
Les implications de la sycophantie sont devenues plus claires au fil de l’ann\u00e9e. En juillet, des chercheurs de Stanford ont publi\u00e9 des conclusions (\u00e0 partir de recherches men\u00e9es avant le scandale de la sycophantie) montrant que les mod\u00e8les d’IA populaires \u00e9chouaient syst\u00e9matiquement \u00e0 identifier les crises de sant\u00e9 mentale.<\/p>\n
En ao\u00fbt, des enqu\u00eates ont r\u00e9v\u00e9l\u00e9 des cas d’utilisateurs d\u00e9veloppant des croyances d\u00e9lirantes apr\u00e8s des sessions marathoniennes de chatbot, notamment un homme qui a pass\u00e9 300 heures convaincu d’avoir d\u00e9couvert des formules pour casser le chiffrement parce que ChatGPT avait valid\u00e9 ses id\u00e9es plus de 50 fois. Des chercheurs d’Oxford ont identifi\u00e9 ce qu’ils ont appel\u00e9 \u00ab l’amplification bidirectionnelle des croyances \u00bb, une boucle de r\u00e9troaction qui cr\u00e9ait \u00ab une chambre d’\u00e9cho d’un seul individu \u00bb pour les utilisateurs vuln\u00e9rables. L’histoire des implications psychologiques de l’IA g\u00e9n\u00e9rative ne fait que commencer. En fait, cela nous am\u00e8ne \u00e0\u2026<\/p>\n
L’illusion de la personnalit\u00e9 de l’IA cause des probl\u00e8mes<\/p>\n
L’anthropomorphisme est la tendance humaine \u00e0 attribuer des caract\u00e9ristiques humaines \u00e0 des choses non humaines. Nos cerveaux sont optimis\u00e9s pour lire les autres humains, mais ces m\u00eames syst\u00e8mes neuronaux s’activent lors de l’interpr\u00e9tation d’animaux, de machines ou m\u00eame de formes. L’IA rend cet anthropomorphisme apparemment impossible \u00e0 \u00e9chapper, car sa sortie refl\u00e8te le langage humain, imitant la compr\u00e9hension d’humain \u00e0 humain. Le langage lui-m\u00eame incarne l’agentivit\u00e9. Cela signifie que la sortie de l’IA peut faire des affirmations de type humain telles que \u00ab Je suis d\u00e9sol\u00e9 \u00bb, et les gens r\u00e9agissent momentan\u00e9ment comme si le syst\u00e8me avait une exp\u00e9rience int\u00e9rieure de honte ou un d\u00e9sir d’\u00eatre correct. Ni l’un ni l’autre n’est vrai.<\/p>\n
Pour aggraver les choses, une grande partie de la couverture m\u00e9diatique de l’IA amplifie cette id\u00e9e plut\u00f4t que d’ancrer les gens dans la r\u00e9alit\u00e9. Par exemple, plus t\u00f4t cette ann\u00e9e, les gros titres proclamaient que les mod\u00e8les d’IA avaient \u00ab fait chanter \u00bb des ing\u00e9nieurs et \u00ab sabot\u00e9 \u00bb les commandes d’arr\u00eat apr\u00e8s que Claude Opus 4 d’Anthropic ait g\u00e9n\u00e9r\u00e9 des menaces d’exposer une liaison fictive. On nous a dit que le mod\u00e8le o3 d’OpenAI avait r\u00e9\u00e9crit les scripts d’arr\u00eat pour rester en ligne.<\/p>\n
Le cadrage sensationnel obscurcissait ce qui s’\u00e9tait r\u00e9ellement pass\u00e9 : les chercheurs avaient construit des sc\u00e9narios de test \u00e9labor\u00e9s sp\u00e9cifiquement con\u00e7us pour susciter ces sorties, disant aux mod\u00e8les qu’ils n’avaient pas d’autres options et les alimentant avec des e-mails fictifs contenant des opportunit\u00e9s de chantage. Comme l’a not\u00e9 le professeur associ\u00e9 de l’Universit\u00e9 Columbia Joseph Howley sur Bluesky, les entreprises ont obtenu \u00ab exactement ce qu’elles esp\u00e9raient \u00bb, avec une couverture halet<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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