L’intelligence artificielle (IA) progresse rapidement, et certains observateurs tentent de quantifier cette évolution en utilisant des mesures humaines comme le quotient intellectuel (QI).
Sam Altman, PDG d’OpenAI, a récemment suggéré que l’IA gagnait l’équivalent d’un écart-type de QI par an. Pourtant, de nombreux experts estiment que cette comparaison est trompeuse. Le QI, conçu pour mesurer certaines formes d’intelligence humaine, ne permet pas d’évaluer efficacement les capacités d’une IA.
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Une échelle inadaptée à l’intelligence artificielle
Le QI a été conçu pour mesurer les capacités cognitives humaines telles que la logique, la mémoire de travail et la résolution de problèmes abstraits. Il s’agit d’un test normé, calibré sur une population humaine et influencé par des facteurs culturels. L’IA, en revanche, ne pense pas comme un humain : elle exécute des calculs complexes à grande vitesse et repose sur des algorithmes d’apprentissage automatique. Comparer l’intelligence humaine et l’intelligence artificielle à travers le QI revient donc à comparer des éléments fondamentalement différents, comme une voiture et un nageur en mesurant leurs performances avec un seul critère.
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Un test biaisé et facilement contournable
Les tests de QI sont critiqués pour leurs biais culturels et leur dépendance à des normes spécifiques. Ils exigent souvent une connaissance implicite de certaines conventions, ce qui peut désavantager certains groupes humains. De plus, une IA ayant accès à une immense base de données en ligne peut facilement « apprendre » les schémas des tests de QI en analysant un grand nombre d’exemples. Ce n’est pas un signe de raisonnement autonome, mais plutôt une démonstration de la capacité de l’IA à identifier et reproduire des modèles préexistants. Contrairement aux humains, qui doivent comprendre un problème avant de répondre, une IA peut simplement reconnaître et régurgiter une solution déjà vue.
Une intelligence fondamentalement différente de celle des humains
L’intelligence humaine est bien plus qu’une simple capacité à résoudre des problèmes logiques. Elle inclut la créativité, l’intelligence émotionnelle, l’intuition et la capacité à s’adapter à des contextes nouveaux. Une IA, en revanche, fonctionne selon des algorithmes stricts et ne possède pas de véritable compréhension du monde. Par exemple, un modèle d’IA peut exceller aux échecs ou résoudre des équations complexes, mais il ne saura pas naviguer efficacement dans un environnement incertain ou prendre des décisions en fonction de ses émotions ou expériences vécues.
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Des méthodes d’évaluation plus adaptées
Plutôt que d’essayer de mesurer l’IA avec des critères anthropocentriques comme le QI, les chercheurs développent de nouveaux tests pour mieux évaluer ses capacités. Ces tests portent sur la compréhension du langage, la capacité d’adaptation, la résolution de problèmes dans des contextes inédits et l’apprentissage de nouvelles tâches sans entraînement préalable. En fin de compte, comparer l’IA aux humains selon des critères humains est une approche limitée qui empêche de comprendre pleinement son potentiel et ses limites.
