« L’AGI est là… maintenant. » C’est avec cette phrase que Sequoia Capital, l’une des sociétés de capital-risque les plus prestigieuses de la Silicon Valley et un investisseur majeur d’OpenAI, a annoncé cette semaine que nous avions franchi le seuil de l’intelligence artificielle générale (AGI).

Dans sa publication, l'entreprise a affirmé, clairement et sans ambages, qu'elle n'était « absolument pas préoccupée par les détails ». Quand Sequoia parle, le monde de la tech est à l'écoute. Cette déclaration a alimenté les discussions au sein de la communauté des développeurs d'IA pendant plusieurs jours.

En tant que développeur, investisseur en capital-risque et chercheur en intelligence artificielle, je considère cette déclaration comme profondément utile à certains égards, et profondément dangereuse à d'autres.

En quoi l'argument de Sequoia est-il utile ?

Sequoia propose une définition pratique de l'IA générale : « la capacité à trouver des solutions. Rien de plus. » Dans ce cadre, les systèmes d'IA actuels peuvent explorer d'immenses quantités d'informations, déterminer une ligne de conduite, puis l'exécuter. Le changement fondamental, selon Sequoia, réside dans le fait que l'IA est passée de la simple communication à l'action.

L'entreprise cite des exemples concrets. Elle affirme que des plateformes comme Harvey et Legora « agissent comme des conseillers juridiques », Juicebox « comme un cabinet de recrutement » et Deep Consult d'OpenEvidence « comme un spécialiste ». Ce sont des descriptions littérales. Bien que je sois sceptique quant à ce cadre conceptuel — j'y reviendrai plus loin —, la provocation en elle-même est importante.

Ce que fait Sequoia ici interpelle directement les développeurs, et c'est important. Les systèmes d'IA peuvent déjà analyser les contrats clause par clause et interagir de manière pertinente avec les clients potentiels en temps réel. Cela nous rappelle qu'il nous faut envisager plus grand les possibilités actuelles et que le champ des possibles s'est considérablement élargi en seulement un an.

J'ai transmis l'article de Sequoia à mes cofondateurs non pas pour débattre de philosophie, mais pour nous inciter à repenser le cadre « exécution versus discussion » qu'il propose. Nous devons relever ce défi.

Mais pourquoi est-il dangereux de qualifier ces systèmes d'AGI ?

Qualifier ces systèmes d’« intelligence artificielle générale » est préjudiciable, tant à la crédibilité de la révolution de l’IA qu’au déploiement sécurisé de ces technologies. Cela occulte les capacités réelles des agents dits IA aujourd’hui – qui ne constituent certainement pas une superintelligence générale – sans pour autant fournir d’indications sur la manière dont les humains devraient interagir avec eux. En bref : ne leur faites pas aveuglément confiance.

Trois exemples illustrent clairement ces limitations.

Premièrement : les systèmes d’IA échouent en dehors de leur distribution d’entraînement

J'ai déjà abordé ce sujet dans un article précédent, mais la crise du Groenland en offre un exemple concret et évolutif. J'ai testé la capacité des outils d'IA générative — notamment ChatGPT 5.2 avec les capacités de « raisonnement et de recherche » maximales activées — à analyser cet événement géopolitique en pleine évolution. Si ces systèmes relèvent véritablement de l'IA générale, pourraient-ils m'aider à comprendre ce qui se passe ?

La réponse fut non. Ils ne pouvaient même pas concevoir que de tels événements fussent possibles.

J'ai présenté des captures d'écran de Wikipédia documentant la crise. Tous les modèles m'ont affirmé que l'histoire était inventée, absurde et impossible. Lorsque j'ai insisté, en citant de véritables sources d'information, ChatGPT m'a répété à plusieurs reprises de me calmer, affirmant qu'il ne s'agissait pas d'une véritable crise.

Ces modèles sont tellement ancrés dans les cadres d'alliance occidentaux traditionnels qu'ils sont incapables de générer un contexte qui contredit leurs données d'entraînement, même face à des sources primaires. Lorsque la réalité s'écarte de leur distribution d'entraînement, le « raisonnement » de l'IA s'effondre. Au lieu d'exprimer une incertitude, le système induit l'utilisateur en erreur avec assurance et persiste dans son raisonnement erroné. Si les décideurs politiques s'appuient actuellement sur ces outils pour comprendre le Groenland, le risque est bien réel.

Deuxièmement : les systèmes d’IA reflètent les convictions de leurs concepteurs.

Une étude publiée dans Nature il y a deux semaines l'a clairement démontré. Les chercheurs ont constaté que les grands modèles linguistiques reflètent les idéologies politiques de leurs concepteurs. Les modèles chinois étaient fortement favorables à la Chine, tandis que les modèles occidentaux étaient nettement défavorables.

Même au sein des modèles occidentaux, les biais sont manifestes. Grok, développé par xAI d'Elon Musk, a montré un biais négatif envers l'Union européenne et le multiculturalisme, reflétant une orientation conservatrice. Gemini de Google, généralement considéré comme plus libéral, s'est montré plus favorable à ces deux aspects.

Il est désormais largement admis au sein de la communauté de l'IA que les modèles de langage reflètent l'idéologie des laboratoires qui les conçoivent. Dès lors, comment avoir confiance qu'un « agent » censé être vierge de toute connaissance préalable puisse « découvrir des solutions » de manière neutre, notamment lors de l'analyse de données complexes et à grande échelle ?

Affirmer l'existence d'une intelligence artificielle générale (IAG) suppose implicitement la neutralité — ou du moins y fait allusion — alors que les preuves pointent dans la direction opposée.

Troisièmement : Systèmes déterministes versus systèmes non déterministes

L'IA générative est par nature non déterministe. Une même entrée peut produire des sorties légèrement différentes, voire radicalement différentes.

Les humains comprennent intuitivement ce qui relève de la déterminisme et ce qui peut être créatif. Choisir la taille de son t-shirt en ligne est une déterminisme ; choisir un motif ou une couleur est subjectif. Même les modèles les plus avancés confondent encore constamment ces catégories. Nous avons tous vu des IA génératives traiter des faits concrets comme s’il s’agissait de suggestions créatives.

Cela révèle une lacune cruciale en matière de métacognition, c'est-à-dire la conscience du processus de pensée lui-même. Sans la capacité de distinguer ce qui doit être corrigé de ce qui peut être généré, l'IA ne peut pas « découvrir des solutions » de manière fiable.

Alors, que devons-nous faire ?

Nous disposons d'outils performants.

Tout d'abord, choisissez des cas d'utilisation restreints et bien définis où les biais et les défaillances hors distribution sont moins probables.

Deuxièmement, il est essentiel de fournir aux systèmes d'IA un contexte complet, personnalisé et réaliste, plutôt que de laisser les agents opérer en vase clos. Comme je l'ai déjà écrit, le contexte est primordial pour les agents d'IA. Il permet également de distinguer ce qui doit être déterministe de ce qui peut être génératif.

Troisièmement, déployez des filtres basés sur des règles et des agents de supervision qui déclenchent un examen humain lorsque cela est nécessaire.

Enfin, il est essentiel de reconnaître une réalité fondamentale : les grands modèles de langage refléteront toujours leurs données d’entraînement et les idéologies de leurs créateurs. Ces modèles – et leurs développeurs – sont des acteurs politiques, qu’ils le veuillent ou non. L’IA doit donc rester sous le contrôle d’utilisateurs humains individuels, et non leur être imposée comme un système opaque. La traçabilité et la responsabilité sont essentielles – la possibilité de retracer chaque décision jusqu’à un humain, quel que soit le nombre d’étapes intermédiaires – pour garantir la gouvernance et la sécurité.

Au final, peu m'importe comment on nomme ces technologies, pourvu qu'on ne les appelle pas AGI. Nous disposons aujourd'hui d'une IA extraordinairement puissante, capable de communiquer et d'agir efficacement dans des domaines restreints et bien définis. Avec des mesures de sécurité strictes, des filtres déterministes et des systèmes où l'humain intervient, ces outils peuvent générer des milliers de milliards de dollars pour l'économie mondiale.

On pourrait l'appeler IA spécialisée. C'est là que réside aujourd'hui le véritable potentiel d'une fortune de mille milliards de dollars.

Les actions américaines ont chuté vendredi, plaçant les principaux indices de Wall Street sur la voie d'une deuxième semaine de baisse consécutive, les actions d'Intel ayant fortement dégringolé suite à des prévisions décevantes, tandis que les tensions géopolitiques persistantes continuaient de peser sur l'appétit pour le risque des investisseurs.

Les actions avaient rebondi au cours des deux séances précédentes après une forte chute mardi, déclenchée par les menaces du président américain Donald Trump d'imposer des droits de douane aux alliés européens si Washington n'était pas autorisé à acheter le Groenland.

Trump a par la suite adouci son discours sur les droits de douane et exclu toute intervention militaire au Groenland. Malgré cela, le S&P 500, le Nasdaq et le Dow Jones ont clôturé la semaine en baisse. Parallèlement, les flux vers les valeurs refuges se sont poursuivis, propulsant le cours de l'or à un nouveau record.

Le principal facteur de baisse des marchés vendredi a été le fabricant de puces Intel, dont l'action a chuté de 14,9 % après que la société a annoncé des prévisions de chiffre d'affaires et de bénéfices trimestriels inférieures aux attentes du marché, invoquant des difficultés à répondre à la demande de puces pour serveurs utilisées dans les centres de données d'intelligence artificielle. Malgré cette forte baisse, l'action Intel affiche toujours une hausse d'environ 50 % depuis le début de l'année.

L'indice des semi-conducteurs de Philadelphie a chuté de 1,6 %, reculant par rapport au record atteint lors de la séance précédente, tandis que l'indice de volatilité de Wall Street, le VIX, connu comme l'indicateur de la peur du marché, a augmenté après avoir baissé au cours des deux séances précédentes.

Peter Cardillo, économiste en chef chez Spartan Capital Securities, a déclaré : « La saison des résultats a été bonne, mais une ou deux actions ont publié des prévisions moins optimistes et ont subi des ventes en conséquence, les investisseurs se repositionnant. Les prévisions sont désormais plus importantes que jamais. »

Il a ajouté : « Les investisseurs resteront prudents car nous ne nous contentons pas de suivre les résultats des entreprises, nous portons également notre attention sur la Réserve fédérale. Nous n’anticipons pas de changement de politique, mais la question est de savoir ce que la Fed dira dans sa déclaration. »

À 9 h 48, heure de l'Est, l'indice Dow Jones Industrial Average était en baisse de 320,71 points, soit 0,65 %, à 49 063,30. Le S&P 500 a reculé de 14,68 points, soit 0,21 %, à 6 898,78, tandis que le Nasdaq Composite a perdu 36,50 points, soit 0,16 %, à 23 399,52.

Anticipation de la décision de la Réserve fédérale

La Réserve fédérale devrait maintenir ses taux d'intérêt inchangés, entre 3,5 % et 3,75 %, lors de sa réunion de la semaine prochaine. Les investisseurs scruteront attentivement la déclaration de politique monétaire et les commentaires du président Jerome Powell afin d'anticiper la prochaine décision. Selon l'outil FedWatch du CME, les marchés anticipent déjà une première baisse des taux en juin.

Les données préliminaires de S&P Global ont montré que l'activité économique américaine est restée stable en janvier, l'amélioration des nouvelles commandes compensant la faiblesse du marché du travail.

Plusieurs membres des « Sept Magnifiques », dont Apple, Tesla et Microsoft, doivent publier leurs résultats la semaine prochaine. Leurs perspectives seront scrutées de près afin de déterminer si les arguments de croissance qui justifient leurs valorisations élevées restent valables.

Portée par la vigueur de l'économie américaine et les anticipations de baisses de taux d'intérêt en fin d'année, la hausse des marchés s'est étendue au-delà des grandes capitalisations pour toucher d'autres secteurs. L'indice Russell 2000 des petites capitalisations et le Dow Jones Transportation Average ont tous deux atteint des niveaux records jeudi.

Par ailleurs, l'action de Nvidia a progressé de 1,4 % après que Bloomberg a rapporté que des responsables chinois avaient demandé à des entreprises comme Alibaba, Tencent et ByteDance de se préparer à d'éventuels achats de puces d'intelligence artificielle H200 de Nvidia.

Les actions des sociétés minières cotées aux États-Unis, telles que Hecla Mining et Coeur Mining, ont également progressé de 0,6 % et 0,3 % respectivement, alors que les prix de l'argent ont atteint des niveaux records et se sont approchés pour la première fois de la barre des 100 dollars l'once.

L'argent a une longue histoire de fluctuations de prix extraordinaires, et la dernière flambée est sans aucun doute l'un des épisodes les plus remarquables. Depuis le franchissement du seuil des 50 dollars fin novembre, les prix ont suivi une trajectoire ascendante rapide, quasi parabolique, sans véritable pause.

Avant cela, le cours de l'argent avait déjà connu une hausse constante, s'échangeant autour de 23 dollars au moment de la réélection de Donald Trump à la présidence. La demande industrielle, la rareté de l'offre minière et la demande monétaire ont joué un rôle déterminant dans cette remarquable progression. La phase la plus récente de cette hausse a toutefois été alimentée par une forte participation des investisseurs particuliers, l'argent étant devenu un véritable phénomène de mode sur Internet.

Naturellement, des prises de bénéfices sont à prévoir à ces niveaux. Toutefois, il est difficile de parier contre les métaux précieux avant que l'or n'atteigne la barre des 5 000 $. Le plus haut de la séance d'or s'est établi à 4 967 $ plus tôt dans la journée, et il se négocie actuellement à seulement 8 $ en dessous de ce niveau.

L'argent a toujours été caractérisé par une forte volatilité des prix, due à son double rôle de matière première industrielle et de réserve de valeur monétaire. L'épisode le plus célèbre de son histoire reste la tentative des frères Hunt de monopoliser le marché de l'argent en 1979 et 1980. Motivés par la crainte de l'inflation et de la dépréciation monétaire, Nelson et William Hunt ont accumulé d'énormes quantités d'argent physique et de contrats à terme.

Début 1980, les frères Hunt contrôlaient environ un tiers de l'offre mondiale d'argent librement négociable. Une forte demande fit grimper les prix d'environ 6 dollars à un pic historique proche de 50 dollars l'once en janvier 1980. L'éclatement de la bulle suite à l'imposition de nouvelles restrictions sur les marges par les bourses déclencha ce que l'on appela le « Jeudi de l'argent », un krach boursier qui anéantit une grande partie de la fortune de la famille Hunt.

Trois décennies plus tard, l'argent a connu une nouvelle forte hausse en 2011. Suite à la crise financière mondiale de 2008, les politiques d'assouplissement quantitatif et la faiblesse du dollar américain ont incité les investisseurs à se tourner vers les actifs tangibles. Le cours de l'argent a progressé régulièrement, frôlant son sommet de 1980 et atteignant environ 49 dollars en avril 2011, avant de subir une correction brutale après un nouveau relèvement des exigences de marge. Cette hausse est généralement considérée comme ayant été amplifiée par l'émergence de fonds négociés en bourse adossés à l'argent.

Plus récemment, le phénomène de « compression de l'argent » début 2021 a mis en lumière l'influence croissante des réseaux sociaux sur les marchés financiers. Inspirés par l'affaire GameStop, des investisseurs particuliers sur Reddit ont tenté de faire pression sur les institutions qu'ils accusaient de manipuler artificiellement les cours de l'argent. S'ils sont parvenus à stimuler la demande d'argent physique et d'ETF, propulsant les prix à un sommet en huit ans, avoisinant les 30 $, la taille et la liquidité considérables du marché mondial de l'argent ont absorbé le choc et empêché la répétition du scénario de l'ère Hunt.

Aujourd'hui, les investisseurs particuliers tentent à nouveau leur chance. L'idée circule depuis quelque temps sur internet, et il est frappant – et même réjouissant – de constater que la tendance haussière génère des gains substantiels et récompense ceux qui ont investi tôt.

Les prix du palladium ont progressé vendredi, portés par des anticipations positives de poursuite de la hausse du prix de ce métal industriel et par des entrées d'investissements plus importantes.

Dans une note adressée à ses clients vendredi, UBS a indiqué avoir relevé ses prévisions de prix du palladium de 300 dollars l'once, à 1 800 dollars, en raison d'une forte augmentation des flux d'investissement vers ce métal.

L’analyste Giovanni Staunovo a déclaré qu’UBS avait procédé à cette révision « en raison de la vigueur de la demande d’investissement ces derniers mois », ajoutant que la taille relativement réduite du marché du palladium « entraîne souvent de fortes fluctuations de prix ».

La banque a expliqué que la récente dynamique des prix n'était pas due aux utilisations industrielles traditionnelles, mais plutôt au positionnement des investisseurs anticipant une baisse des taux d'intérêt américains, un dollar plus faible et une incertitude géopolitique croissante.

Staunovo a fait remarquer que « si la demande d'investissement reste forte, les prix pourraient encore augmenter », mais a averti qu'« en l'absence de demande d'investissement, nous considérons que le marché est globalement équilibré », ce qui explique la préférence d'UBS pour une exposition à l'or.

La demande de palladium a évolué ces dernières années après que son utilisation dans les pots catalytiques automobiles ait atteint un pic en 2019, année où les prix ont même dépassé ceux du platine, entraînant une substitution de ce métal.

La diffusion des véhicules électriques, qui n'utilisent pas de pots catalytiques, a également pesé sur la demande de palladium.

La banque a toutefois indiqué que le palladium a progressé au même rythme que le platine et l'argent depuis mi-2025, et que, le palladium étant désormais « nettement moins cher que le platine », UBS s'attend à ce que les fabricants de pots catalytiques « recommencent à l'utiliser… en temps voulu ».

L'activité d'investissement dans le palladium a sensiblement repris, UBS faisant état d'une hausse des avoirs des fonds négociés en bourse depuis mi-2025, ainsi que d'une forte augmentation des positions spéculatives sur le marché à terme, après avoir été vendeurs nets pendant la majeure partie de l'année dernière.

La Chine pourrait également soutenir la demande. Selon Staunovo, le lancement de contrats à terme sur le platine libellés en yuans à Guangzhou « a probablement soutenu la demande de palladium », dans le cadre d'une activité de négociation plus large portant sur les métaux du groupe platine.

En séance, les contrats à terme sur le palladium de mars ont bondi de 4,1 % à 2 007 dollars l’once à 14 h 45 GMT.