Quel est l'inquiétude de l'IA ?

Est-ce l'échec de l'IA qui bute contre un mur, ou est-ce plutôt parce que nous n'avons aucune idée de ce que faire avec des modèles bien meilleurs ?

Je crains que l'échec de l'IA ne vienne pas de la limite atteinte par l'apprentissage profond, mais plutôt du fait que nous n'avons aucune idée de ce que faire avec des modèles encore meilleurs. Je vois un scénario où nous obtenons GPT-5, o2, Llama-4, etc. l'année prochaine et presque rien ne changera. Non pas parce que les modèles sont mauvais, mais parce que nous ne pouvons pas penser à quoi faire d'utile avec eux.

L'impression que j'ai est que nos organisations ne sont généralement pas conçues pour tirer parti d'une intelligence supérieure. Des exceptions, peut-être, sont l'université, les laboratoires de recherche, la technologie en forte croissance ou certains domaines comme la banque d'investissement, où une seule personne intelligente peut faire une grande différence.

À part ceux-ci, dans 99 % des entreprises, nous créons des processus où l'intelligence de chaque personne individuelle dans la chaîne est utile, mais le bénéfice est plafonné - parce que nous avons construit nos organisations de manière à minimiser les risques ou les avantages d'une personne exceptionnellement mauvaise ou exceptionnellement excellente.

Peut-être que, à l'avenir, la façon dont les start-ups doivent être organisées n'est pas en unités ressemblant à des usines où il faut travailler dur pour intégrer des éléments d'intelligence. Mais plutôt en structures qui prospèrent naturellement sur des niveaux d'intelligence de plus en plus élevés.

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

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