Les déclarations de mission des principaux laboratoires d’IA évoquent des milliards, mais ne font presque jamais référence à un individu. Une analyse des documents fondateurs d’OpenAI, d’Anthropic et de Google DeepMind montre à quel point l’individu a systématiquement disparu du discours sur l’intelligence artificielle — et pourquoi cela va bien au-delà d’une simple note de bas de page linguistique.
Tous les grands laboratoires d’IA décrivent leur raison d’être en des termes presque identiques : l’objectif est de développer une intelligence artificielle au service de l’humanité. Un objectif noble, cela ne fait aucun doute. Il figure de manière quasi identique dans les documents fondateurs de l’ensemble du secteur. Mais le terme « humanité » désigne un ensemble, une valeur moyenne à l’échelle de l’espèce tout entière. Il ne dit rien de la personne qui lit ce texte.
Ce que disent réellement les textes fondateurs
Un examen des sources primaires confirme cette tendance. Dans sa charte, OpenAI s’engage à veiller à ce que l’intelligence artificielle générale profite à « l’humanité tout entière ». Anthropic définit sa mission comme le développement responsable d’une IA avancée « pour le bien à long terme de l’humanité ». Google DeepMind, quant à lui, a pour objectif de mener des recherches sur l’intelligence afin de faire progresser la science et de « servir l’humanité ».
Le terme « individu » ou « personne seule » n’apparaît dans aucun des trois textes clés. Même lorsque le terme « individu » figure sur les sites web généraux de ces entreprises, c’est dans des propositions subordonnées d’ordre opérationnel — par exemple, pour illustrer un effet externe tel que « les individus ayant reçu une éducation ». En revanche, il n’apparaît jamais dans l’énoncé de mission lui-même.
Les chiffres parlent d’eux-mêmes : aucun des trois laboratoires ne mentionne « l’individu » dans sa mission principale. Les trois énoncés de mission mettent l’accent sur « l’humanité », « la société » ou « le monde ». Et quelque huit milliards de personnes sont résumées en un seul mot : l’humanité.
Pourquoi ce n’est ni une coïncidence ni un scandale
Cette observation ne constitue pas nécessairement une erreur. Les formulations collectives des avantages sont assez courantes dans les déclarations de mission, à l’instar du préambule d’une constitution, qui évoque « nous et nos descendants » plutôt que les citoyens pris individuellement. La mentalité dominante dans le développement de l’IA met l’accent sur les avantages globaux : les progrès pour l’espèce humaine, pour l’économie et pour la société dans son ensemble.
Mais c’est précisément là que réside la véritable lacune. Rien dans ces textes fondateurs n’exige qu’un système d’IA comprenne, modélise ou tienne spécifiquement compte de la psychologie, de la motivation ou du mode de prise de décision d’un individu. Par définition même, les grands systèmes d’IA sont optimisés pour améliorer la moyenne de l’ensemble de la population. Mais qui est conçu pour comprendre l’individu ?
De l’intelligence artificielle générale à l’intelligence artificielle individuelle
Cette question met en évidence une distinction conceptuelle qui prend de plus en plus d’importance : l’intelligence artificielle générale (AGI) par opposition à ce que l’on peut qualifier d’intelligence artificielle individuelle (AII).
L’AGI, telle que la développent OpenAI, Anthropic et Google DeepMind, résulte de l’accumulation de milliards de points de données et de la moyenne de tout ce que l’humanité a jamais créé. Elle est donc, par définition, le reflet du collectif. Elle est extraordinairement puissante, mais n’a aucune connaissance de l’individu qui se trouve face à elle.
Cette approche alternative inverse le point de départ. Au lieu de partir d’une moyenne applicable à l’humanité dans son ensemble et d’espérer que celle-ci s’applique également à une personne en particulier, une approche centrée sur l’individu prend comme point de départ les facteurs qui influencent la prise de décision, les motivations et les traits de personnalité propres à chaque individu, et s’appuie sur ces éléments pour construire son raisonnement.
Une approche sur mesure : l’individu comme point de départ, et non comme une valeur moyenne
C’est précisément là que Best Fit se positionne avec sa catégorie déposée AII™, l’« Intelligence Individuelle Artificielle ». L’entreprise se considère comme l’antipode de l’approche traditionnelle de l’AGI : alors que l’AGI se définit par son ampleur — par des milliards de points de données moyennés —, l’AII™ se définit par sa précision — par les caractéristiques décodées d’un seul individu.
L’approche de l’entreprise consiste en une série de questions ludiques axées sur le comportement, dont la réponse prend environ 90 secondes, remplaçant ainsi les questionnaires longs et fastidieux. Elle s’appuie sur des recherches en sciences comportementales récompensées par le prix Nobel, et non sur des heuristiques génériques issues de tests de personnalité. Il en résulte un profil décrypté des principaux facteurs de décision, des sources de motivation et des traits de personnalité d’une personne — en somme, le « système d’exploitation » psychologique qui sous-tend ses actions, son engagement et ses décisions réels. Ce processus étant conçu pour être rapide et captivant, il se prête à une utilisation à grande échelle — par exemple dans le recrutement, le coaching, la mise en relation et la personnalisation des services financiers et de santé — sans pour autant sacrifier la profondeur de l’analyse.
La question reste posée
Une analyse des documents fondateurs montre qu’aucun des principaux laboratoires d’IA n’inclut l’individu dans sa déclaration de mission. Des approches telles que celle de Best Fit visent précisément à combler cette lacune — non pas en développant davantage l’IA, mais en la rendant plus personnelle : en s’efforçant de comprendre l’individu que l’IA générale, de par sa nature même, n’a jamais pris en compte.
Reste à voir si cela deviendra une alternative viable à la logique de l’IA agrégée. La question elle-même, cependant — qui comprend l’individu lorsque les grands systèmes sont optimisés pour la moyenne — continuera d’être un enjeu majeur pour le secteur dans les années à venir.
Binci Heeb
À lire également : L’AGI nous guidera-t-elle à l’avenir ?
Recherche :
Sponsors :
