L'humanité approche-t-elle de sa fin ? ChatGPT 6 Astra et la promesse de l'IA "tout-faire"

L'émission s'ouvre à San Francisco. Les deux animateurs sont là pour un événement Apple, mais l'ordre du jour est entièrement consacré à l'IA. Le premier point vient de Jensen Huang : le PDG de Nvidia est cité disant qu'OpenAI a atteint le niveau d'IA générale avec GPT Astra, un système capable de gérer n'importe quelle tâche. Interrogé directement pour savoir s'ils l'avaient essayé, la réponse est une attente délibérée : aucun verdict fiable ne peut être émis avant que la vague de battage médiatique ne se calme.

Le flux social est traité avec suspicion. Des clips réalisés avec Fable 5.1 côtoient des clips réalisés avec Astra, apparemment rendus sur des moteurs vidéo de la classe Silence 2.5, et la comparaison est qualifiée de "comparaison de pommes et d'oranges" sans paramètres correspondants. Les comptes de bots sont censés gonfler la vague, tandis que des organismes de notation indépendants n'ont trouvé aucune avance claire d'Astra sur Fable 5.1 dans les tests de mathématiques et de contexte. Le véritable carburant de l'excitation est la revendication de modélisation 3D et de création de jeux.

La revendication de Blender est démontée avec un exemple concret : le modèle ne pilote pas le programme lui-même mais l'opère via des commandes MCP. Commander une chaise signifie modéliser quatre pieds, une assise et un coussin un par un, ce qui est décrit comme une séquence de commandes plutôt que de la magie. La question est posée directement : comment un système derrière Fable en codage peut-il être en avance dans les jeux. Les jeux montrés sont qualifiés de simples, de vieux jeux d'arcade, et le verdict est qu'il faut attendre que des développeurs et des artistes 3D en activité utilisent les outils et fassent un retour.

Sam Altman est cité repoussant le langage marketing, demandant si de tels mots devraient être utilisés du tout, notant qu'un niveau supérieur est encore à venir, et ajoutant que le modèle avait été terminé des mois plus tôt. Le calcul des coûts passe par Stargate : la formation sur 100 000 GPU pourrait approcher 1 milliard de dollars aux prix unitaires horaires, potentiellement plus sur les locations de cloud tiers. Cette facture se répercute sur les prix des jetons : une simple tentative 3D peut brûler un quota de 5 heures, et une tentative de jeu nécessiterait 9 à 10 heures de travail de modèle sur les plus grands plans, plus autant pour le codage.

La spirale des plans est racontée par expérience personnelle : Opus 4.8 a forcé un passage aux plans à 100 dollars, Fable a forcé un passage aux plans à 200 dollars, et la question est de savoir si 1000 dollars viendront ensuite. Face à l'embauche d'un ingénieur en activité, même ce chiffre est qualifié de petit. L'analogie du niveau stagiaire d'OpenAI et les mesures d'agents de recherche autonomes internes sont rapportées : un travailleur de niveau intermédiaire produisant 24 heures de travail en 8 heures, une accélération de 3,1 fois, mais à 600 dollars de jetons par jour, 18 000 par mois, six à sept fois un salaire ordinaire.

Les puces axées sur l'inférence sont présentées comme la solution. Les puces d'Altman ciblent l'inférence avec une efficacité bien supérieure à celle des GPU Nvidia. Une division est décrite : Nvidia pour la formation, le matériel spécialisé pour l'inférence. Sur le matériel Apple, la programmation Metal directe optimisée pour un modèle aurait battu la pile MLX générale de 30 à 40 % en première réponse et en débit. L'analogie est Unreal Engine contre l'écriture de son propre moteur : un logiciel spécifique à une tâche bat une infrastructure générale.

Sur les modèles locaux, le manque de confiance prévaut. Qwen 3.8 gère certains travaux mais a échoué aux propres tests des hôtes ; chaque modèle a des points forts et des points faibles selon la tâche. L'espoir d'un modèle unique pour tous est déclaré mort, comparé au rallye contre la Formule 1 et aux voitures tout-terrain contre les voitures sur asphalte. Un modèle de narration émotionnelle en 600 langues a été abandonné après 2 à 3 heures de réglage, et la règle est énoncée clairement : ne jamais casser une configuration qui fonctionne. Courir après chaque nouvelle version est qualifié d'addiction qui éloigne les gens du vrai travail pour les transformer en testeurs bêta non rémunérés.

L'histoire des mathématiques est la dispute la plus vive : l'annonce d'OpenAI d'avoir résolu le problème de Navier-Stokes à 1 million de dollars en 50 heures. Deux mathématiciens, l'un employé chez Anthropic, auraient affirmé que leurs documents hébergés par Codex avaient été utilisés et que leur travail avait été dépassé, OpenAI leur proposant de publier en premier et l'entreprise après. Un avertissement général suit : télécharger un brevet ou une découverte sensible sur un serveur étranger pour obtenir de l'aide peut transformer la découverte en données d'entraînement. L'affirmation selon laquelle les téléviseurs LG enregistrent lorsqu'ils sont éteints et téléchargent une fois connectés, inscrite dans les accords d'utilisation, est liée au même thème de la vie privée.

L'affaire du New York Times est présentée comme une question de droit d'auteur : le journal défend des chroniqueurs de renom plutôt que de simples nouvelles, une utilisation qui nécessiterait normalement une licence, maintenant utilisée comme données d'entraînement. Le rebondissement est une lettre du ministère de la Justice demandant aux procureurs de se ranger du côté d'OpenAI pour des raisons de sécurité nationale et d'intérêt national, ce qui soulève la question de savoir qui définit la justice. En matière d'éducation, l'interdiction d'un an des outils d'IA générative dans les écoles primaires et secondaires de New York est signalée : les solveurs d'images, d'animations, de vidéos et de mathématiques sont exclus pour protéger la pensée analytique et les compétences de recherche, et les deux hôtes approuvent l'analogie de Mamdani sur l'apprentissage par la difficulté.

Le modèle coréen est la voie inverse : l'IA traitée comme un service public pour tous, soutenue par les marques de télécommunications, avec un accès gratuit par téléphone sur de modestes machines de 500 à 600 GPU via des modèles de langage locaux. Une chronique est citée plaçant les opinions positives de l'IA à 67 % en Chine contre moins de 40 % aux États-Unis. Pourtant, le même pays voit des licenciements liés à l'IA dans de grandes entreprises, des tribunaux ordonnant majoritairement la réintégration, et une administration méfiante face aux réactions négatives. La jeunesse en déclin remplacée par des robots (Chine et Japon), une dystopie où les riches vivent avec des robots et des biens, et des décisions plus difficiles concernant la procréation sont débattues sur le même arc démographique. Le programme de la Serpentine Gallery de Londres avec Refik Anadol au comité de sélection est proposé comme contre-exemple constructif : des artistes formés utilisant délibérément l'IA, interprété comme une acceptation institutionnelle de l'IA dans l'art.

La triade de clôture est la génération d'images, la loi et les avantages concrets : GPT Images 2.5 promet des modifications préservant le petit contexte et l'identité, avec trois compétences internes couvrant l'édition, l'agrandissement et la génération fidèle. Les images de référence ne sont pas collées mais converties en mots et régénérées, c'est pourquoi un paquet modifié avec une ancienne étiquette dans les données d'entraînement n'a pas pu être produit et le travail a été terminé en deux minutes dans Photoshop. Les directives chinoises traitant les images non consensuelles comme une violation des droits sans nouvelle loi nécessaire sont contrastées avec la permission de génération ouverte par défaut d'Instagram ; le cas américain d'un ingénieur générant des images d'abus d'enfants inexistants sur un outil Meta et recevant un verdict de non-victime est débattu, y compris le paradoxe des vraies photos de bébés dans les données d'entraînement. La vidéo de combat humain de l'Unitree G1 sur le ring et la joie des Jeux olympiques de robots en Chine sont lues comme une fierté nationale. Le site de secours codé en 2 heures par un bénévole non programmeur avec 25 points de distribution lors du tremblement de terre au Népal, rappelé contre le souvenir du tremblement de terre de Hatay, répond à la moquerie "vous ne l'avez pas écrit" : lorsque le travail qui sauve des vies est livré, la paternité cesse d'avoir de l'importance.