Les Prédictions Inquiétantes d’Eric Schmidt : L’IA Puissante et les Laboratoires Robotiques Créeront des Industries de Plusieurs Billions
L’ancien PDG de Google, Eric Schmidt, fait des prédictions qui pourraient transformer notre monde. Selon lui, la combinaison d’une intelligence artificielle puissante avec des laboratoires robotiques créera de nouvelles industries valant plusieurs billions de dollars. Analysons une interview récente où il développe cette idée révolutionnaire.
Une Révolution en Cours, Pas un Futur Lointain
Il est crucial de comprendre que cette transformation n’est pas un concept futuriste – elle se déroule actuellement sous nos yeux. DeepMind a récemment présenté leur système d’IA nommé Gnome, conçu pour découvrir des matériaux jamais observés auparavant.
Pour illustrer l’ampleur de cette avancée :
– Le cercle bleu foncé représente toutes les expérimentations humaines dans la découverte de matériaux
– Le cercle suivant englobe diverses méthodes computationnelles
– L’immense cercle bleu clair représente Gnome
Gnome surpasse considérablement la quantité de matériaux découverts par les humains jusqu’à présent. C’est précisément ce phénomène qu’Eric Schmidt décrit.
Le Processus en Deux Étapes
Le processus révolutionnaire décrit par Schmidt comporte deux composantes essentielles :
1. Les Modèles d’IA Puissants
Ces systèmes produisent des structures potentielles pour de nouveaux matériaux, appelées « candidats ». L’IA imagine essentiellement un matériau et crée une « recette » pour le fabriquer. À ce stade, nous ne savons pas encore si ce matériau sera structurellement stable ou fonctionnel. C’est comparable à un modèle de langage qui génère une recette de cuisine sans garantie qu’elle produira un plat savoureux.
2. Le Laboratoire Robotique
C’est ici qu’intervient le laboratoire robotique – le « chef » qui travaille 24 heures sur 24 pour tester ces recettes. Dans ces installations :
– Un bras robotique manipule les échantillons
– Une enceinte en verre (probablement pare-balles en cas d’accident) protège l’environnement
– Le système fonctionne sans interruption, mélangeant, remuant et testant ces recettes
Dans l’exemple présenté, ces laboratoires créent diverses structures cristallines. Ces matériaux pourraient révolutionner les matériaux de construction et d’autres domaines nécessitant des caractéristiques physiques spécifiques comme la résistance ou la flexibilité.
Au-delà des Matériaux : La Révolution Biologique
Ce que Schmidt évoque va bien au-delà des simples cristaux. Cette même approche s’applique maintenant à la création de médicaments, d’agents pathogènes, de virus et d’autres entités biologiques. La combinaison d’une IA puissante avec un laboratoire robotique humide (« wet lab ») capable de réaliser des expériences biologiques 24h/24 accélère considérablement la découverte scientifique.
Cette technologie relativement nouvelle accélère énormément la découverte de matériaux. Appliquée aux biosciences, nous pouvons nous attendre à la création rapide de nombreuses nouvelles substances aux propriétés inédites.
Des Applications Concrètes : L’Exemple des Loups-Dire
L’interviewer fait une référence à la Maison Stark et aux loups-dire, ces créatures emblématiques de la série Game of Thrones. Ces animaux, disparus depuis plus de 10 000 ans, ont été en partie ressuscités grâce à la technologie CRISPR. Les spécimens actuels partagent 99,9% de leur ADN avec les véritables loups-dire. Ils sont massifs, peu amicaux, et trois d’entre eux ont été nommés Romulus, Reheis et Khesi.
L’Interview d’Eric Schmidt : Fusion de l’IA et de la Biologie
Lors de l’interview, Schmidt explique :
« Je finance principalement un groupe qui a construit un modèle qui a d’abord appris à faire de la chimie. Il a été entraîné comme un modèle fondamental pour la chimie et il est connecté à un laboratoire robotique. Ce modèle génère des hypothèses pour différents types de médicaments. Il les génère sans savoir si elles sont correctes, puis pendant la nuit, le laboratoire robotique les teste et fournit un rapport. Puis le processus recommence.
C’est le modèle futur de la fusion entre l’IA et la biologie. Le système d’IA génère toutes sortes de candidats pour réduire l’espace de recherche. D’un point de vue algorithmique, c’est une exponentielle avec trop de degrés, donc vous devez trouver un moyen de réduire cet espace.
L’objectif de ce groupe – nous verrons s’ils y parviennent car c’est un projet de recherche – est d’identifier toutes les cibles médicamenteuses humaines dans les deux prochaines années. Si cela se produit, ces informations iront directement dans l’industrie pharmaceutique. C’est une approche différente et profonde qui leur donne les cibles nécessaires pour développer des médicaments. »
La Robotisation des Laboratoires Humides
Schmidt poursuit : « Un modèle auquel vous devriez penser est que les laboratoires humides seront robotisés. Ces laboratoires auront des robots – pas des robots humanoïdes, mais des bras robotiques – qui fonctionnent 24 heures sur 24 pour effectuer le pipetage et autres manipulations. C’est un changement majeur dans le fonctionnement de l’industrie biotechnologique. »
Les Modèles d’IA de Pointe et la Concurrence Chinoise
Schmidt aborde ensuite les modèles d’IA les plus avancés et leur position par rapport aux équivalents chinois. Il explique où nous en sommes dans la collaboration entre l’IA et la biotechnologie :
« Cela dépend de votre âge. Si vous êtes un doctorant dans ce domaine, chaque projet de thèse utilise maintenant une forme d’IA comme je l’ai décrit. En tant que spécialiste de l’IA, nous avons gagné ! Nous avons obtenu une prolifération complète. C’est également vrai en chimie, en physique et en science des matériaux. Mon opinion générale est que l’IA est sous-médiatisée, pas surmédiatisée. »
Il ajoute : « Le point clé à comprendre est que la base de la recherche, qui est la façon dont nous fonctionnons en tant que nation, est constituée par les doctorants et les post-doctorants, et ils utilisent tous cette technologie. Je ne peux pas comprendre la plupart des applications, mais je vois les outils en action. »
Les Modèles d’IA Actuels
Schmidt explique : « Dans cette salle, tout le monde comprend le moment ChatGPT. Tout le monde ici a utilisé ChatGPT 4.0, avec une nouvelle version à venir. Gemini, il y a une nouvelle version 2.5 qui bat les autres – j’en suis heureux en tant que grand partisan de Google. Claude 3 est le meilleur pour la programmation, et ils sont tous dans la même classe d’équivalence.
Le modèle chinois DeepSeek est également dans la même classe d’équivalence. Grok 3, qui vient de sortir du centre de données de Memphis avec Elon, qui fait maintenant partie de l’union de Twitter et XAI, est aussi dans la même classe. »
Il souligne le pouvoir extraordinaire de ces modèles : « Chaque fois que j’ai une question compliquée, je demande simplement à l’un de ces services. Ils ont des différences, mais ils sont à peu près dans la même catégorie. »
L’Auto-Amélioration Récursive et les Capacités Agentiques
Schmidt aborde ensuite l’auto-amélioration récursive, la capacité agentique des modèles d’IA à planifier, raisonner et mener des tâches sur de longues périodes, et où cela aura le plus grand impact :
« C’est l’histoire de l’année dernière que tout le monde pense être l’histoire actuelle. La prochaine histoire est la capacité de planification. Regardez OpenAI O3 ou DeepSeek R3, ils font cette démonstration incroyable où vous lui demandez de montrer ce qu’il fait ou de faire une recherche approfondie, et il vous montre comment il parcourt le chemin de décision. Il essaie quelque chose, ça ne fonctionne pas, il revient en arrière, essaie autre chose, ça ne fonctionne pas, puis il va ailleurs, ça fonctionne, et ainsi de suite. Il suit l’arbre des choix. C’est ainsi que nous pensons. »
Il poursuit : « Nous sommes passés de la conversation en langage aux modèles de fondation qui utilisent aujourd’hui la prédiction de séquences pour prédire des éléments biologiques, chimiques, etc. Tout cela est bien établi, mais la grande percée maintenant, grâce à une technologie appelée apprentissage par renforcement, c’est ceci. »
Remplacement des Programmeurs et Mathématiciens
« Nous croyons, en tant qu’industrie, que dans la prochaine année, la grande majorité des programmeurs seront remplacés par des programmeurs IA. Nous croyons également que d’ici un an, vous aurez des mathématiciens de niveau doctorat qui seront au sommet des programmes de mathématiques. Il y a beaucoup de raisons de penser que cela va se produire, c’est le consensus. »
Il explique : « Les mathématiques ont un langage plus simple que le langage humain. Ces algorithmes fonctionnent essentiellement en prédisant des mots. Vous prenez une phrase, vous enlevez un mot, puis il apprend à remettre le bon mot. C’est ce qu’on appelle la fonction de perte, et elle est optimisée pour faire cela à une échelle inimaginable pour nous, humains. »
« Vous faites la même chose pour les mathématiques, mais là, vous utilisez un format de conjecture puis de preuve à travers un protocole appelé Lean. En programmation, c’est assez simple, vous continuez à écrire du code jusqu’à ce que vous passiez le test de programmation. Étrangement, la première question que je pose toujours aux programmeurs est ‘Dans quel langage programmez-vous ?’ et la bonne réponse est ‘Peu importe’, car vous essayez de concevoir pour un résultat, vous vous fichez du code généré par l’ordinateur. C’est un tout nouveau monde. »
L’Auto-Amélioration Récursive
« Les preuves et les affirmations des groupes de recherche d’OpenAI, d’Anthropic, etc., sont qu’ils utilisent maintenant environ 10 à 20% du code qu’ils développent dans leurs programmes de recherche généré par l’ordinateur. C’est ce qu’on appelle l’auto-amélioration récursive. »
« D’ici trois à cinq ans, nous aurons ce qu’on appelle l’intelligence générale (AGI), qui peut être définie comme un système aussi intelligent que le mathématicien, physicien, artiste, écrivain, penseur, politicien le plus intelligent… Imaginez cela dans un seul ordinateur. J’appelle cela le consensus de San Francisco, car tous ceux qui y croient sont à San Francisco – c’est peut-être l’eau. »
« Qu’arrive-t-il lorsque chacun d’entre nous a l’équivalent de l’humain le plus intelligent sur chaque problème dans sa poche ? Cela signifie que vous avez le meilleur architecte quand vous avez un problème d’architecture. »
Les Solutions Agentiques
« Un autre développement concerne les solutions agentiques. Les agents sont des systèmes qui ont des entrées, des sorties et de la mémoire, et ils apprennent. Par exemple, je veux acheter une autre maison, j’aime la Virginie, j’y ai grandi. Je dis ‘Trouve-moi une maison dans la région de MLAN’. C’est un agent. Regarde toutes les règles, détermine la taille de maison que je peux construire, c’est un autre agent. Effectue la transaction pour acheter le terrain, c’est un autre agent. Conçois la maison avec un architecte humain, mais ignore-le pour la plupart des choses, il doit juste la valider, puis je l’approuve. Trouve l’entrepreneur, embauche-le, paie les factures et, à la fin, poursuivez l’entrepreneur pour manque de performance. »
« Je viens de vous donner l’explication la plus stupide possible, mais je viens de décrire chaque processus d’entreprise, chaque processus gouvernemental et chaque processus académique dans notre nation. »
L’Open Source et la Compétition Chine-États-Unis
L’open source évolue différemment de ce que nous avions imaginé. La plupart des gens supposaient que l’open source serait en retard par rapport aux modèles propriétaires financés par les grandes entreprises technologiques. Mais en réalité, l’open source est un acteur très puissant dans cet écosystème d’IA. Google a même admis qu’il n’y a « pas de fossé » et que l’open source « mange leur déjeuner ».
Les programmes open source chinois sont particulièrement intéressants car la Chine produit beaucoup de technologie open source de qualité dans le domaine de l’IA. L’open source signifie que la technologie est mise à disposition gratuitement pour le monde entier. Les modèles chinois peuvent avoir une certaine censure initialement, mais celle-ci est facilement supprimée une fois entre les mains des utilisateurs et des chercheurs.
L’IA open source présente des avantages : les gens peuvent apprendre d’elle, l’intégrer dans leurs recherches et cas d’utilisation, la rendant plus accessible à tous. Mais comme beaucoup l’ont mentionné, cela pourrait être une tactique utilisée par la Chine dans sa compétition avec les États-Unis. En poussant des modèles open source gratuits :
- Cela rend difficile la compétition pour les entreprises technologiques américaines – il est difficile de concurrencer quelque chose de gratuit et largement disponible
- Cela se propage rapidement et est difficile à contrôler
Les États-Unis veulent construire l’infrastructure mondiale autour de l’IA et contrôler son utilisation, c’est en partie pourquoi ils ont des contrôles d’exportation sur les puces Nvidia et d’autres entreprises du secteur.
Schmidt explique : « Meta vient de sortir une version de Llama, appelée Llama 4, qui est également dans la même catégorie. Ils jouent un rôle légèrement différent car ils ont fait du très bon travail en le publiant sous forme de ‘poids ouverts’, c’est-à-dire qu’ils montrent réellement comment fonctionne l’algorithme. Les autres sont complètement propriétaires. Ce sont des décisions commerciales complexes que tout le monde prend. »
« En Chine, le moment DeepSeek est équivalent à notre moment ChatGPT. J’étais là-bas avec Henry… Quand DeepSeek est apparu et que notre marché boursier a perdu un billion de dollars en une journée, ils ont soudainement commencé à comprendre l’ampleur de ce que c’était. Maintenant, il y a un programme massif en Chine pour accélérer ces choses. »
« J’avais pensé, et certaines autres personnes dans cette salle ont travaillé très dur sur ces contrôles de puces, et les contrôles de puces ont été, à mon avis, largement efficaces. Comment la Chine les a-t-elle contournés ? Une partie était du vol simple et de l’évasion des tarifs, mais ils sont suffisamment intelligents pour avoir créé de nouveaux algorithmes qui utilisent différents types de calcul pour avancer. »
« Parce que la Chine fonctionne en open source, c’est-à-dire qu’ils publient le logiciel pour tout le monde, deux choses se produisent. Nous, Américains, avons immédiatement vu leur idée et l’avons incorporée dans nos propres systèmes. Donc, merci beaucoup, Chine, vous avez inventé quelque chose de nouveau que nous avons immédiatement incorporé. Mais deuxièmement, parce que c’est gratuit, les problèmes de prolifération autour des modèles chinois sont devenus un très gros problème, et notre gouvernement essaie de déterminer, sans succès jusqu’à présent, comment gérer cette question. C’est une question très délicate que nous appelons des ‘problèmes méchamment difficiles’. »
Les Risques d’une Escalade Continue
La dernière partie de l’interview aborde ce qui pourrait se passer si cette escalade continue et comment les deux pays tentent d’empêcher l’autre de prendre de l’avance.
Schmidt partage une préoccupation inquiétante : « Je vais vous donner un exemple de plus, et c’est ce qui m’inquiète vraiment. Imaginons que vous soyez la bonne personne, la bonne dame, et je suis le méchant. La bonne dame, les États-Unis dans ce cas, est en avance et vous avez tout fait correctement. Je suis le méchant, la Chine ou autre, et j’ai six mois, 12 mois de retard. À mesure que vous vous rapprochez de la super-intelligence, je deviens de plus en plus inquiet à moins que je ne sois au même niveau que vous. »
« Ces entreprises fonctionnent avec un effet de réseau, et les entreprises à effet de réseau ont la propriété que le leader tend à obtenir 90% des parts. Donc, dans le scénario où vous, la bonne dame, faites cela – bien sûr, nous vous applaudirions tous en tant qu’Américains – vous obtiendriez probablement 90% ou plus de l’intelligence dans le monde. Ce serait terrible pour moi, n’est-ce pas ? Que ferais-je ? J’essaierais de vous saper. »
« Laissez-moi vous dire comment je commencerais, juste pour vous donner un indice. La première chose que je ferais serait d’essayer de voler votre propriété intellectuelle et les personnes. Et vous êtes une si bonne dame que vous avez réussi à m’empêcher de le faire. La prochaine chose que je vais faire est d’utiliser mon IA, qui est presque aussi bonne que la vôtre, pour entrer dans votre système – ce sont ce qu’on appelle des attaques adverses – et modifier votre système. »
« Et vous dites ‘Pas question’, parce que nous avons de si grands cryptologues, nous avons tellement d’avance sur vous avec ces six mois, nous avons anticipé cela. Quelle est ma prochaine action ? Je bombarde votre centre de données. »
« Nous avons tout ce débat dans notre nation sur ce qu’il faut faire à propos du programme nucléaire iranien, et je ne suis pas un expert en la matière, mais ce sont le genre de conversations qui se déroulent ici à DC. Donc, quand nous arriverons au point où la Chine a n mois d’avance, sommes-nous prêts à bombarder leurs centres de données ? »
« Mon exemple préféré ici est que je travaillais là-dessus et je parlais à quelqu’un qui a dit que la réponse est évidente. J’ai demandé ‘Quoi ?’ La bonne dame et le méchant, nous convenons d’un traité où chacun de nous met de la dynamite sur l’approvisionnement électrique de l’autre. Vous pouvez faire sauter mon électricité si vous êtes en colère, et je peux faire sauter votre électricité si je suis en colère. Vous comprenez l’idée. »
« Certains diraient que c’est déjà arrivé. Eh bien, une attaque cinétique sur les centres de données des gens est probablement un acte de guerre. C’est le genre de réflexion que les gens font, et évidemment, cette proposition est rejetée. Je ne l’utilise pas comme exemple, cela n’arrivera pas, mais c’est un exemple de la façon dont les problèmes de prolifération et techniquement, c’est ce qu’on appelle le problème du chas d’aiguille – vous devez passer par ce chas d’aiguille sans vous tuer et tuer tout le monde pour atteindre cette terre promise de l’IA. »
Conclusion
Les prédictions d’Eric Schmidt offrent un aperçu fascinant mais inquiétant de l’avenir de l’IA. La fusion de l’intelligence artificielle avancée avec des laboratoires robotiques transformera non seulement les industries existantes mais créera également de nouvelles industries valant des billions de dollars. Cependant, cette course à la suprématie technologique entre les grandes puissances mondiales soulève des questions préoccupantes sur la sécurité, la prolifération et la stabilité internationale.
Alors que nous naviguons dans ce que Schmidt appelle « le problème du chas d’aiguille », l’humanité devra trouver un équilibre délicat entre l’innovation rapide et la gestion responsable de ces technologies potentiellement transformatrices – et potentiellement déstabilisatrices.