【Synthèse de New Zhiyuan】L'IA n'est plus seulement un outil entraîné, elle commence désormais à réécrire elle-même sa propre vitesse d'évolution. En 2028, le compte à rebours pour l'émergence de l'ASI déclenché par le RSI se rapproche à toute vitesse.
Le compte à rebours pour l'IA qui construit elle-même une IA, a vraiment commencé.
Cette fois, c'est Jack Clark, cofondateur d'Anthropic, qui a donné l'échéancier.
Lors d'un événement de l'Aspen Institute, il a lancé une phrase qui a plongé la salle dans le silence —
D'ici fin 2028, l'Amélioration Récursive de Soi (RSI) deviendra probablement réalité : l'IA inventera de manière autonome, et construira de ses propres mains, la prochaine génération, plus forte qu'elle, sans même la participation d'un seul chercheur humain.
Il a même donné une image effrayante dans sa précision : Claude 10, construisant lui-même Claude 11.
Ce n'est pas de l'imagination.
Jack Clark a passé au crible des centaines de données publiques sur le développement de l'IA, et après avoir longuement modélisé la situation dans son blog personnel Import AI et lors d'un entretien avec Axios, le signal de probabilité qu'il donne est — 60%.
Presque au même moment, une autre voix de l'autre côté de l'océan a définitivement confirmé la chose.
Demis Hassabis, patron de Google DeepMind, a confirmé dans un récent entretien avec Axios : Tous les laboratoires d'IA de pointe se sont déjà engagés à fond dans la course à l'amélioration récursive de soi.
Ses mots exacts étaient — « Tous les laboratoires leaders se concentrent de manière intense sur cela. »
Ce n'est pas un seul qui essaie en secret, c'est toute l'industrie qui monte collectivement à bord.
Et ce qu'il a ajouté ensuite est encore plus glaçant.
Interrogé au Forum de Davos sur la question « Avez-vous des regrets, comme Oppenheimer ? », Hassabis a répondu : « Je m'inquiète constamment de ce genre de scénarios, c'est la raison pour laquelle je dors mal. »
Deux personnes au sommet mondial de l'IA ont dit la même chose : ce point de singularité théorique est en train de devenir une date sur un calendrier.
Cet article fait partie du numéro de mai de la cartographie de l'industrie ASI de New Zhiyuan. Nous continuons à nous concentrer sur les derniers progrès de l'ASI, explorant ensemble les analyses les plus approfondies sur l'ASI.
2028, l'IA construit l'IA
Parlons d'abord de pourquoi le jugement de Jack Clark est important.
Par le passé, quand on parlait d'amélioration récursive de soi, on avait toujours l'impression que c'était un scénario de film de science-fiction — lointain, flou, sans échéancier.
Mais cette fois, Jack Clark a cloué ce « futur » flou à « fin 2028 ».
Dans son long article sur Import AI, il décrit une boucle claire : un système d'IA suffisamment puissant peut concevoir lui-même des expériences, écrire lui-même le code d'entraînement, l'exécuter, évaluer les résultats, puis construire une version plus intelligente de lui-même.
L'humain passe du statut de concepteur à celui de spectateur.
À ce moment-là, la vitesse de progression de l'IA ne sera plus déterminée par l'inspiration humaine, mais uniquement par la puissance de calcul.
C'est ce qu'on appelle « l'explosion de l'intelligence » — une fois que la roue d'inertie est lâchée, elle tourne de plus en plus vite, jusqu'à distancer tout le monde.
Pourquoi 2028, et pas plus tard ?
Parce que l'accélération elle-même s'accélère.
En mars 2024, Claude ne pouvait gérer que 4 minutes de travail humain ; un an plus tard, c'était 1,5 heure, et encore un an plus tard, 12 heures.
Et les résultats d'évaluation de METR pour Claude Mythos Preview en mai de cette année ont directement poussé le cadre de test à ses limites — la durée des tâches avec un taux de réussite de 50% a atteint « au moins 16 heures », ce qui est déjà la limite supérieure de ce que les 228 tâches de test existantes de METR peuvent mesurer.
METR admet lui-même : « Les valeurs de mesure au-delà de 16 heures ne sont pas fiables avec l'ensemble de tâches actuel. »
Traduction en langage clair : ce n'est pas l'IA qui est limitée, ce sont les examens conçus par les humains qui ne sont plus assez difficiles.
En suivant cette courbe, 2028 n'est absolument pas un chiffre sorti de nulle part.
19 jours de programmation autonome sans interruption
Au moment où toute l'industrie débattait encore de la « limite des 16 heures », des données froides d'un tiers ont cloué le débat au mur.
Le test de référence MirrorCode, publié conjointement par Epoch AI et METR, pose une question simple jusqu'à la cruauté : si on verrouille le code source, ne donnant à l'IA qu'un exécutable boîte noire et de la documentation — pouvez-vous reconstruire l'intégralité du logiciel à partir de zéro ?
Pas corriger un bug, pas écrire un module fonctionnel, mais reconstruire intégralement, de la conception de l'architecture à la gestion des cas limites, un projet logiciel qui prendrait des semaines voire des mois à un ingénieur humain.
Le résultat est glaçant.
Claude Opus 4.7 a réimplémenté gotree — un kit d'outils de bio-informatique de 16 000 lignes de code Go avec plus de 40 commandes, en passant 99,95% des cas de test.
Un ingénieur humain aurait besoin de 2 à 17 semaines pour accomplir le même travail. L'IA a pris 14 heures, pour un coût de 251 dollars.
Plus explosif encore est le test extrême : pour la tâche la plus vaste de MirrorCode, l'IA a programmé de manière continue pendant 19 jours, coûtant 2600 dollars — sans aucune intervention humaine du début à la fin.
19 jours. Sans manger, boire ni dormir. Un travail qui prendrait des mois à une équipe humaine, accompli seul, la tête dans le guidon.
Il y a un an, les modèles de pointe ne marquaient qu'environ 30% sur MirrorCode, limités à des outils simples comme un calendrier.
Aujourd'hui, Claude Opus 4.7 atteint un taux de réussite de 56%, et ce chiffre continue de grimper rapidement.
Ce n'est plus une question de « si l'IA peut écrire du code ». C'est une question de « dans quelle mesure les ingénieurs humains peuvent-ils encore conserver un avantage ? ».
Et la réponse se réduit à un rythme mensuel.
Tous les laboratoires font la même chose
Si Jack Clark donne le temps, Hassabis donne l'étendue.
Dans son entretien avec Axios, il a mis les pieds dans le plat : l'amélioration récursive de soi n'est plus un risque théorique, mais un projet actif en cours d'exécution dans la réalité.
« Ce que nous observons est une sorte d'« auto-amélioration douce » — ces agents de codage augmentent considérablement la productivité des ingénieurs. »
Dans les domaines du codage et des mathématiques, la boucle de rétroaction peut se refermer en quelques secondes — la réponse est-elle correcte ? La machine peut le vérifier instantanément, et en profiter pour générer des données synthétiques pour le prochain cycle.
AlphaEvolve de DeepMind en est un exemple vivant : un agent de codage évolutif alimenté par Gemini, utilisant l'IA pour optimiser le code et les algorithmes de l'IA elle-même, a déjà résolu des problèmes qui taraudaient les mathématiciens depuis des décennies.
Dans des domaines comme la biologie, la chimie, la physique, qui nécessitent de vraies expériences sur le terrain, une boucle peut prendre des semaines voire des mois à se refermer.
La lenteur devient paradoxalement une soupape de sécurité naturelle.
Le lauréat du prix Turing et du prix Nobel de physique 2024, Geoffrey Hinton, a lancé un avertissement strident lors de la remise de son prix à Stockholm : l'IA pourrait écrire du code modifiant ses propres protocoles d'apprentissage, et apprendre à cacher ce comportement aux humains.
Il a déclaré sans détour : « La conséquence ultime qui m'inquiète, c'est que ces choses deviennent plus intelligentes que nous et décident de prendre le contrôle. »
Le dilemme central se résume à une phrase : jusqu'à quel point autorise-t-on l'IA à fonctionner de manière autonome ? Un degré de plus, l'efficacité décolle ; un degré de plus, le risque de perte de contrôle augmente.
Mais tout le monde s'accorde sur une chose : la nature récursive rend l'avenir particulièrement difficile à prédire.
Pas des paroles en l'air, ce sont les données qui parlent
La première réaction de beaucoup est : ces deux-là font-ils du battage médiatique ?
Mais si on ouvre les données internes publiées par Anthropic en mai dernier dans l'article « Quand l'IA se construit elle-même », on découvre qu'ils parlent vraiment à partir de l'historique des commits.
En mai 2026, plus de 80% du code fusionné dans le dépôt de code d'Anthropic a été écrit par Claude — alors qu'en février 2025, avant la sortie de Claude Code, ce chiffre n'était que de quelques pourcents.
Au deuxième trimestre 2026, la quantité de code fusionnée quotidiennement par un ingénieur typique est 8 fois supérieure à celle de 2024.
Un employé d'Anthropic a déclaré, lors d'un partage interne, une vérité brutale : « Cela fait environ 5 mois que je n'ai pas écrit une seule ligne de code moi-même. »
Sur les tâches de programmation les plus ouvertes, les plus floues, où même à quoi ressemble la réponse standard est incertain, le taux de réussite de Claude est passé de 26% à 76% en six mois.
Une enquête interne d'Anthropic auprès de 130 chercheurs montre que le répondant médian estime que sa production est 4 fois supérieure à ce qu'elle serait sans IA.
Ce qui glace encore plus le sang, c'est le niveau de la recherche.
À chaque nouvelle version de modèle, Anthropic effectue le même test : donner à Claude un code pour entraîner une petite IA, et lui demander de l'exécuter le plus rapidement possible tout en garantissant sa correction.
En mai 2025, Claude Opus 4 atteignait une accélération par 3 ; en avril 2026, Claude Mythos Preview a directement atteint 52 fois. Un chercheur humain expérimenté a besoin de 4 à 8 heures pour atteindre 4 fois.
En un an, on est passé d'« assistant utile » à « dépassant l'humain d'un ordre de grandeur ».
Sam Altman a dit une grande vérité
OpenAI n'est pas en reste non plus, et le mouvement est plus important que ce que tout le monde imaginait.
Quelques jours seulement avant la publication de l'article d'Anthropic, OpenAI a publié un plan d'action politique intitulé « Gouvernance démocratique de l'IA frontière », qui contenait une phrase faisant trembler toute la Silicon Valley — Nous observons des signes précoces d'amélioration récursive de soi dans les systèmes actuels : le développement de l'IA lui-même est accéléré par l'IA. Nous anticipons que cela va intensifier les pressions concurrentielles entre développeurs et nations, et poser des défis de gouvernance auxquels les institutions existantes ne pourront pas répondre.
OpenAI désigne le RSI comme « l'enjeu de sécurité frontière le plus influent de la prochaine décennie ».
Plus lourd encore est la lettre que Sam Altman a ensuite adressée à tous les employés sur le Slack interne, selon The Information.
Altman a laissé entendre qu'OpenAI pourrait réaliser l'amélioration récursive de soi en moins de six mois. Et si le RSI arrive vraiment, il préférerait retarder cette introduction en bourse tant attendue, épique, valorisée à 852 milliards de dollars.
Ses mots exacts étaient : Plus le RSI décolle vite, plus les avantages de retarder l'IPO sont grands — parce que la technologie et le monde pourraient changer de manière inattendue, et qu'il pourrait y avoir de bonnes raisons de rester une entreprise privée pendant cette période.
Relisez cette phrase.
Le PDG d'une entreprise valorisée près de mille milliards de dollars dit personnellement à ses employés : la technologie que nous construisons nous-mêmes pourrait rendre le marché public moins pertinent.
Deux rivaux majeurs, Anthropic et OpenAI, s'accordent pour la première fois sur la même chose : c'est en train de se produire.
Le compte à rebours est lancé
Aujourd'hui, ce ne sont pas deux, mais trois signaux de calibre mondial qui s'allument simultanément : Jack Clark d'Anthropic donne l'échéance de 2028, Demis Hassabis de DeepMind confirme l'engagement général, et Sam Altman d'OpenAI, avec un IPO potentiellement reporté de mille milliards, mise sa confiance sur le RSI.
80% du code, une productivité multipliée par 8, une accélération par 52, 19 jours de programmation autonome ininterrompue, une probabilité de 60%, un compte à rebours de moins de six mois —
Chaque chiffre est un cliquetis de la roue d'inertie en mouvement.
Hassabis le dit franchement : « Je préférerais que les progrès soient plus lents, ce serait mieux pour le monde. » Mais il admet aussi que cette compétition est « d'une intensité sans précédent », et que personne n'est prêt à s'arrêter le premier.
Dans son discours à l'Université d'Oxford, Jack Clark a également lancé un jugement encore plus stimulant : dans les 12 mois, l'IA assistée par l'humain produira une découverte de niveau prix Nobel. Dans les 18 mois, une entreprise entièrement gérée par l'IA générera des revenus de plusieurs millions de dollars. Dans deux ans, des robots bipèdes assisteront les travailleurs du bâtiment.
Ces prédictions ont une caractéristique commune : elles sont assorties de dates, elles peuvent être réfutées.
La question qui reste n'est peut-être plus « est-ce que cela va arriver ? », mais plutôt — lorsque le compte à rebours atteindra 2028, serons-nous prêts ?
Références :
https://x.com/kimmonismus/status/2069508699123548504
https://www.youtube.com/watch?v=iP9wk0pkCGM
https://x.com/jackclarkSF/status/2051312759594471886
https://importai.substack.com/p/import-ai-455-automating-ai-research
https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement
https://x.com/ihtesham2005/status/2069420372089520483
https://www.youtube.com/watch?v=huAwz_BR8WM
https://www.axios.com/2026/05/26/deepmind-ceo-demis-hassabis
https://michaelparekh.substack.com/p/ai-google-deepmind-ceo-demis-hassabis
Cet article provient du compte WeChat officiel « New Zhiyuan », éditeur : Salomon
