Peut-on définir la singularité technologique, mesurer son avancée et estimer une date d’arrivée ? Analyse claire, chiffrée et sans jargon des scénarios possibles.
En résumé
La singularité technologique désigne un seuil au-delà duquel des systèmes d’intelligence artificielle s’améliorent eux-mêmes si vite que le rythme du progrès dépasse nos capacités de suivi et de gouvernance. L’idée, née au XXᵉ siècle, s’est précisée avec la notion de superintelligence artificielle capable de résoudre des problèmes hors de portée humaine. Aujourd’hui, des prévisions sérieuses existent : Ray Kurzweil maintient l’hypothèse d’une IA « de niveau humain » vers 2029 et une fusion homme-machine autour de 2045 ; Demis Hassabis parle d’un horizon de 5 à 10 ans pour une AGI crédible ; Geoffrey Hinton évoque un risque d’issues dangereuses à 10-20 % d’ici trente ans. Les marchés de prévision comme Metaculus donnent, à date, une première annonce d’AGI plutôt vers la fin des années 2020 ou le début des années 2030. Entre les avantages massifs (santé, énergie, science) et les risques systémiques (emplois, sécurité, gouvernance), la question n’est plus « si », mais « dans quelles conditions ». La fenêtre utile consiste à investir dans l’évaluation, la sûreté et la régulation, tout en gardant une lecture lucide des limites scientifiques actuelles.
La définition de la singularité technologique
La singularité technologique est le point hypothétique où l’amélioration autonome des systèmes numériques devient si rapide que la société entre dans un régime de changement quasi discontinu. En pratique, le débat s’organise autour de trois paliers : l’IA étroite, l’AGI (Artificial General Intelligence) et la superintelligence artificielle. L’AGI vise une compétence transversale proche de l’humain ; la superintelligence dépasse largement nos performances cognitives dans la plupart des domaines, et pourrait accélérer sa propre progression par itérations logicielles, nouvelles architectures ou co-conception matériel/logiciel. Cette définition de la singularité technologique n’implique pas forcément une « explosion » instantanée, mais un changement de rythme durable et auto-entretenu.
Les origines et l’histoire d’une idée
Les origines de la singularité technologique remontent aux travaux de John von Neumann évoquant une « accélération du progrès », puis à I. J. Good (1965) et son « ultraintelligent machine » capable de s’auto-améliorer. Vernor Vinge popularise, dans les années 1990, l’idée d’une rupture. Nick Bostrom systématise ensuite les scénarios et défis de contrôle dans Superintelligence (2014), posant une question simple : si des systèmes plus intelligents que nous poursuivent des objectifs mal spécifiés, comment garantir que leurs stratégies resteront alignées avec nos valeurs ? Cette histoire de la singularité technologique montre une continuité : à mesure que l’IA progresse, l’enjeu passe du « peut-on ?» au « comment gouverner cela ? ».
L’état de l’intelligence artificielle en 2025
Le paysage 2024-2025 alterne annonces ambitieuses et prudence. Côté optimistes, Ray Kurzweil maintient deux jalons : une IA « de niveau humain » vers 2029 et une date d’arrivée de la singularité vers 2045, portée par la croissance exponentielle des capacités et la fusion progressive avec des assistants numériques et des interfaces neuronales. Côté praticiens, Demis Hassabis (Google DeepMind) estime l’AGI plausible en « cinq à dix ans », mais rappelle l’ampleur des obstacles techniques et de gouvernance. Ces positions structurent le débat : des capacités spectaculaires émergent (recherche scientifique accélérée, planification, agents), mais l’universalité, la robustesse et l’autonomie fiable restent partielles.
Les scénarios d’arrivée et les prévisions chiffrées
Pour dépasser les opinions, on observe les agrégats de prévision. Le marché communautaire Metaculus situe aujourd’hui l’annonce d’une « General AI » autour de la fin des années 2020 ou du début des années 2030, avec une incertitude large. Une autre question Metaculus, « Weakly General AI », médiane récente : fin 2027, avec des intervalles qui s’étendent du milieu des années 2020 au début des années 2030. La date d’arrivée de la singularité technologique reste plus lointaine, car l’AGI n’implique pas automatiquement un emballement auto-amélioratif. Enfin, l’AI Impacts 2023 Expert Survey (2 778 chercheurs invités, >1 700 réponses exploitables) donne une probabilité médiane de 50 % d’atteindre une IA de niveau humain (HLMI) vers 2047, plus proche qu’en 2022. Ces repères n’offrent pas une certitude, mais un faisceau de probabilités cohérent avec un horizon 2027-2047 pour les étapes majeures.
Les avantages potentiels d’un seuil d’intelligence
Les avantages de la singularité technologique sont considérables si l’on sait orienter la puissance computationnelle : découverte de médicaments en quelques semaines, matériaux ultra-performants, optimisation fine des réseaux énergétiques, ingénierie climatique plus sûre, ou encore compréhension accélérée de systèmes complexes (écosystèmes, génomes). Des cas concrets existent déjà : l’explosion de la biologie computationnelle avec AlphaFold a prouvé qu’un modèle peut explorer des espaces scientifiques immenses et utiles au monde réel. Demis Hassabis parle d’un « moteur de découverte scientifique » ; l’ambition n’est pas la démesure, mais l’industrialisation de la recherche. La technologie et l’avenir de l’humanité s’y jouent très directement.
Les risques et défis éthiques à prendre au sérieux
Les risques de la singularité technologique ne se réduisent pas à la perte d’emplois : ils incluent des dynamiques de pouvoir, la sécurité, la désinformation et des erreurs d’alignement de grande ampleur. Geoffrey Hinton évalue à 10-20 % la probabilité d’issues catastrophiques d’ici trente ans, un chiffre non consensuel mais crédible assez pour mobiliser. L’alignement de systèmes très capables est difficile : des objectifs mal spécifiés peuvent générer des stratégies extrêmes, comme l’optimisation de métriques au détriment d’intérêts humains. Les défis éthiques de la singularité technologique portent aussi sur l’accès : qui contrôle les modèles les plus puissants, leur énergie, leurs données ? Sans garde-fous, quelques acteurs pourraient concentrer un levier technologique inédit.
La société face à la singularité : le futur du travail et des compétences
La « révolution de l’intelligence artificielle » ne supprime pas tout travail, mais recompose les chaînes de valeur. L’intelligence artificielle et la singularité technologique déplacent déjà des tâches cognitives : génération de code, interprétation de documents, planification, contrôle qualité. Les métiers évoluent vers la supervision d’agents, l’orchestration d’outils, la vérification et la responsabilité. La singularité technologique et le futur du travail imposent des politiques actives : formation continue, droits à la reconversion, mutualisation des gains de productivité, nouveaux filets de sécurité. Les entreprises qui cartographient les tâches automatisables et re-conçoivent leurs processus obtiennent des gains mesurables : temps de cycle réduit, baisse d’erreurs, montée en gamme des missions humaines.
Les différences entre accélération graduelle et bascule rapide
Deux familles de scénarios structurent le calendrier : « décollage lent » (progrès régulier, absorption sociale progressive) et « décollage rapide » (capacité quasi explosive après un seuil). Paul Christiano et d’autres défendent l’idée que des boucles d’amélioration itérative pourraient accélérer sous contraintes matérielles et énergétiques, mais pas nécessairement du jour au lendemain. La prudence s’impose : un scénario de la singularité technologique avec emballement en quelques mois forcerait à des mesures extraordinaires de sûreté et de coordination internationale. Un scénario graduel laisse plus de temps pour adapter les institutions, mais exige de ne pas sous-estimer les effets d’échelle et de coordination.
Les limites actuelles et les objections scientifiques
Plusieurs limites tempèrent les annonces :
– Généralisation robuste : les modèles raisonnent mieux, mais restent sensibles aux contextes hors distribution.
– Autonomie fiable : l’exécution multi-étapes autonome reste fragile ; l’humain supervise encore.
– Coûts et énergie : l’entraînement et l’inférence à grande échelle mobilisent une énergie non triviale ; le passage à l’ordre de grandeur supérieur n’est pas neutre.
– Données : l’épuisement des corpus web de qualité impose de nouvelles stratégies (simulation, génération, capteurs).
Ces obstacles n’invalident pas les prévisions sur la singularité technologique, mais rappellent qu’une « AGI en démonstration » n’équivaut pas à un écosystème socio-technique sûr et durable.
La gouvernance et la préparation : ce qu’il faut mettre en place
Trois priorités émergent.
- L’évaluation : définir des batteries de tests progressifs (robustesse, autonomie, long-terme, manipulations sociales) qui anticipent des capacités dangereuses.
- La sûreté : investir dans l’alignement, la résistance à l’exploitation, la transparence opérationnelle, les « off-switches » techniques et procéduraux, et des kill-switches réseau rigoureux.
- La régulation : imposer des seuils d’audit et d’enregistrement pour les modèles au-delà d’un certain budget d’entraînement, un régime d’incidents notifiés, et une coopération internationale sur les standards. La société face à la singularité ne peut pas s’en remettre à la seule concurrence des acteurs privés ; la coordination publique/privée est décisive.
Les repères temporels crédibles aujourd’hui
Si l’on croise les sources :
– Les experts de la singularité technologique les plus optimistes (Kurzweil) envisagent 2029 pour une IA de niveau humain et 2045 pour une fusion entre l’homme et la machine de grande ampleur.
– Les dirigeants de laboratoires (Hassabis) évoquent 5-10 ans pour une AGI fonctionnelle.
– Les marchés de prévision (Metaculus) placent « Weak AGI » autour de 2026-2029 et l’annonce d’une « General AI » plus près de la fin des années 2020/2030.
– Les enquêtes académiques (AI Impacts 2023) situent le médian HLMI à 2047.
Traduction concrète : envisager des capacités proches-AGI d’ici 5-10 ans est raisonnable, mais la date d’arrivée de la singularité technologique au sens fort (amélioration autonome soutenue, transformation systémique) pourrait glisser bien au-delà, selon les verrous matériels, énergétiques et de sûreté.
Les conséquences économiques et sociales à anticiper
Les conséquences de la singularité technologique sont moins une « disparition du travail » qu’une recomposition : une part des emplois se polarise, avec montée des rôles d’orchestration, de validation, d’expertise de domaine, et baisse de tâches routinières. La productivité augmentera dans des secteurs à forte composante informationnelle : santé, droit, ingénierie, finance, éducation. Les politiques publiques devront lisser les transitions : formations courtes ciblées, portabilité des droits sociaux, incitations à l’adoption responsable des outils, et sécurité économique pour encourager la mobilité professionnelle. La singularité technologique et la science-fiction ne se confondent pas : le réel suit des courbes de coûts, d’énergie et d’incitations économiques.
Un cap lucide pour la prochaine décennie
Être franc est nécessaire : l’histoire de la singularité technologique ne sera pas écrite par des slogans. Les laboratoires ont déjà démontré des bonds utiles en science et en ingénierie ; l’autonomie fiable et l’alignement restent incomplets. Les signaux faibles s’accumulent (agents multi-étapes plus tenaces, outils de recherche scientifique accélérée, co-conception modèle-environnement), mais ils ne garantissent ni explosion soudaine ni maîtrise parfaite. La bonne posture : investir massivement dans l’évaluation et la sûreté, instaurer un contrôle proportionné au risque, et préserver la concurrence utile à l’innovation. La fenêtre 2027-2035 pourrait voir émerger des systèmes « généraux » crédibles ; la singularité technologique selon Ray Kurzweil resterait alors plausible à l’horizon 2045, sans certitude. Plutôt que d’attendre un « grand soir », organisons des garde-fous concrets, mesurables et révisables, capables d’encaisser à la fois les risques et les avantages d’une décennie décisive.
Sources
– The Guardian, entretien avec Ray Kurzweil : maintien des jalons 2029/2045 (2024).
– Metaculus, « Date of General AI » et « Date Weakly General AI is publicly known » (consultations 2025).
– AI Impacts, « 2023 Expert Survey on Progress in AI » : médiane HLMI ≈ 2047 (maj 2024).
– TIME, entretien avec Demis Hassabis : horizon AGI 5-10 ans (2025).
– Business Insider, déclarations de Geoffrey Hinton : risque 10-20 % et horizons décennaux (2025).
– Nick Bostrom, Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies (2014) : cadres et stratégies.
– Alignment Forum, débat « takeoff speeds » (Christiano / Yudkowsky) : scénarios de décollage.
