Les États-Unis sont obsédés par l’idée de parvenir à une intelligence artificielle générale avant la Chine. La Chine s'en fiche
La promesse de l’AGI est devenue « le loup arrive » pour certaines entreprises d’IA. Les gourous des sociétés américaines d’IA ne s’arrêtent pas à la tant attendue intelligence artificielle générale, celle qui surpassera l’humain dans tous les domaines de la connaissance. En Chine, cela ne semble pas avoir beaucoup d’importance.
L’écart AGI. Elon Musk, Dario Amodei, Sam Altman… ils sont tous d'accord sur le fait qu'AGI est sur le point de tomber, du moins c'est ce qu'ils ont dit à un moment donné. Nous ne pouvons pas savoir à quel point ils sont proches, ce que nous savons, c'est que pour atteindre l'AGI, ils ont besoin de plus de puissance de calcul, ce qui nécessite beaucoup (plus) d'argent. L’AGI comme justification d’un investissement insensé.
Ils affirment dans High Capacité que la Chine mentionne à peine l'AGI dans son initiative AI+ de 2025 et qu'elle ne l'a pas mentionnée dans le « Plan de développement de l'IA de nouvelle génération » de 2018. L'IA est une technologie stratégique de grande importance, mais ils se concentrent sur des applications spécifiques telles que l'automatisation industrielle, la conduite autonome ou la robotique. Transformatrice, oui, mais pas un tournant qui changera complètement le monde.
Celui qui arrive le premier gagne (ou pas). C'est la logique américaine dans cette course. Pour y parvenir, ils misent tout sur un seul cheval et l’AGI est l’objectif. S’ils arrivent avant, ils obtiendront un avantage économique et militaire insurmontable : ils auront gagné. En revanche, si la Chine arrivait avant, le rapport de force changerait complètement.
La vérité est que les choses doivent aller très mal pour que les États-Unis ne gagnent pas cette course. Le problème est que, pendant qu’ils font cet effort titanesque, la Chine les bat sur d’autres fronts comme la voiture électrique, la robotique industrielle, les drones, les panneaux solaires… Gagner la bataille de l’IA, mais perdre la guerre économique.
La Chine est calme. Pourquoi la Chine n’est-elle pas si enthousiasmée par l’AGI ? Pour commencer, il n’est pas évident que la mise à l’échelle des modèles soit la voie la plus rapide vers l’AGI et que cela nécessite un investissement gigantesque sans aucune garantie. Mais c’est surtout parce qu’ils n’achètent pas l’idée « d’arriver les premiers » ; Même si les États-Unis les dépassent, ils peuvent simplement les copier et les rattraper rapidement. Yao Shunyu, scientifique en chef de l'IA chez Tencent, a déclaré : « L'histoire montre qu'une fois qu'une voie technique est validée, les équipes chinoises peuvent rapidement la reproduire et même la surpasser dans des domaines spécifiques, tels que les véhicules électriques ou la fabrication. » La question n’est pas tant de savoir qui y arrive en premier, mais plutôt qui en fait le meilleur usage.
Qui parle d’AGI en Chine ? Les déclarations de Yao Shunyu ont eu lieu dans le cadre du sommet AGI-Next, où plusieurs dirigeants d'entreprises chinoises d'IA se sont réunis pour parler de l'avenir du secteur. Des personnalités telles que le fondateur de DeepSeek, le PDG de Ziphu ou le fondateur de Moonshot ont parlé de leur objectif étant d'atteindre l'AGI, même si elles n'ont pas partagé beaucoup plus de détails. L’entreprise qui a le plus approfondi est peut-être Alibaba, qui a présenté en détail ses projets visant à atteindre la superintelligence (ASI).
Ces dirigeants, comme ceux des entreprises américaines, peuvent avoir des motivations commerciales dans ces déclarations, mais il existe d'autres organisations en Chine qui étudient ce domaine comme l'Institut d'intelligence artificielle générale de Pékin ou l'Institut d'IA générale de Chongqing. Il y a des initiatives, mais elles sont loin d’atteindre le niveau d’obsession qu’elles suscitent aux États-Unis.
Une stratégie reposante. Alors que les États-Unis accumulent des puces et évoluent comme des fous, en Chine, ils choisissent de le faire plus lentement. Ils privilégient les puces nationales et l'open source avec l'idée de favoriser l'adoption de leurs modèles. C'est une vision à plus long terme. Une course de longue distance, pas un sprint.
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