Anticiper l'évolution des capacités critiques de l'IA :
De la saturation des benchmarks à l'AGI

Quasiment tous les benchmarks actuels, y compris les plus difficiles, seront probablement saturés avant 2030. Cette projection repose sur une analyse systématique des trajectoires de progrès sur 60 benchmarks, modélisés conjointement.

Les progrès sont rapides et généralisés : du sens commun aux mathématiques, en passant par le raisonnement multimodal et la programmation agentique, les modèles de frontière progressent de dizaines de points de pourcentage par an sur des tâches considérées comme hors de portée il y a peu. La plus grande incertitude réside dans l'automatisation de tâches complexes réelles, dont une partie pourrait tenir au-delà de 2030.

Les capacités critiques progressent au même rythme : cybersécurité, automatisation de la R&D en IA, et mathématiques avancées suivent des trajectoires similaires, et poseront rapidement des problèmes de sécurité et de contrôle. Tous les benchmarks de ces catégories inclus dans notre analyse seront probablement saturés au plus tard courant 2028.

Il est difficile de prédire quand une AGI pourra être développée, mais l'hétérogénéité des progrès ne constitue pas une barrière structurelle. Les lacunes locales actuelles pourraient ainsi être soit comblées par le passage à l'échelle des modèles, soit contournées si les capacités suffisantes pour automatiser la R&D en IA sont atteintes en premier.