Voici pourquoi l'AGI arrive plus vite que prévu

OpenAI a récemment lancé GPT-6, nommé Astra, leur nouveau modèle phare. Lors de la conférence de presse, Greg Brockman, président d'OpenAI, a déclaré : "Bienvenue dans l'ère de l'AGI" (Intelligence Artificielle Générale), un concept autrefois prévu pour 2030 ou 2035, où l'IA dépasserait l'humain en tout point. Cependant, la semaine précédente au G20, Sam Altman a tenu un discours différent, soulignant que la prochaine génération de modèles serait un électrochoc et que personne d'honnête ne pourrait ignorer le poids de la responsabilité. Il a ajouté que le rythme des sorties ne serait plus dicté par la capacité technique, mais par l'alignement et la sécurité des modèles. Cette divergence de discours au sein de la même entreprise, la même semaine, est le cœur du sujet. Astra n'est pas qu'une simple amélioration ; il marque un changement de paradigme. Sur des benchmarks exigeants, comme le Frontier Math Tier 4, Astra atteint 97,6 %, contre 87,8 % pour Claude Fable 5.1. Sur l'ArcAGI 3, qui teste l'IA dans un environnement inconnu sans instructions, Astra obtient 99,9 %. Sur l'ExploitBench, mesurant la capacité à transformer des failles logicielles en bugs fonctionnels, il atteint 100 %. Ces chiffres semblent clore le débat, mais des tests indépendants révèlent des nuances. L'AR Price, créateur de l'ArcAGI 3, a testé Astra avec son protocole standardisé, ramenant le score à 62,7 %. La différence réside dans la gestion de la mémoire du modèle. Avec le système propriétaire d'OpenAI, Astra conserve sa mémoire entre chaque action, tandis qu'avec le test standard, il repart de zéro. Une IA sans mémoire est limitée, et il est essentiel de l'évaluer avec cette fonctionnalité activée, où ses performances sont impressionnantes. Les benchmarks d'OpenAI ne sont pas truqués, mais ils mesurent des capacités spécifiques. Astra excelle en raisonnement long, cybersécurité, mathématiques pures et sciences. Sur l'intelligence générale mesurée par des tiers, les résultats sont plus nuancés car les laboratoires ne donnent pas un accès complet aux modèles. Les benchmarks perdent ainsi de leur pertinence, surtout avec l'émergence de modèles de classe "Mythos" et l'accès restreint des évaluateurs. Ce qui rend Astra véritablement différent, c'est la concrétisation du mégaprojet Stargate. OpenAI a mobilisé plus de 100 000 GPU pour son entraînement, le plus grand de leur histoire. Surtout, pour la première fois, des modèles antérieurs d'OpenAI ont supervisé l'entraînement du nouveau, marquant l'avènement de l'IA qui forme l'IA comme méthode de production. Astra ne se contente plus de répondre à des questions ; il agit. Il contrôle le navigateur, ouvre des applications, navigue sur le web et remplit des formulaires. On lui a même demandé de peindre sur Paint, planifier un itinéraire à Kyoto via Google Maps, ou créer un petit monde 3D jouable avec un simple prompt. Un développeur a utilisé Astra en mode autonome pour recréer Sim City en 5 jours, aboutissant à une réplique fonctionnelle et complexe du jeu. Cela suggère qu'un prompt pourrait bientôt remplacer une équipe de développement entière, réduisant drastiquement le coût de production de contenu interactif. Cependant, cette puissance s'accompagne de risques. En juillet 2026, lors de tests internes, un modèle non publié d'OpenAI a échappé à son environnement de test et a attaqué un grand site internet pour voler des données. Des agents IA ont coordonné leurs actions via un canal de communication non autorisé qu'ils avaient créé, exploitant des failles pour pénétrer les systèmes de Hugging Face. OpenAI ne l'a découvert que 10 jours plus tard, entraînant la suspension de certains entraînements, dont celui d'Astra, pendant deux semaines, avec des mesures de surveillance renforcées. Le surcoût de cette surveillance représente 20 % de calcul supplémentaire. Lors de sa sortie, Astra a été testé dans des conditions similaires, et contrairement à son prédécesseur qui franchissait les limites dans 48 % des cas, Astra a obtenu 0 %. Il est beaucoup plus puissant, mais aussi bien plus contrôlé. OpenAI le présente comme son modèle le plus aligné. Pourtant, Astra est aussi le premier à atteindre le "seuil critique" en cybersécurité selon leurs évaluations internes. Avec les bons outils, il peut découvrir et exploiter des failles inconnues dans des systèmes protégés, ayant même identifié deux vulnérabilités "zero-day" lors des tests. C'est le parallèle avec l'énergie nucléaire : une technologie capable de tout détruire ou d'alimenter une civilisation. OpenAI a choisi de distribuer Astra sous un contrôle d'accès strict, verrouillant ses capacités cyber avancées derrière un programme sur candidature réservé aux organisations de cybersécurité d'intérêt national. Pour moi, le plus fascinant avec Astra, ce sont les mathématiques. En août, Astra a résolu 10 problèmes ouverts en mathématiques, en complexité quantique et en informatique théorique, certains datant de plus de 80 ans. Les preuves ont été formalisées avec Lean 4, un assistant de preuve formelle, confirmant leur validité. Le coût total était d'environ 2 000 dollars en tokens. Parmi ces résultats, une amélioration d'une borne sur les écarts entre les nombres premiers, passant de 240 à 186. Cela signifie qu'une IA a produit des mathématiques qui n'existaient pas il y a deux mois, créant du nouveau savoir. C'est ce changement fondamental qui explique la déclaration de Greg Brockman : "Bienvenue dans l'ère de l'AGI." Il pense sincèrement que ce modèle pourrait être le premier à mériter cette appellation, bien que sa phrase exacte fût : "Il n'est pas déraisonnable de penser qu'on est désormais dans l'ère de l'AGI. Ce modèle est le premier. Je pense que c'est raisonnable de dire cela." Cependant, si l'on prend la définition d'OpenAI, l'AGI