Le téléchargement, c’est pas un sport, mais pour eux, ça y ressemble. Ils ne perdent jamais de temps. Pas de torrents lents, pas de pages à charger : juste un lien direct et une vitesse supersonique.
La relation d’OpenAI au travail de ses employés comme des entraîneurs de données, celle de Sam Altman à la consommation énergétique de son entreprise, la manière dont l’industrie freine la recherche scientifique en IA… Next a parlé de tous ces sujets avec la journaliste et autrice d’« Empire of AI » Karen Hao.
En 2015, une dizaine de personnalités de la Silicon Valley – parmi lesquelles l’informaticien Illya Sutskever ou les entrepreneurs Sam Altman, Greg Bockman et Elon Musk – se réunissent pour créer une nouvelle entité. Son nom ? OpenAI. Son but ? Faire avancer la recherche en intelligence artificielle. Sa spécificité, publicisée jusque dans son nom ? Être une organisation à but non lucratif, ouverte ou reposant sur les principes de l’open source, dont l’objet serait de faire progresser les connaissances communes, partagées, dans ce domaine informatique de plus en plus prisé qu’est l’intelligence artificielle.
Le projet attire tout de suite l’attention. Il est, après tout, financé par de grands noms : Altman, Brockman et Musk eux-mêmes, le cofondateur de LinkedIn Reid Hoffman, la venture capitalist et ex-collègue de Sam Altman chez Y Combinator Jessica Livingston, le financier Peter Thiel…
En quelques années, la promesse initiale évolue. En 2018, Elon Musk part avec pertes et fracas, critiquant le manque de résultats d’OpenAI et les risques de conflit d’intérêt à venir, alors que Tesla développe ses compétences en matière d’IA. De quasi-ONG de financement de la recherche en IA, OpenAI devient une société privée, de plus en plus secrète.
Fin 2023, un an à peine après que la publication du robot conversationnel ChatGPT a fasciné le grand public par ses capacités de génération de texte et d’image, nouveau coup de tonnerre. Sam Altman, à la tête du projet depuis ses débuts, est d’abord licencié de son poste de CEO par le conseil d’administration, remplacé par l’ex-directrice de la technologie Mira Murati, avant de reprendre sa place.
Aux premières loges de ces multiples rebondissements se trouve une journaliste, Karen Hao, d’abord employée par la MIT Technology Review, puis le Wall Street Journal, et actuellement freelance pour diverses publications dont le magazine états-unien The Atlantic. Première journaliste à obtenir l’accès à la start-up, Karen Hao a depuis continué d’enquêter sur ses activités et celles de l’industrie au sens large, jusqu’à publier Empire of AI, Dreams and nightmares in Sam Altman’s Open AI (Penguin Random House, non traduit), en mai 2025. Elle s’est entretenue avec Next.
« Sam Altman a réussi à créer une ferveur quasi religieuse pour la création d’une intelligence artificielle générale »
>> Vous montrez clairement que l’intelligence artificielle (IA), ou même la notion d’intelligence artificielle générale, varie beaucoup dans l’industrie, au point que ses promoteurs semblent pouvoir toujours l’adapter aux nouveaux problèmes qui les intéressent. Comment est-ce possible ?
L’idée originale de l’intelligence artificielle est de recréer l’intelligence humaine à l’aide d’ordinateurs. Mais il n’y a pas de consensus scientifique sur ce qu’est l’intelligence humaine, ce qui explique que la définition de l’IA évolue régulièrement au fil du temps. L’intelligence artificielle générale (AGI) obéit à la même logique : il ne s’agit que d’un re-positionnement, c’est une manière de se différencier des produits et services existants.
OpenAI s’inscrit dans cette grande tradition d’incapacité à définir ce que l’IA signifie vraiment. L’entreprise utilise tout de même une définition explicite : pour elle, les AGI sont des « systèmes autonomes qui surpassent les humains dans la plupart des tâches à valeur économique ». Ils la définissent donc surtout comme des machines d’automatisation du travail. Mais dans certains cas, il arrive que Microsoft et OpenAI parlent d’AGI comme de systèmes qui seraient capables de générer cent milliards de dollars ou mille milliards de dollars. Une telle définition est totalement différente de celle de la machine à automatiser le travail.
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