Depuis plus d’une décennie, l’intelligence artificielle suit une trajectoire claire : plus de puissance, plus de données, plus d’intelligence. Chaque nouvelle génération de modèles semblait confirmer cette règle. GPT-2, GPT-3, puis GPT-4 ont marqué des bonds spectaculaires, donnant l’impression que cette progression pouvait continuer indéfiniment.
Mais aujourd’hui, pour la première fois, certains chercheurs envisagent un scénario différent : un ralentissement possible avant 2030. Pas la fin de l’IA. Mais la fin de sa première phase.
Le principe qui a tout rendu possible : le scaling
Les progrès récents de l’IA reposent sur un principe appelé le scaling. L’idée est simple : augmenter la taille des modèles, la quantité de données utilisées pour les entraîner et la puissance de calcul disponible.
Ce principe a produit des résultats extraordinaires. Plus les modèles devenaient grands, plus leurs capacités augmentaient : compréhension du langage, génération d’images, raisonnement, programmation. Pendant plusieurs années, cette relation semblait presque mécanique.
L’intelligence augmentait avec l’échelle.
Mais ce principe repose sur des ressources physiques. Et ces ressources ne sont pas infinies.
La limite des données
Les modèles d’IA apprennent en analysant d’immenses quantités de textes, d’images et de vidéos. Une grande partie de ces données provient d’Internet, qui constitue la plus grande base de connaissance jamais créée.
Cependant, Internet est une ressource finie. Les modèles les plus récents ont déjà utilisé une part significative des données disponibles de haute qualité. Ajouter davantage de données devient plus difficile, et les nouvelles données apportent souvent moins d’amélioration que les précédentes.
Ce phénomène marque une rupture importante : la simple accumulation de données ne garantit plus les mêmes progrès qu’auparavant.
La limite de la puissance et de l’énergie
Former un modèle d’IA moderne demande une infrastructure massive. Des milliers de processeurs spécialisés fonctionnent pendant des semaines ou des mois, consommant d’énormes quantités d’énergie.
Chaque nouvelle génération devient plus coûteuse à entraîner. Le prix, la consommation énergétique et les contraintes techniques augmentent rapidement. À mesure que ces coûts augmentent, continuer sur la même trajectoire devient plus difficile.
Ce n’est plus seulement un problème technique. C’est un problème physique et économique.
La fin des gains faciles
Au début, augmenter la taille des modèles produisait des gains spectaculaires. Aujourd’hui, ces gains deviennent plus progressifs. Chaque amélioration demande plus d’efforts, plus de ressources et plus d’innovation.
Ce phénomène est bien connu dans l’histoire des technologies. Les premières phases d’une révolution sont rapides. Puis vient un plateau. Non pas parce que le progrès s’arrête, mais parce que la méthode initiale atteint ses limites.
L’IA semble approcher ce moment.
Un ralentissement ne signifie pas une fin
Il est essentiel de comprendre que ce ralentissement potentiel ne signifie pas la fin de l’intelligence artificielle. Il marque plutôt une transition.
L’histoire technologique montre que les plateaux précèdent souvent les transformations. Lorsque une approche atteint ses limites, une nouvelle approche émerge.
La prochaine phase de l’IA ne reposera probablement pas sur des modèles simplement plus grands, mais sur des modèles conçus différemment.
Des systèmes capables de raisonner plus efficacement.
Des systèmes capables d’apprendre avec moins de données.
Des systèmes capables d’interagir avec le monde réel.
Le passage à une nouvelle phase
L’IA pourrait entrer dans une phase où les progrès viendront davantage de l’architecture et de la conception que de la taille brute. Les chercheurs explorent déjà de nouvelles approches : systèmes hybrides, agents autonomes, apprentissage plus efficace, intégration avec des environnements physiques.
Ce changement marque une évolution naturelle. La première phase consistait à prouver que l’intelligence artificielle pouvait émerger à grande échelle. La prochaine phase consistera à la rendre plus efficace, plus autonome et plus intégrée au monde réel.
2030 : une fin ou un tournant
Certains chercheurs considèrent que la période autour de 2030 pourrait représenter un point de transition. Non pas un arrêt du progrès, mais la fin d’une phase dominée par le scaling.
La croissance exponentielle pourrait ralentir.
Mais ce ralentissement pourrait préparer une transformation plus profonde.
Car l’intelligence artificielle ne disparaît pas.
Elle évolue.
Conclusion
Pendant des années, l’intelligence artificielle a progressé en devenant plus grande. Cette stratégie a permis des avancées spectaculaires. Mais aujourd’hui, ses limites commencent à apparaître.
Le ralentissement potentiel de cette progression ne marque pas la fin de l’IA.
Il marque la fin de sa première forme.
La prochaine révolution ne viendra pas de modèles plus grands.
Elle viendra de modèles différents.