L’IA n’accélère pas encore la recherche en IA

MMarc

Google DeepMind ne constaterait pas d’accélération mesurable de la recherche en intelligence artificielle provoquée par l’intelligence artificielle elle-même, selon The Decoder, qui cite l’ingénieur de l’entreprise Haydn Belfield. L’indice interne de DeepMind, construit à partir de 123 modèles et de 92 tests, montre que les capacités de Gemini progressent régulièrement, d’environ 0,1 point par mois, sans accélération significative. L’intelligence artificielle écrit plus de 75 % du code de production chez Google, mais environ 88 % des modifications nécessitent encore une supervision ou une relecture humaine, et chaque changement est relu avant soumission. La part des modifications entièrement déléguées à l’intelligence artificielle est passée de 7,5 % à 11,9 %, ce qui reste minoritaire. Sur 74 tâches réalistes d’ingénierie en apprentissage automatique, l’agent Argon en résout environ la moitié ; dans 1 389 essais, ses succès sans aide humaine diminuent nettement lorsque les tâches deviennent plus difficiles. Selon douze chercheurs seniors de DeepMind, l’automatisation fonctionne mieux sur des tâches précises et vérifiables que sur des travaux moins cadrés. Belfield estime que l’intervention humaine reste essentielle pour la recherche créative, la conception d’expériences inédites, le repérage d’instabilités subtiles et la planification à long terme. DeepMind attribue la légère avance de Gemini 4 Argon à davantage de calcul et à une meilleure organisation, et juge actuellement faible le risque que l’automatisation accélère la recherche, tout en développant des outils pour détecter une éventuelle accélération.