AGI 2026-2027 : Les 6 Visions Opposées de Altman, Musk, Amodei, Zuckerberg, LeCun et Hassabis

Six leaders, six fortunes colossales, six visions irréconciliables de ce que sera l’intelligence artificielle générale. Qui a raison ? La réponse à cette question vaut des milliers de milliards de dollars et déterminera peut-être l’avenir de notre espèce.

Cet article compare leurs visions sur 7 dimensions clés : timeline, définition de l’AGI, architecture technique, applications prioritaires, gestion des risques, philosophie sociétale et stratégie business.

• Sam Altman promet l’AGI d’ici 2027.
• Yann LeCun affirme qu’on n’y arrivera pas avant des décennies avec les approches actuelles.
• Elon Musk construit le plus grand cluster de calcul jamais conçu.
• Dario Amodei parie sur la sécurité comme avantage compétitif.
• Mark Zuckerberg mise sur l’open source radical.
• Demis Hassabis, auréolé d’un Prix Nobel pour AlphaFold, voit l’AGI comme un accélérateur de découvertes scientifiques.

Les années 2026-2027 s’annoncent décisives : au moins une de ces visions sera validée ou réfutée.

Tableau Comparatif : 6 Visions, 6 Trajectoires

Leader	Timeline AGI	Approche	Focus	Risques	Modèle
Sam Altman	2027-2028	Scale + o-series	Productivité	Modéré	Fermé/API
Elon Musk	2026	Compute massif	Robotique	Élevé (20%)	Hybride
Dario Amodei	2026-2027	Constitutional AI	Sécurité	Très élevé	Fermé
Demis Hassabis	2028-2030	World Models + Multi-systèmes	Science	Non-zéro	Hybride/Google
Mark Zuckerberg	Non prioritaire	Open source	Social/AR	Faible	Ouvert
Yann LeCun	Décennies	JEPA/World Models	Recherche	Sceptique	Académique

Sam Altman : Le Prophète De L’Accélération

La Thèse Centrale

Co-fondateur d’OpenAI et figure la plus médiatisée de la course à l’AGI, Sam Altman incarne la posture optimiste-urgente.

Sa thèse tient en une phrase : l’AGI arrivera avant 2030, probablement autour de 2027, et transformera positivement la civilisation si nous nous y préparons correctement.

Timeline Et Définition

Altman a progressivement raccourci ses prédictions. En 2023, il parlait de « quelques années ». Début 2025, il évoquait 2027-2028 comme horizon probable.

Sa définition de l’AGI reste volontairement floue : un système capable d’accomplir la majorité des tâches intellectuelles qu’un humain peut faire, avec un impact économique mesurable, environ 100 milliards de dollars de revenus générés.

Architecture Technique

La stratégie d’OpenAI repose sur trois piliers : le scaling des transformers (GPT-5 attendu courant 2025), la série o (o1, o3, o4-mini) introduisant le « reasoning at inference time », et des capacités d’agents de plus en plus autonomes.

OpenAI investit massivement dans l’infrastructure, notamment via le projet Stargate (500 milliards de dollars sur 4 ans).

Applications Prioritaires

Altman vise la productivité cognitive à grande échelle. ChatGPT compte 400 millions d’utilisateurs hebdomadaires. Les entreprises paient pour des assistants spécialisés.

Position Sur Les Risques

Posture ambivalente : Altman reconnaît publiquement les risques existentiels, mais OpenAI a licencié son équipe de sécurité à long terme, alimentant les critiques sur son engagement réel.

Philosophie Sociétale

Vision techno-optimiste : l’AGI créera une abondance inédite, résoudra le changement climatique, accélérera la recherche médicale. Il défend un revenu universel de base financé par une taxe sur les profits de l’IA.

Synthèse

Forces : exécution rapide, produit déjà dominant, capacité à lever des fonds quasi illimitée. Vulnérabilités : dépendance à Microsoft, turnover dans l’équipe, critiques sur la sécurité.

Test décisif : si GPT-5 ne montre pas de saut qualitatif majeur d’ici fin 2026, la thèse du scaling pur sera fragilisée.

Elon Musk : L’Outsider Qui Veut Gagner Par La Force Brute

La Thèse Centrale

Après avoir co-fondé OpenAI puis quitté le conseil d’administration en 2018, Elon Musk a créé xAI en 2023.

Sa conviction : l’AGI sera développée quoi qu’il arrive, autant que ce soit par quelqu’un qui se soucie de l’humanité.

Timeline Et Définition

Musk est le plus agressif sur les timelines : 2026 pour une intelligence collective dépassant l’humanité entière. Ses déclarations sont à prendre avec précaution, au vu de ses antécédents (Tesla autonome promise pour 2020).

Architecture Technique

xAI a construit Colossus, le plus grand cluster de calcul au monde (100 000 GPU H100, bientôt 200 000).

L’avantage unique de Musk : l’intégration verticale avec les données de X, les véhicules Tesla et les robots Optimus.

Applications Prioritaires

La robotique est l’objectif ultime. Optimus, le robot humanoïde de Tesla, devrait intégrer les modèles de xAI. Grok alimente X Premium comme assistant conversationnel.

Position Sur Les Risques

Paradoxe Musk : il a longtemps alerté sur les risques existentiels, mais accélère aujourd’hui plus vite que tous. Sa justification : mieux vaut que l’AGI soit développée par quelqu’un qui comprend les risques.

Philosophie Sociétale

Vision libertarienne teintée d’anxiété existentielle. Musk veut une IA « maximally truth-seeking », non contrainte par le politiquement correct. Il lie AGI et colonisation de Mars.

Synthèse

Forces : ressources financières illimitées, intégration hardware-software. Vulnérabilités : dispersion sur trop de fronts, historique de promesses non tenues. Test décisif : si Colossus ne produit pas un modèle clairement supérieur à GPT-5 d’ici 2026, sa thèse sera remise en question.

Dario Amodei : Le Pari De La Sécurité Comme Avantage

La Thèse Centrale

Ex-VP Research d’OpenAI, Dario Amodei a fondé Anthropic en 2021. Leur pari : la sécurité de l’IA est un avantage compétitif.

Un modèle fiable et contrôlable vaudra plus qu’un modèle puissant mais imprévisible.

Timeline Et Définition

Amodei a surpris en avril 2025 en déclarant que l’AGI pourrait arriver dès 2026, avec une ASI dans la même décennie.

Sa définition : un système capable de réaliser virtuellement tout ce qu’un expert humain peut faire.

Architecture Technique

Anthropic a développé le Constitutional AI : des principes éthiques intégrés directement dans l’entraînement.

Claude, leur modèle phare, est réputé plus « aligné » que ses concurrents.

Applications Prioritaires

Claude cible le marché entreprise : analystes, développeurs, chercheurs. Anthropic évite délibérément le grand public pour contrôler les cas d’usage.

Position Sur Les Risques

Amodei est le plus explicite sur les dangers : 10-25% de probabilité d’un « scénario catastrophique » si l’AGI est mal gérée.

Anthropic publie ses évaluations de risques et a mis en place un « Responsible Scaling Policy ».

Philosophie Sociétale

Optimisme conditionnel : l’AGI peut transformer positivement le monde, mais ce futur dépend de choix collectifs sur la gouvernance, à mettre en place dans les 2-3 prochaines années.

Synthèse

Forces : équipe technique de premier plan, positionnement différencié sur la sécurité. Vulnérabilités : budgets inférieurs à OpenAI et xAI.

Test décisif : si un concurrent sort une AGI avant Anthropic sans catastrophe, son positionnement perdra de sa pertinence.

Mark Zuckerberg : L’Open Source Contre Les Gardiens

La Thèse Centrale

Mark Zuckerberg ne promet pas l’AGI pour demain. Son pari : l’IA doit être ouverte, non contrôlée par quelques entreprises. Meta a libéré Llama gratuitement, transformant le paysage concurrentiel.

Timeline Et Définition

Zuckerberg est le moins pressé sur l’AGI. Il veut construire une AGI « responsable et bénéfique », sans date précise. L’objectif immédiat : l’IA utile (assistants, recommandation, création de contenu, AR/VR).

Architecture Technique

Llama 3.1 405B rivalise avec les meilleurs modèles propriétaires. Meta investit 65 milliards de dollars en 2025 dans l’infrastructure IA. Les modèles sont publiés avec leurs poids, permettant le fine-tuning par des tiers.

Position Sur Les Risques

Zuckerberg minimise les risques existentiels. Pour lui, le vrai danger serait une concentration de l’IA entre quelques mains. Il critique les discours alarmistes d’OpenAI et Anthropic.

Philosophie Sociétale

Démocratisation technologique : l’open source crée plus de sécurité que le secret des labos fermés, car des milliers d’yeux scrutent le code.

Synthèse

Forces : distribution massive via les plateformes Meta, communauté open source dynamique. Vulnérabilités : réputation ternie par les scandales, modèle économique dépendant de la publicité.

Test décisif : si un acteur malveillant utilise un Llama fine-tuné pour causer des dommages, la stratégie open source sera remise en question.

Yann LeCun : Le Sceptique Qui Cherche Ailleurs

La Thèse Centrale

Prix Turing 2018, Yann LeCun dirige la recherche IA de Meta. Sa thèse : les LLM actuels ne mèneront jamais à l’AGI. Nous faisons fausse route.

Timeline Et Définition

LeCun est le plus conservateur : l’AGI prendra des décennies. Il critique les timelines 2026-2027, qualifiant les LLM de « perroquets stochastiques » incapables de vraie compréhension.

Architecture Technique

Il développe les World Models : des systèmes qui apprennent un modèle interne du monde, permettant de simuler des actions et leurs conséquences. Son architecture JEPA vise à apprendre des représentations abstraites de la réalité.

Position Sur Les Risques

LeCun est le plus sceptique sur les risques existentiels. Il qualifie les discours apocalyptiques de « science-fiction mal informée ».

Pour lui, les vrais dangers sont la désinformation et les biais algorithmiques.

Philosophie Sociétale

Optimisme technologique de long terme : l’IA apportera des bénéfices immenses, mais nous surestiment la vitesse d’arrivée de l’AGI.

Les perturbations sociales seront graduelles, gérables.

Synthèse

Forces : crédibilité scientifique inégalée, pensée originale. Vulnérabilités : ses World Models n’ont pas encore produit de percée comparable aux transformers.

Demis Hassabis : L’AGI Au Service De La Science

La Thèse Centrale

Prix Nobel de Chimie 2024 pour AlphaFold, Demis Hassabis incarne la crédibilité scientifique absolue dans l’IA. Pour lui, l’AGI n’est pas une fin en soi, c’est un accélérateur de découvertes scientifiques. Le vrai test de l’AGI : inventer quelque chose que l’humanité n’aurait pas découvert seule.

Timeline Et Définition

Hassabis a évolué d’une prudence extrême (« 10+ ans » en 2018) vers une timeline accélérée : 5-10 ans, avec une probabilité de 50% d’atteindre l’AGI avant 2030. À Davos 2026, il évoque même « peut-être 3-5 ans » pour les composantes essentielles. Sa définition : un système capable de créativité et d’invention scientifique autonome.

Architecture Technique

DeepMind poursuit une approche hybride multi-systèmes :

• World Models Robustes : modèles capables de prédictions causales fiables dans des environnements complexes.
• Apprentissage Continu : systèmes capables d’apprendre en continu sans réentraînement complet.
• Raisonnement Hiérarchique : architectures capables de planification à long terme et de décomposition de problèmes complexes.
• Compréhension Multimodale Profonde : intégration sémantique entre texte, image, vidéo.

La stratégie : résoudre les limites fondamentales identifiées, pas seulement scaler les architectures actuelles.

Applications Prioritaires

DeepMind a déjà révolutionné la biologie structurale avec AlphaFold (200 millions de structures protéiques prédites). Domaines ciblés :

• Fusion nucléaire : optimisation des plasmas via apprentissage par renforcement (collaboration avec UKAEA).
• Climat : modélisation haute résolution, prédictions météo (GraphCast bat les modèles traditionnels).
• Nouveaux matériaux : GNoME a découvert 2,2 millions de structures cristallines inédites.
• Mathématiques fondamentales : AlphaGeometry, AlphaTensor — l’IA qui fait des découvertes mathématiques.

Le scénario optimiste : abondance radicale via percées scientifiques (énergie propre illimitée, matériaux révolutionnaires, éradication de maladies majeures).

Position Sur Les Risques

Hassabis est plus nuancé que les extrêmes. Il parle de « probabilité non-zéro » de scénario très négatif :

• Risques biologiques : une AGI pourrait concevoir des pathogènes ou armes biologiques.
• Cyber-risques : systèmes autonomes découvrant et exploitant des vulnérabilités à échelle massive.
• Autonomie excessive : systèmes poursuivant des objectifs sans contrôle humain effectif.

Approche sécurité : équipe dédiée « Scalable Alignment », recherche sur l’interprétabilité des modèles, plaidoyer pour une régulation internationale comparable au nucléaire ou à la biologie.

Philosophie Sociétale

Hassabis évoque la nécessité d’une « nouvelle philosophie politique » pour un monde post-AGI :

• UBI et redistribution : indispensable si l’automatisation est aussi rapide qu’anticipé.
• Gouvernance mondiale : l’AGI transcende les frontières, nécessitant des institutions internationales capables de réguler sans étouffer l’innovation.
• Préservation de l’agentivité humaine : comment maintenir le sentiment de contrôle et d’utilité dans un monde où l’IA surpasse les humains intellectuellement ?

Il rejette les extrêmes (catastrophisme paralysant et optimisme naïf), et souligne que l’utopie repose sur des prérequis technologiques et politiques non garantis.

Compromis Éthiques

DeepMind, lors de sa création en 2010, avait une clause éthique anti-militaire. Après le rachat par Google et la fusion avec Google Brain (2023), cette garantie s’est diluée. Google a des contrats militaires (Project Maven controversé). Hassabis marche sur une ligne fine entre idéaux scientifiques et réalités corporates.

Synthèse

Forces : crédibilité scientifique inégalée (Nobel), résultats concrets (AlphaFold, AlphaGo), approche équilibrée risques/opportunités, accès aux ressources Google. Vulnérabilités : timeline plus conservatrice que les concurrents, dépendance à Google, approche multi-systèmes complexe.

Les Lignes De Fracture

Divergence Fondamentale : L’Architecture

Le débat technique oppose deux camps : Altman, Musk et Amodei pensent que le scaling des transformers mènera à l’AGI ; LeCun et Hassabis affirment qu’il faut résoudre des limites fondamentales (world models, apprentissage continu). Zuckerberg joue les deux tableaux.

Divergence Économique : Ouvert Vs Fermé

OpenAI et Anthropic vendent l’accès à leurs modèles via API. Meta distribue gratuitement. xAI adopte une position intermédiaire. Cette différence reflète des modèles économiques opposés.

Convergence Rare : L’Urgence

Cinq des six (sauf LeCun) s’accordent sur un point : nous vivons un moment charnière. Les investissements (100 à 500 milliards de dollars) traduisent cette conviction partagée.

L’Impossibilité Que Tous Aient Raison

Ces six visions ne peuvent pas être simultanément correctes. Si LeCun a raison, les milliards investis par Altman et Musk dans le scaling seront partiellement gaspillés.

Si Altman a raison, la prudence d’Anthropic sera un handicap concurrentiel. Si Zuckerberg a raison, les modèles fermés deviendront des curiosités historiques. Si Hassabis a raison, l’AGI sera d’abord un outil scientifique révolutionnaire.

La question n’est pas seulement « qui créera l’AGI en premier ? » mais « quelle forme prendra-t-elle ? » Un assistant cognitif ? Un robot physique ? Un outil scientifique ? Une infrastructure ouverte ? Ou quelque chose que nous n’imaginons pas encore ?

D’ici 2027, nous aurons des réponses à plusieurs de ces questions. Ce qui est certain : nous assistons à la compétition technologique la plus intense de l’histoire humaine, menée par six personnalités aux visions radicalement incompatibles.

L’enjeu dépasse la valorisation boursière ou la suprématie technologique. C’est l’architecture cognitive de l’avenir qui se décide maintenant.

FAQ

Qu’est-ce que l’AGI exactement ?

L’Intelligence Artificielle Générale désigne une IA capable d’accomplir n’importe quelle tâche intellectuelle qu’un humain peut faire, contrairement aux IA actuelles spécialisées.

Pourquoi les prédictions de timeline varient-elles autant ?

Les experts utilisent des définitions différentes de l’AGI et font des paris différents sur les architectures techniques. Altman pense que le scaling suffit, LeCun et Hassabis pensent qu’il faut une nouvelle approche.

Quelle est la différence entre AGI et ASI ?

L’AGI égale l’intelligence humaine générale. L’ASI (Artificial Superintelligence) la dépasse largement. Dario Amodei pense que l’ASI pourrait suivre l’AGI en quelques années seulement.

Pourquoi Meta distribue-t-elle ses modèles gratuitement ?

Meta gagne de l’argent via la publicité, pas via les API d’IA. Distribuer Llama gratuitement crée un écosystème autour de leurs outils et empêche OpenAI ou Google de dominer le marché.

Les World Models de LeCun sont-ils une alternative crédible aux LLM ?

L’approche est scientifiquement élégante mais n’a pas encore produit de résultats comparables aux transformers. Le jury est encore dehors.

Pourquoi Elon Musk a-t-il quitté OpenAI puis créé xAI ?

Musk a quitté le board d’OpenAI en 2018 pour éviter les conflits d’intérêts avec Tesla. Il a ensuite critiqué la direction prise par OpenAI (trop commercial, pas assez « safe »). xAI lui permet de contrôler directement le développement selon sa vision.

Que signifie « Constitutional AI » chez Anthropic ?

C’est une technique d’entraînement où le modèle apprend à suivre un ensemble de principes éthiques (une « constitution ») plutôt que d’être simplement filtré après coup.

Qui investit dans ces entreprises ?

OpenAI est financé par Microsoft, Anthropic par Amazon et Google, xAI par Musk et des investisseurs privés, Meta autofinance ses recherches. Les montants dépassent les centaines de milliards de dollars cumulés.

Quels sont les risques concrets de l’AGI selon les experts ?

Amodei et Hassabis citent : perte de contrôle sur des systèmes autonomes, utilisation malveillant pour des cyberattaques ou armes biologiques, concentration excessive du pouvoir économique. LeCun minimise ces risques et pointe plutôt la désinformation et les biais algorithmiques.

Comment saura-t-on que l’AGI est arrivée ?

Il n’existe pas de test universellement accepté. Certains proposent des benchmarks économiques, d’autres des critères techniques ou des capacités pratiques. Le flou définitionnel rend la mesure difficile.