Trente mois après la sortie de Co-Intelligence, son auteur publie aujourd’hui Co-Existence, un second livre consacré à l’intelligence artificielle. Dans un billet illustré de graphiques, il retrace les progrès accomplis depuis : selon lui, 180 modèles surpassent désormais GPT-4 tel qu’il était à sa sortie. Il explique aussi avoir confié la réalisation de ces graphiques à une IA, ce qui illustre selon lui le changement de manière d’utiliser ces outils.
- Trente mois après Co-Intelligence, l’auteur publie Co-Existence.
- 180 modèles dépassent désormais GPT-4, dont dix-neuf fonctionnent sur smartphone.
- La durée de tâches réalisables par l’IA est passée de quatre minutes en 2024 à 17 heures en 2026.
- Les agents imposent une nouvelle manière de travailler, mais elle fait perdre de vue ce que fait l’IA.
Le modèle GPT-4, développé par OpenAI, était de février 2023 à début 2024 le meilleur modèle au monde, selon l’auteur. Depuis, vingt modèles différents ont occupé la première place à un moment ou un autre, tous issus d’Anthropic, de Google ou d’OpenAI. Parmi les 180 modèles qui dépassent désormais GPT-4, beaucoup sont à poids ouverts, c’est-à-dire que chacun peut les utiliser ou les modifier librement. Dix-neuf peuvent fonctionner sur un smartphone récent.
Pour mesurer la progression des capacités, l’auteur s’appuie sur le METR Long Horizon Benchmark, un test qui évalue la quantité de travail humain qu’une IA peut accomplir avec au moins 50 % de chances de réussite à partir d’une seule consigne. Selon ce graphique, le volume de travail réalisable a doublé huit fois entre la sortie de GPT-4 et la fin de cette mesure. En 2024, une IA pouvait réaliser une tâche de quatre minutes. Au moment où l’auteur a remis son manuscrit, en avril 2026, elle pouvait accomplir 17 heures de travail humain. METR a ensuite indiqué ne plus pouvoir mesurer ce chiffre avec précision grâce à ses méthodes actuelles. D’autres études suggèrent qu’il pourrait atteindre 17 semaines de travail, voire davantage.
Dans le même temps, les prix ont baissé. Le Google Proof Question and Answer Exam, un test de questions que des étudiants en master ont du mal à résoudre, coûtait 30 centimes d’usage d’IA par bonne réponse. Il ne coûte désormais que quatre centièmes de centime pour obtenir le même résultat. Les progrès restent néanmoins inégaux : l’auteur juge que l’IA reste médiocre pour la rédaction de textes longs, alors que la résolution de problèmes mathématiques est passée, sur la même période, de très mauvaise à surhumaine.
Un nouveau mode de travail
Ces gains modifient, selon l’auteur, la façon de travailler avec l’IA. Dans Co-Intelligence, il décrivait deux approches : le travail en « centaure », où tâches humaines et tâches de l’IA sont réparties, et le travail en « cyborg », où les deux sont imbriqués. Avec l’arrivée des agents, qui enchaînent seuls des tâches, il ajoute une troisième figure, le « conjurer ». Celui-ci fait appel à des agents lorsqu’il en a besoin, leur confie du travail et évalue leurs résultats. Les graphiques du billet ont été réalisés de cette manière, avec le modèle Opus 5.5 dans Claude Projects, qui fonctionne avec un agent principal chargé de lancer d’autres agents. L’auteur y voit la manière la plus puissante d’utiliser l’IA, mais aussi une source de risques nouveaux, puisqu’on perd de vue ce que fait exactement l’IA pour obtenir ces résultats.
Pour illustrer ce propos, l’auteur a aussi repris son test habituel, la consigne « Otter on an Airplane Using Wifi », qu’il utilise depuis plusieurs années. Demandé à Opus 5.5, le résultat, une vidéo réalisée avec des services Google et ElevenLabs, a été produit à partir du scénario, des images, de la musique et des aspects techniques, sans aucune aide de sa part. L’auteur reconnaît que la vidéo présente quelques défauts. Son livre, précise-t-il, se concentre sur les tendances plutôt que sur l’actualité des modèles, et sur la question de savoir ce que cela change pour les humains. Co-Existence est disponible en ligne.
