Connaissez-vous les cinq niveaux de l’IA ? 🤔
Le résumé des cinq niveaux de l’IA en quelques lignes
👉 TL;DR : On classe l’intelligence artificielle en 5 niveaux théoriques :
- Niveau 1 (IA réactive) : agit sur l’instant présent, sans mémoire. C’est l’IA des jeux d’échecs comme Deep Blue.
- Niveau 2 (IA à mémoire limitée) : utilise des données passées pour prendre des décisions. C’est le niveau des LLM et des véhicules autonomes.
- Niveau 3 (Théorie de l’esprit) : serait capable de comprendre les émotions et intentions. Actuellement en recherche avancée, mais pas encore maîtrisé.
- Niveau 4 (Conscience de soi) : posséderait sa propre conscience. Ce niveau est purement théorique et relève de la spéculation.
- Niveau 5 (Superintelligence) : surpasserait l’intelligence humaine dans tous les domaines. Un concept encore hypothétique et lointain.
L’intelligence artificielle (IA) est partout dans notre quotidien. Que vous demandiez à votre assistant vocal la météo, regardiez une série recommandée par un algorithme ou utilisiez un GPS pour éviter les embouteillages, l’IA simplifie votre vie. Pourtant, toutes les IA ne se valent pas. Certaines sont limitées à une tâche précise, tandis que d’autres pourraient, un jour, dépasser l’intelligence humaine. Chez LabSense, experts en solutions d’analyse, de correction et de génération de contenus basées sur l’IA, nous vous proposons de découvrir les 5 niveaux de l’IA, de la plus simple à la plus avancée.
D’où vient la théorie des 5 niveaux de l’IA ?
Contrairement à ce que l’on pourrait penser, cette classification n’est pas le fruit d’une unique théorie scientifique. C’est plutôt un modèle conceptuel qui a évolué au fil du temps et qui a été popularisé par des figures marquantes de l’IA.
Ses racines se trouvent dans les travaux des pionniers de l’intelligence artificielle. La classification est largement inspirée par les idées de Ray Kurzweil, un scientifique et inventeur, qui a décrit l’évolution exponentielle de la technologie dans son livre The Singularity Is Near publié en 2005.
Toutefois, la version actuelle à cinq niveaux est le plus souvent attribuée à Stuart Russell, un ingénieur et co-auteur du manuel de référence Artificial Intelligence: A Modern Approach1. Si son ouvrage ne les détaille pas explicitement, sa catégorisation a servi de base pour la création de ce modèle simplifié.
En résumé, il n’y a pas un seul et unique inventeur de cette théorie, mais un consensus qui s’est formé pour créer une grille d’analyse pratique, permettant de mieux comprendre la complexité de l’IA.
Niveau 1 : L’IA réactive (ou IA faible)
Définition et caractéristiques
C’est le niveau d’IA le plus simple. L’IA réactive est conçue pour une tâche unique et spécifique. Elle n’a aucune mémoire et ne peut pas s’appuyer sur des expériences passées pour prendre des décisions. Par conséquent, elle se contente de réagir aux informations qui lui sont présentées en temps réel. C’est le type d’IA qui a été prédominant durant les premières décennies de l’IA.
Exemples concrets
- Deep Blue, le supercalculateur d’IBM qui a battu le champion d’échecs Garry Kasparov en 1997. Deep Blue analysait le plateau de jeu et réagissait aux coups de Kasparov, mais ne « se souvenait » pas des parties précédentes et ne pouvait pas apprendre d’elles.
- Certains chatbots de service client de première génération qui ne faisaient que suivre un arbre de décision prédéfini sans capacité d’apprentissage.
Pour le niveau 2, l’IA à mémoire limitée
De quoi s’agit-il ?
Ce niveau d’IA est capable d’utiliser des données passées pour éclairer de futures décisions. Elle peut collecter des informations pendant une courte période pour effectuer une tâche spécifique. C’est l’un des types d’IA les plus répandus aujourd’hui. Ces modèles sont au cœur de la plupart de nos interactions numériques quotidiennes.
Modèles emblématiques et exemples
- Les véhicules autonomes de Waymo ou Tesla. Pour naviguer dans le trafic, ils collectent des données en temps réel sur les autres véhicules, les feux de circulation et les piétons, et s’en servent pour prendre des décisions instantanées.
- Les grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4 (OpenAI, 2023). Ces modèles ont une fenêtre de contexte (leur « mémoire ») qui leur permet de retenir une conversation en cours. Ils peuvent générer des textes, des poèmes ou des codes en s’appuyant sur les données avec lesquelles ils ont été entraînés.
- Les systèmes de recommandation de Netflix ou Spotify qui utilisent l’historique de visionnage et d’écoute pour proposer du contenu. Netflix a économisé 1 milliard de dollars en 2022 grâce à son système de recommandation.
La « théorie de l’esprit » : le niveau 3 de l’IA
Une étape vers la compréhension sociale
L’IA avec théorie de l’esprit serait capable de comprendre les émotions, les croyances, les intentions et les désirs d’autrui. Elle pourrait raisonner sur la façon dont les autres voient le monde et adapter son comportement en conséquence. Ce niveau représente une avancée majeure vers une véritable intelligence sociale et émotionnelle.
Où en est la recherche ?
Selon les données les plus récentes, ce niveau est encore partiellement atteint. Bien que des modèles comme GPT-4 puissent réussir des tâches de théorie de l’esprit, notamment des raisonnements complexes, leurs capacités sont souvent fragiles et peu robustes. Elles peuvent être « cassées » par des exemples adversariaux, ce qui suggère que les modèles s’appuient sur des heuristiques plutôt que sur une véritable compréhension profonde. Des études rigoureuses, comme celles de ToMBench2, montrent que même les modèles les plus avancés restent en retrait de la performance humaine.
Niveau 4 : L’IA consciente de soi (Self-Aware AI)
Au-delà de la théorie de l’esprit
L’IA consciente de soi posséderait une conscience, une identité propre, des désirs et une capacité à ressentir. Elle serait consciente de sa propre existence et aurait ses propres expériences subjectives. Ce niveau représente l’étape ultime de la conscience artificielle, un concept qui se situe bien au-delà de la simple imitation du comportement humain.
Un concept encore totalement théorique
À ce jour, ce niveau est non atteint. Le consensus scientifique est clair : aucune preuve crédible ne suggère que GPT-4 ou toute autre IA contemporaine ait développé une conscience de soi véritable. Les réponses des modèles actuels restent le fruit de probabilités statistiques, sans aucune expérience subjective consciente. Même des figures influentes comme Mustafa Suleyman, cofondateur de DeepMind, alertent sur le risque de confondre une IA qui simule la conscience avec une IA réellement consciente.
Niveau 5 : L’IA superintelligente (ASI) et l’AGI
L’horizon de la spéculation
Ce niveau englobe l’AGI (IA générale, capable de résoudre toute tâche intellectuelle humaine) et l’ASI (IA superintelligente, qui dépasserait l’intelligence humaine dans tous les domaines). En 2025, ces concepts sont purement spéculatifs. L’émergence de l’ASI soulève des questions fondamentales sur le contrôle, la sécurité et l’impact sur l’humanité.
- Une ASI pourrait innover dans des domaines comme la physique ou la médecine à une vitesse inimaginable.
- Elle pourrait également agir contre les intérêts humains si ses objectifs ne sont pas parfaitement alignés avec les nôtres.
Le Future of Life Institute, créé en 2014, est l’une des organisations qui étudient les risques d’une telle technologie.
L’IA, un levier d’évolution sous notre contrôle
Les cinq niveaux de l’IA nous offrent une grille d’analyse passionnante pour comprendre l’évolution rapide de cette technologie. De l’IA réactive, simple mais efficace, à la superintelligence, encore hypothétique, chaque niveau illustre un bond en avant dans notre capacité à automatiser et à créer. Mais au-delà de la prouesse technologique, c’est l’impact de l’IA qui nous interpelle. Le vrai débat n’est pas de savoir si une IA sera un jour « consciente », mais plutôt comment nous allons la diriger, la réguler et l’utiliser de manière éthique.
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- Source ↩︎
- La théorie de l’esprit (ToM) est la capacité cognitive à percevoir et à attribuer des états mentaux à soi-même et aux autres. Des recherches récentes ont suscité un débat sur la question de savoir si les grands modèles linguistiques présentent une forme de ToM. Ainsi, le ToMBench est un benchmark qui évalue spécifiquement les modèles sur divers aspects du ToM. || Lien ↩︎
