Les experts cités dans les sources partagent certaines visions sur l'avenir de l'IA, mais divergent également sur des points cruciaux, notamment les délais et l'étendue de certaines transformations.

Voici les points de consensus et de divergence majeurs que l'on peut identifier :

Points de Consensus (ou Tendances Fortes) :

• L'IA est une force de transformation majeure : De nombreux experts s'accordent sur le fait que l'IA n'est pas une simple technologie de plus, mais une force qui va tout transformer partout et tout le temps. Elle est comparée à "la nouvelle électricité" qui a transformé l'industrie il y a 100 ans. Tous les avertissements et visions convergent vers une même certitude : l'IA va bouleverser notre monde, et bien plus vite qu'on ne l'imagine.
• Démocratisation et Accessibilité de l'IA : La puissance de calcul de l'IA va s'améliorer de manière très significative, avec une réduction des coûts. Les avancées dans les GPU (fournis notamment par Nvidia) sont un signal fort que l'IA va de plus en plus se démocratiser et ne plus être réservée aux géants de la tech. On s'attend à pouvoir avoir une "super intelligence" de niveau élevé sur son smartphone.
• Impact sur l'Emploi et la Productivité : Le métier de codeur évolue déjà à très grande vitesse. L'ère de l'IA agentique, où chaque personne pourrait avoir une équipe d'IA personnelle d'experts virtuels, représente un pouvoir de transformation colossal sur la productivité personnelle et celle des entreprises.
• Nécessité d'Anticiper et d'Encadrer : La transformation induite par l'IA soulève des questions importantes en matière de sécurité et de confidentialité. L'accessibilité accrue de l'IA peut amplifier les risques d'utilisation malveillante et de désinformation. La question de la confiance dans les décisions des "experts virtuels" (agents IA) est cruciale. Le développement de l'IA implique une responsabilité énorme et soulève des questions éthiques et existentielles. Il est crucial de savoir si la société et la politique seront prêtes à anticiper et encadrer ce bouleversement. La rapidité de l'évolution de l'IA rend cette frontière entre la technologie et quelque chose de plus floue. La question n'est plus de savoir si ou quand le monde sera bouleversé, mais sommes-nous prêts à encaisser ces bouleversements.

Points de Divergence Majeurs :

• Calendrier de l'AGI (Intelligence Artificielle Générale) : C'est l'un des points de divergence les plus marqués. L'AGI est une IA capable de comprendre, apprendre et accomplir pratiquement n'importe quelle tâche intellectuelle humaine.
  • Elon Musk et Dario Amodei (PDG d'Anthropic) pensent que l'AGI sera atteinte relativement vite, entre 2025 et 2027. Dario Amodei y voit un "moment seuil".
  • Eric Schmidt (ancien PDG de Google) avançait en 2024 une arrivée de l'AGI d'ici 3 à 5 ans (soit 2027-2029).
  • Yann LeCun (Meta), connu pour son approche prudente, estime qu'il ne voit pas l'AGI arriver avant au moins 5 ou 6 ans (soit pas avant 2029-2030).
  • Ray Kurzweil (Google) a une prédiction encore plus rapide pour l'intelligence surpassant l'humain, disant que l'IA sera probablement plus intelligente que n'importe quel humain l'année prochaine (2025?) et plus intelligente que tous les humains combinés d'ici 2029.
• Impact Précis et Délais sur l'Emploi, notamment le Codage :
  • Kai-Fu Lee prédisait en 2017 que les robots transformeraient 50% des emplois dans la décennie suivante. La source note que malgré les progrès, on est assez loin de ces chiffres.
  • Eric Schmidt prédisait en 2024 que la grande majorité des programmeurs seraient remplacés par des IA d'ici un an. La source qualifie cela de "complètement surréaliste" et omettant la complexité et les résistances.
  • Dario Amodei (Anthropic) estime que l'IA pourra égaler les meilleurs codeurs humains d'ici fin 2026. La source nuance en rappelant que coder implique contexte, besoins métier et travail d'équipe, ce que l'IA peine à faire seule.
  • La source note que si le métier évolue très vite, on est encore très loin d'une situation où tout le travail est remplacé.
• Capacités Intellectuelles de l'IA et Potentiel d'Innovation :
  • Geoff Hinton pense que les modèles avancés pourront raisonner mieux que les humains d'ici 2028. La source ajoute qu'il faut noter que "raisonner" ne signifie pas forcément comprendre, l'IA manquant d'intuition et d'empathie.
  • Eric Schmidt et Dario Amodei prédisent des IA de niveau doctorat (mathématicien ou général) d'ici 2025-2027. La source se demande si l'IA pourra vraiment innover ou ne fera qu'optimiser, rappelant que la recherche implique intuition, persévérance et hasard.
• Possibilité d'Auto-Amélioration / Apprentissage Continu :
  • Joshua Benjio suggère qu'une fois l'IA au niveau humain en recherche sur l'IA, elle pourrait s'aider elle-même à apprendre et s'améliorer.
  • Aldon Gomez pense que l'apprentissage continu arrivera dès 2025 ou début 2026.
  • La source souligne que l'on est très loin de pouvoir garantir cette capacité d'auto-entraînement/auto-amélioration, car la méthode actuelle est l'entraînement supervisé par des humains.
• Attitude face aux Risques Existentiels / Régulation :
  • Eliezer Yudkowsky tire la sonnette d'alarme maximale et dit qu'il faut tout arrêter car nous ne sommes pas prêts à créer une IA super intelligente alignée avec les intentions humaines.
  • Fei-Fei Li appelle à garder la tête froide, à baser la politique sur la science et non la science-fiction. Elle affirme que les IA actuelles ne sont pas conscientes et qu'il faut encadrer cette technologie puissante.
  • La source questionne le réalisme de l'arrêt total, suggérant que certains pays continueraient de toute façon.

En résumé, s'il y a un large accord sur le caractère profondément transformateur et potentiellement disruptif de l'IA, ainsi que sur la nécessité d'aborder les questions éthiques et réglementaires, il existe des désaccords notables sur le calendrier de l'AGI, l'impact précis sur l'emploi et les capacités intrinsèques (innovation vs optimisation, raisonnement vs compréhension, auto-amélioration) des futures IA.