Le 20 et 21 mai dernier, Google présentait – dans son Google I/O – ses dernières avancées en matière d’intelligence artificielle. Très manifestement, ceux qui pensaient que le géant de Californie semblait marquer le pas face à OpenAI (notamment) en furent pour leur frais.

Sur les douzaines de nouveautés, de logiciels, de plateformes et de présentations qui furent présentées, on peut noter la forte intégration de l’IA dans les e-mails et au niveau des recherches, Meet qui permet la traduction vocale en temps réel, une meilleure intégration de la réalité augmentée via des lunettes connectées (Android XR, Beam), et des démonstrations de Veo 3 et Flow véritablement stupéfiantes puisque ces applications permettent, à partir d’une simple requête textuelle, de produire une vidéo de quelques secondes avec effets sonores et dialogues.

Parallèlement à ces développements, Google continue de spécialiser certains de ses moteurs d’intelligence artificielle pour des tâches scientifiques ; on se souvient que c’est la société californienne qui avait, avec AlphaGo (2014) puis AlphaZero (2017), permis à des machines de détrôner durablement les humains dans le jeu de go. D’une façon similaire, elle a développé AlphaFold (2018) pour étudier le repliement des protéines.

À partir de ces différentes applications et des concepts sous-jacents, Google a depuis développé AlphaEvolve (2025) qui se spécialise dans différentes tâches notamment mathématiques et qui vient d’apporter des solutions originales à des problèmes connus (empaquetages optimaux, optimisation de calculs matriciels, …). Dans une branche un peu différente, il a été employé pour améliorer la conception des prochaines générations de puces spécialisées en intelligence artificielle (« tensor processing unit ») et a trouvé un moyen d’exploiter plus efficacement la capacité informatique mondiale de Google, en économisant 0,7 % des ressources totales, comme le relate le papier sorti à ce sujet dans Nature.

L’intelligence artificielle touche un nombre rapidement croissant de domaines : appliquée à l’éducation, elle permet par exemple d’amener les enfants qui l’utilisent dans les meilleurs 2% des élèves à l’échelle d’une nation, et ce en un minimum de temps. Une étude – elle aussi récemment parue dans Nature – montre par exemple que l’effet de ChatGPT utilisé en apprentissage se traduit par une amélioration globale des performances observées.

Bref, si l’accélération des innovations en matière technologique est en général tout juste perceptible, elle ne fait en revanche plus aucun doute et est réellement visible en intelligence artificielle et en robotique notamment.

Il faut se souvenir de la toute première version de ChatGPT ouverte au public, dont les capacités permettait essentiellement d’écrire des cartes de vœux : c’était en novembre 2022, il y a deux ans et demi. 36 mois plus tard, les derniers moteurs disponibles fournissent des aides au développement informatique se classant dans les meilleurs, résolvent des problèmes au niveau de la médaille d’argent dans les Olympiades internationales de mathématiques et commencent à proposer des matériaux et des protéines de plus en plus ciblées et efficaces. Quant à la robotique, la possibilité actuelle de simuler avec une grande précision l’environnement physique permet d’entraîner des machines et des robots dans un environnement virtuel, des centaines ou des milliers de fois plus vite qu’en réalité ; ainsi, au lieu de mois d’entraînements pour qu’un robot soit capable de réaliser des tâches complexes (déplacer des pièces, ranger des éléments, marcher, etc.), quelques heures en simulation numérique suffisent.

Comme le mentionnent les chercheurs d’Anthropic – la firme productrice de Claude, l’un des meilleurs moteurs d’IA actuellement – la situation dans ce domaine est telle qu’à présent, même un arrêt de tout progrès supplémentaire (qui rendrait impossible d’atteindre le niveau d’intelligence d’un humain moyen par exemple) n’empêchera pas l’automatisation rapide de tous les emplois de bureau dans les cinq à dix prochaines années, et justifie en tant que tel tous les investissements massifs qui sont actuellement réalisés.

En pratique et sans gros effort d’imagination, tout indique que les 10 prochaines années verront de profonds bouleversements s’installer très rapidement dans toutes les sociétés humaines.

Ainsi, dans 10 ans, il est très probable que la conduite individuelle de véhicules aura largement reculé, laissant place à des voitures autopilotées, non seulement parce que c’est plus pratique, mais aussi parce que c’est beaucoup moins dangereux – d’autant plus que les statistiques actuelles montrent déjà un net avantage aux pilotes automatiques.

Ainsi, dans 10 ans, il est assez probable que beaucoup d’entreprises et certains particuliers disposeront de leurs robots (humanoïdes ou non) pour les assister et réaliser certaines tâches répétitives.

Ainsi, l’utilisation des écrans va progressivement diminuer à la faveur d’interfaces homme-machine beaucoup plus intuitives : il est beaucoup plus intéressant d’expliquer ce qu’on veut de vive voix que d’entrer une invite textuelle, ou de péniblement programmer un automate en appuyant sur des boutons.

Ainsi, dans 10 ans, il est assez peu probable que les chaînes de diffusion de contenus (information notamment) existent encore dans le format qu’on connaît actuellement : divertissement, actualité, débats seront à la fois produit pour des marchés de plus en plus spécialisés et étroits, et en grande partie rassemblés, filtrées et sélectionnées par des agents « intelligents » qui connaîtront assez précisément nos goûts et nos besoins.

Il semble dès lors assez évident que la structure même des sociétés va changer et les individus vont devoir s’adapter à de profonds changements de paradigmes.

Devant ce tsunami de changements qui grossit devant nous et les opportunités que l’intelligence artificielle représente, certains pays se préparent. Avec évidemment la Chine, c’est le cas des États-Unis dont l’administration a même lancé les démarches nécessaires pour faciliter le développement des sources d’énergie dont les grandes firmes d’intelligence artificielle auront besoin : un récent ordre exécutif de Trump vise ainsi à déployer rapidement des technologies nucléaires pour permettre l’alimentation des centres de calcul.

De façon tragicomique, au même moment en France, des experts autoproclamés gesticulent pour que l’opération inverse soit menée sans tarder : Jancovici, pourtant parfaitement incompétent sur la question de l’intelligence artificielle, écume les plateaux radio pour expliquer à quel point cette technologie est un gadget, en montrant au passage qu’il a parfaitement raison lorsqu’il répète que les radios persistent à inviter des incompétents.

Manifestement, Donald Trump, multimilliardaire élu deux fois président des États-Unis contre une adversité assez exceptionnelle, n’est décidément pas du même avis que notre Jancovici national qui tente de vendre ses idées (et formations) par le truchement des médias de masse. L’un parie sur une importance croissante, cruciale, de l’intelligence artificielle. L’autre explique que c’est un gadget.

Lequel des deux se trompe ? À l’aune de tout ce qui a été présenté dans ce billet, on peut dire que la question est assez vite répondue…