L’AGI (pour Artificial General Intelligence), ou intelligence artificielle générale, désigne une IA capable de comprendre, apprendre et accomplir une très grande variété de tâches intellectuelles, y compris des tâches nouvelles, avec un niveau comparable à celui d’un humain. À la différence des IA actuelles, souvent très performantes mais spécialisées, l’AGI vise une polyvalence cognitive : raisonner, transférer des connaissances d’un domaine à l’autre, s’adapter à des situations inédites et résoudre des problèmes sans être reconfigurée à chaque fois.
On oppose souvent l’AGI à l’IA dite narrow (ou spécialisée, parfois appelée ANI). Une IA spécialisée excelle dans un périmètre précis (reconnaissance d’images, recommandation, génération de texte, etc.), mais elle peine dès que le contexte change trop ou que la tâche demande un vrai transfert de compétences.
Dans la littérature, l’AGI est parfois proche des notions d’IA forte (strong AI) et se distingue de l’ASI (superintelligence artificielle), qui décrirait une IA dépassant largement les humains dans (presque) tous les domaines.
À ce jour, l’AGI reste un objectif théorique plutôt qu’une réalité établie : les systèmes les plus avancés donnent parfois une impression de généralité, mais ils peuvent aussi montrer des limites nettes (erreurs de raisonnement, manque de fiabilité, fragilité face à certains contextes, difficulté à “comprendre” au sens humain du terme). En plus, il n’existe pas une définition universelle et consensuelle de l’AGI : selon les acteurs, le seuil peut se jouer sur la polyvalence, la performance moyenne, l’autonomie, ou la capacité à se perfectionner.
Si l’AGI devenait opérationnelle, son intérêt viendrait de sa capacité à prendre en charge des missions complexes de bout en bout, en combinant analyse, décision et exécution sur plusieurs outils. En pratique, cela pourrait accélérer :
Par définition, une IA plus générale pose aussi des questions plus larges : fiabilité, alignement (agir selon l’intention humaine), cybersécurité, usage détourné, impact sur l’emploi et responsabilités en cas d’erreur. C’est pourquoi beaucoup d’organisations parlent d’AGI en même temps que de cadres de gouvernance et de règles de déploiement (tests, contrôle, audit, traçabilité).
Dans les faits, se “préparer à l’AGI”, c’est surtout structurer une stratégie IA réaliste : identifier les cas d’usage, sécuriser les données, définir des règles de validation et industrialiser ce qui fonctionne. Une agence ia peut vous aider à cadrer les priorités, mettre en place des workflows d’automatisation, choisir les bons modèles et mesurer l’impact (qualité, coûts, délais) tout en gardant un niveau de contrôle adapté aux enjeux métier.
Non, à ce jour l’AGI est surtout un objectif de recherche et un concept débattu. Les IA actuelles peuvent paraître “générales” sur certains usages, mais elles restent généralement limitées (fiabilité, raisonnement, autonomie, compréhension profonde, robustesse).
Un LLM est un modèle spécialisé dans le langage (comprendre et générer du texte), même s’il peut couvrir beaucoup de sujets. L’AGI, elle, implique une capacité générale à apprendre et s’adapter à de nombreuses tâches, y compris hors langage, avec un vrai transfert de compétences et une autonomie plus large.
Les termes sont proches. L’“IA forte” renvoie souvent à l’idée d’une IA qui aurait des capacités comparables à l’humain de manière générale. “AGI” est davantage utilisé dans les discussions techniques et prospectives pour décrire une intelligence polyvalente, capable d’apprendre et de résoudre des problèmes dans de multiples domaines.
L’AGI vise un niveau équivalent à l’intelligence humaine sur une grande variété de tâches. L’ASI (Artificial Superintelligence) désigne une IA qui dépasse largement les humains dans presque tous les domaines, y compris créativité, stratégie, recherche et vitesse d’exécution.
On parle souvent de critères comme : polyvalence, autonomie, robustesse, apprentissage rapide sur de nouveaux problèmes, transfert entre domaines, et capacité à planifier sur plusieurs étapes. Le défi : il n’existe pas un test unique et universellement accepté.
Le plus rentable est d’industrialiser l’IA disponible aujourd’hui : cas d’usage prioritaires, qualité des données, gouvernance, sécurité, mesure du ROI, et automatisations. Une agence ia peut aider à structurer cette démarche et à déployer des solutions fiables, pilotées par des indicateurs métier.
L’AGI est l’idée d’une IA généraliste, capable d’apprendre et de s’adapter à une large diversité de tâches comme un humain. Le concept est puissant, mais encore débattu dans ses critères exacts. Pour les entreprises, l’enjeu immédiat consiste surtout à bâtir des fondations solides (données, gouvernance, cas d’usage) afin de tirer parti des IA disponibles aujourd’hui, tout en restant prêtes pour la suite.
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