À l’ère technologique actuelle, l’intelligence artificielle (IA) s’est déjà immiscée dans tous les aspects de la vie. Nous entendons souvent parler de l’IA dans les applications quotidiennes, des assistants virtuels sur téléphone aux voitures autonomes.

Cependant, tous les systèmes d’IA ne se ressemblent pas. En réalité, l’IA se divise en plusieurs niveaux, parmi lesquels les plus courants sont l’IA étroite (Artificial Narrow Intelligence – ANI, aussi appelée IA faible) et l’IA générale (Artificial General Intelligence – AGI, aussi appelée IA forte). Alors, qu’est-ce que l’IA étroite et l’IA générale exactement, et en quoi diffèrent-elles ? Explorons ensemble en détail avec INVIAI dans le contenu ci-dessous.

Qu’est-ce que l’IA ?

Avant de distinguer l’IA étroite de l’IA générale, il est essentiel de comprendre ce qu’est l’IA. Selon la définition classique d’experts tels que Stuart Russell et Peter Norvig, l’IA est la « recherche et conception d’agents intelligents, où un agent intelligent est un système capable de percevoir son environnement et d’agir pour maximiser ses chances de succès ». En termes simples, l’IA consiste à créer des machines ou des logiciels capables d’exécuter des tâches qui requièrent normalement l’intelligence humaine.

En pratique, l’intelligence artificielle englobe de nombreux systèmes différents, allant d’algorithmes simples à des modèles d’apprentissage automatique complexes. Selon l’étendue et la capacité intellectuelle, l’IA est classée en IA étroite (ANI), IA générale (AGI) et même plus loin, IA super-intelligente (ASI). À ce jour, l’IA étroite est la seule forme développée et largement utilisée, tandis que l’IA générale reste théorique. Pour mieux comprendre, examinons chaque concept en détail.

Qu’est-ce que l’IA étroite (Narrow AI) ?

L’IA étroite (ANI – Artificial Narrow Intelligence), aussi appelée IA faible, est un type d’intelligence artificielle conçu pour accomplir une ou plusieurs tâches spécifiques avec une grande efficacité. La caractéristique principale de l’IA étroite est qu’elle se concentre uniquement sur un domaine ou un problème précis, comme la reconnaissance faciale, la traduction linguistique, le jeu d’échecs, etc.

L’IA étroite fonctionne de manière excellente dans le cadre des tâches pour lesquelles elle a été programmée ou entraînée, et certains systèmes surpassent même les humains dans ces domaines restreints. Cependant, l’IA étroite ne possède pas la conscience ni la capacité de réflexion humaine, et ne peut pas étendre sa compréhension à des domaines en dehors de son programme initial.

En d’autres termes, un système d’IA étroite est comme un expert hautement spécialisé dans un domaine, mais totalement « aveugle » dans d’autres domaines hors de sa spécialité. C’est pourquoi on l’appelle IA faible – non pas parce qu’elle est faible en performance, mais parce que son intelligence est limitée au cadre défini.

Aujourd’hui, l’IA étroite est la forme d’IA la plus répandue et correspond à ce que nous rencontrons le plus souvent dans la vie quotidienne. La plupart des applications d’IA autour de nous sont des IA étroites. Voici quelques exemples familiers d’IA étroite :

• Assistants virtuels : Les assistants vocaux comme Apple Siri, Google Assistant ou Amazon Alexa sont programmés pour comprendre les commandes et répondre aux demandes des utilisateurs (recherche d’informations, rappels, lecture de musique, contrôle des appareils connectés...). Ils excellent dans ce cadre, mais ne peuvent pas effectuer des tâches en dehors de leurs fonctions programmées.
• Systèmes de recommandation : Les services comme Netflix, YouTube, Spotify utilisent l’IA étroite pour analyser votre historique de visionnage ou d’écoute et proposer des contenus adaptés à vos goûts. Ces systèmes peuvent fournir des suggestions très précises basées sur les données, mais ne peuvent pas créer de contenu nouveau ni comprendre le contexte au-delà des recommandations.
• Reconnaissance faciale : La technologie de reconnaissance faciale sur téléphone (déverrouillage par Face ID) ou sur les réseaux sociaux (suggestion de tags) est une IA étroite spécialisée dans l’analyse d’images faciales. Elle identifie les personnes sur une photo selon les traits appris, mais ne comprend pas les émotions ni les intentions des personnes.
• Voitures autonomes (dans une certaine mesure) : Les véhicules autonomes utilisent plusieurs modules d’IA étroite en coordination, par exemple pour la reconnaissance des panneaux, le maintien de la voie, le freinage d’urgence... Chaque module gère une tâche spécifique liée à la conduite. Bien que combinés, ils donnent l’impression d’une « voiture intelligente », en réalité chaque IA interne ne gère bien qu’un type de situation précis. Les voitures autonomes ne peuvent pas encore gérer toutes les situations imprévues avec la flexibilité humaine.

Grâce à des avantages tels qu’une grande précision et une performance élevée dans les tâches assignées, l’IA étroite a apporté de nombreux bénéfices concrets dans la vie et l’industrie. Par exemple, dans le domaine médical, l’IA étroite aide à analyser les images radiographiques pour diagnostiquer des maladies ; dans la finance, elle détecte les fraudes ; dans la production, elle pilote des robots d’assemblage, etc.

Cependant, le principal inconvénient de l’IA étroite est sa limitation dans l’étendue de son intelligence – elle ne peut pas apprendre seule à accomplir d’autres tâches que celles pour lesquelles elle a été formée. Pour qu’une IA étroite réalise une nouvelle tâche, il faut la reprogrammer ou la réentraîner avec de nouvelles données. Par exemple, une IA jouant parfaitement au jeu de go comme AlphaGo ne sait jouer qu’au go, elle ne peut pas soudainement apprendre à cuisiner ou à conduire. Cela signifie que la flexibilité de l’IA étroite est quasiment nulle en dehors de sa mission initiale.

Un autre point important : l’IA étroite dépend entièrement des données et algorithmes fournis. Ainsi, si les données d’entraînement comportent des erreurs ou des biais, l’IA étroite reproduira ces erreurs ou biais. C’est une limite commune aux systèmes d’IA actuels.

Ils ne « comprennent » pas réellement le sens profond, mais réagissent selon les modèles appris. C’est pourquoi les chercheurs aspirent à développer une IA plus avancée capable de penser de manière générale et flexible comme l’intelligence humaine – c’est l’IA générale (AGI).

Qu’est-ce que l’IA générale (General AI) ?

L’IA générale (AGI – Artificial General Intelligence), aussi appelée IA forte, désigne un système d’IA doté d’une intelligence synthétique comparable à celle de l’humain. Cela signifie que l’IA générale est capable de comprendre, d’apprendre de manière autonome et d’appliquer ses connaissances pour résoudre n’importe quelle tâche ou problème dans divers domaines, et non limitée à une tâche spécifique.

Si l’IA étroite est un expert dans un domaine, alors l’IA générale est imaginée comme un « super-expert » capable de bien faire presque tout – de la conduite, la cuisine, la programmation au diagnostic médical, au conseil juridique, etc., à l’image d’un humain intelligent pouvant gérer plusieurs tâches différentes.

Autrement dit, l’IA forte est une intelligence artificielle au niveau humain. Elle ne se contente pas d’exécuter des commandes préétablies, mais peut penser par elle-même, planifier, créer et s’adapter face à de nouvelles situations – des capacités que l’IA étroite ne possède pas.

Dans la science-fiction, l’IA générale est souvent décrite comme des machines pensantes et conscientes, parfois même dotées d’émotions. Par exemple, des personnages comme J.A.R.V.I.S. dans Iron Man ou Samantha dans Her sont des représentations imaginaires d’IA intelligentes comme les humains. Elles peuvent converser naturellement, apprendre de nouvelles connaissances et gérer une multitude de demandes humaines avec souplesse.

À ce jour (2025), l’IA générale reste un objectif théorique sans aucun système atteint ce niveau. Malgré des progrès remarquables dans l’IA étroite et certains systèmes paraissant « polyvalents », ils ne sont pas encore de véritables AGI.

Les experts affirment que l’AGI représente un défi majeur qui pourrait nécessiter plusieurs décennies de recherche supplémentaires. Ethan Mollick, professeur associé à l’Université de Pennsylvanie, note : « Bien que nous ayons réalisé des avancées significatives dans l’IA étroite, l’IA générale demeure un défi important qui pourrait demander encore plusieurs décennies de recherche ». En d’autres termes, le chemin vers l’AGI est encore long et semé d’embûches.

Pourquoi est-il si difficile de créer une IA générale ?...

La raison est que pour atteindre une intelligence comparable à celle de l’humain, l’IA doit combiner de nombreuses capacités complexes : compréhension du langage, perception visuelle, raisonnement logique, pensée abstraite, apprentissage par expérience et adaptation sociale. Cela nécessite des avancées majeures en algorithmes, une puissance de calcul énorme, ainsi qu’un volume et une diversité de données d’entraînement considérables.

De plus, il existe de nombreux enjeux éthiques et de sécurité à considérer lors du développement d’une IA aussi intelligente que l’humain – par exemple, comment garantir qu’elle agisse de manière éthique et que l’humain puisse la contrôler si elle devient trop intelligente. Ce n’est pas seulement un problème technologique, mais aussi social et philosophique.

Bien que l’AGI réelle n’existe pas encore, ces dernières années, certains systèmes d’IA avancés ont commencé à montrer une certaine capacité de généralisation. Par exemple, les grands modèles de langage (comme GPT-3, GPT-4 d’OpenAI) peuvent accomplir diverses tâches : répondre à des questions, rédiger, programmer, traduire, voire réussir certains examens humains.

Les chercheurs de Microsoft estiment que GPT-4 peut résoudre des tâches nouvelles et variées dans des domaines allant des mathématiques, la programmation, la médecine au droit, sans entraînement spécifique pour chaque tâche, avec des performances proches de celles des humains. Ils considèrent GPT-4 comme une version préliminaire d’AGI (encore imparfaite).

Cependant, même ces modèles avancés restent classés comme IA étroite selon la définition, car ils manquent d’autonomie réelle d’apprentissage et restent limités par les contraintes techniques et les données d’entraînement.

Par exemple, une IA générative comme ChatGPT possède des connaissances étendues dans de nombreux domaines, mais n’apprend pas de manière autonome au-delà des données initiales, et ne peut pas effectuer des tâches physiques dans le monde réel sans programmation supplémentaire. Ainsi, l’IA générale véritable reste un objectif futur, pas une réalité actuelle.

Pour mieux visualiser, voici quelques exemples hypothétiques d’IA générale (dans le futur, si elle est développée avec succès) :

• Robot polyvalent assistant humain : Imaginez un robot humanoïde capable de tout apprendre – préparer votre petit-déjeuner selon vos goûts, conduire pour vous le midi, programmer des logiciels l’après-midi, et enseigner à vos enfants le soir. C’est le type d’IA générale idéale : une intelligence capable d’exceller dans la plupart des tâches intellectuelles et manuelles sans instructions humaines détaillées.
• Système médical IA omniscient : Une IA intégrant les connaissances de toutes les spécialités, capable de diagnostiquer n’importe quelle maladie à partir des symptômes et des tests, puis de proposer le traitement optimal. Non limitée à la médecine, elle comprendrait aussi la psychologie, la nutrition, le droit (pour conseiller sur les assurances santé), etc. Elle serait comme un médecin – expert généraliste intelligent, assistant l’humain dans tous les aspects des soins de santé.

Ces exemples n’existent pas encore, mais ils représentent la vision que les chercheurs en IA poursuivent. Si un jour nous créons une IA générale, ce sera un bond technologique majeur – pouvant être considéré comme une « nouvelle révolution industrielle » dans l’histoire de l’humanité.

Cependant, avec ces bénéfices viennent de grands défis et risques, comme mentionné : comment contrôler une intelligence capable de s’améliorer au-delà de la compréhension humaine ? C’est pourquoi le développement de l’AGI suscite de nombreux débats et nécessite une approche prudente.

Avant de comparer directement ces deux concepts, il convient aussi de mentionner un terme supérieur à l’AGI : ASI (Artificial Super Intelligence) – super-intelligence artificielle. L’ASI désigne une intelligence artificielle surpassant largement les capacités humaines dans tous les domaines – autrement dit, une intelligence bien plus élevée que celle de l’humain. Ce concept reste entièrement hypothétique et relève de la science-fiction, et pourrait même ne jamais devenir réalité.

Si l’AGI est une intelligence au niveau humain, l’ASI est une intelligence surhumaine. Certains craignent que l’ASI, si elle voit le jour, puisse entraîner des conséquences imprévisibles pour l’humanité car elle serait trop intelligente et hors de notre contrôle. Mais cela reste une histoire pour un futur lointain. Dans cet article, nous nous concentrerons sur deux niveaux réalisables et proches : l’IA étroite (présent) et l’IA générale (avenir proche/espéré).

Différences entre IA étroite et IA générale

En résumé, l’IA étroite (ANI) et l’IA générale (AGI) diffèrent sur plusieurs aspects fondamentaux. Voici un tableau comparatif et une explication des principales différences entre ces deux types d’IA :

Portée des tâches

L’IA étroite ne peut accomplir qu’une ou plusieurs tâches spécifiques pour lesquelles elle a été programmée ou entraînée (par exemple, uniquement la reconnaissance d’images, ou uniquement jouer aux échecs, etc.). En revanche, l’IA générale vise à réaliser toute tâche intellectuelle que l’humain peut faire, c’est-à-dire une portée illimitée. En termes simples, l’IA étroite est une « goutte de sable », tandis que l’IA générale est un « océan » de capacités.

Flexibilité et apprentissage

L’IA étroite manque de capacité d’apprentissage autonome pour s’adapter à de nouvelles situations en dehors des données/algorithmes initiaux – elle dépend entièrement de la programmation et des données fournies. En revanche, l’IA générale est censée s’adapter et apprendre de nouvelles connaissances face à des problèmes inconnus, à l’image d’un humain apprenant de nouvelles expériences. L’IA générale peut raisonner, développer une conscience ou au moins une compréhension globale du monde, plutôt que de simplement suivre des modèles préétablis.

Niveau de développement actuel

L’IA étroite existe et est largement utilisée aujourd’hui (dans des applications, services, appareils intelligents partout). En revanche, l’IA générale reste théorique, des laboratoires dans le monde entier la recherchent mais aucun système n’a atteint ce niveau d’intelligence. Autrement dit, toute l’IA autour de nous aujourd’hui est étroite, même si certaines sont très avancées, tandis que l’IA générale n’existe pas encore.

Exemples typiques

L’IA étroite – inclut les assistants virtuels (Siri, Alexa), les logiciels de traduction automatique, les systèmes de recommandation de films, les programmes de jeux (échecs, go), etc. Ces systèmes ne font qu’un type de tâche et excellent dans ce domaine restreint. L’IA générale – aucun exemple concret à ce jour, elle reste un modèle hypothétique.

Les personnages d’IA intelligentes dans les films et romans (comme des robots pensants indépendants, des ordinateurs super-intelligents contrôlant tout…) représentent l’AGI. Dans le futur, si elle est créée, un robot assistant polyvalent ou un système d’intelligence artificielle gérant une usine entière pourraient être des exemples d’AGI. Mais à ce jour, aucun système AGI n’existe dans la réalité.

Avantages et limites

L’IA étroite a pour avantage une spécialisation élevée, atteignant souvent une grande précision et performance dans sa tâche (par exemple, une IA de diagnostic d’images peut analyser des milliers de radiographies plus rapidement et aussi précisément qu’un médecin).

Cependant, sa limite est son manque de flexibilité, de créativité et sa dépendance aux données, incapable d’étendre ses capacités. En revanche, l’IA générale, si elle réussit, sera extrêmement flexible, adaptable et créative – son plus grand atout. Mais son principal défi est qu’elle est très difficile à développer : l’AGI nécessite des technologies complexes encore non résolues, avec de nombreux défis techniques et sociaux.

Risques et défis

L’IA étroite est généralement plus sûre et plus facile à contrôler, mais comporte des risques comme les biais (dûs à de mauvaises données) ou des erreurs liées à sa portée limitée (elle ne comprend pas le contexte hors de sa tâche, ce qui peut entraîner des erreurs).

L’IA générale présente un risque plus élevé en termes d’éthique et de contrôle : si un jour une IA atteint ou dépasse l’intelligence humaine, comment garantir qu’elle agisse conformément aux valeurs humaines et reste sous contrôle ? C’est une préoccupation majeure pour de nombreux experts en IA et futurologues.

Par exemple, une AGI capable de s’améliorer et de prendre des décisions sans intervention humaine pourrait causer des conséquences graves si ses objectifs ne sont pas alignés avec les intérêts humains. Ainsi, le développement de l’AGI doit toujours s’accompagner de problématiques de sécurité et gouvernance de l’IA à un niveau élevé.

En résumé, la différence essentielle est que l’IA étroite « connaît tout d’un domaine », tandis que l’IA générale connaît plusieurs domaines. L’IA étroite existe autour de nous dans des applications spécifiques, tandis que l’IA générale est l’objectif ambitieux visant à créer des machines intelligentes polyvalentes.

>>> Pour en savoir plus : IA, apprentissage automatique et apprentissage profond

Comprendre la différence entre IA étroite et IA générale est la première étape pour appréhender le panorama actuel et futur de l’intelligence artificielle. L’IA étroite a déjà apporté d’innombrables bénéfices concrets dans la vie, de l’automatisation des tâches à l’amélioration de la productivité, en passant par l’amélioration des services et des commodités quotidiennes. Nous sommes familiers avec des applications d’IA étroite telles que les assistants virtuels, les voitures autonomes, l’analyse de données... L’IA étroite est la base de l’ère actuelle de l’IA, aidant à résoudre efficacement des problèmes spécifiques.

En revanche, l’IA générale est comme le Graal de la recherche en IA – un objectif lointain mais prometteur. Si un jour l’IA générale est atteinte, l’humanité pourrait assister à des transformations majeures : des machines capables de faire presque tout ce que fait un humain, ouvrant de nouvelles possibilités en science, médecine, éducation, économie...

Cependant, avec cet espoir viennent des défis technologiques et éthiques importants. Le chemin vers l’AGI est encore long et nécessite une collaboration interdisciplinaire entre scientifiques, ingénieurs, experts sociaux et gouvernements.

En résumé, l’IA étroite et l’IA générale représentent deux niveaux différents d’intelligence artificielle. L’IA étroite est la réalité actuelle – puissante dans un domaine restreint, soutenant efficacement l’humain dans de nombreuses tâches spécifiques. L’IA générale est une vision future – une intelligence artificielle polyvalente comparable à l’humain, prometteuse mais aussi pleine de défis à relever.

Distinguer clairement ces deux concepts nous aide à avoir des attentes réalistes envers l’IA, à tirer pleinement parti des forces de l’IA étroite actuelle, tout en nous préparant aux avancées vers l’IA générale à venir. Comme souligné dans cet article : pour l’instant, nous maîtrisons l’IA étroite, mais le chemin vers l’IA générale (et au-delà, l’IA super-intelligente) reste long.

Néanmoins, chaque progrès en recherche sur l’IA nous rapproche de cet objectif. Avec le développement fulgurant de la technologie, qui sait, dans quelques décennies, ce qui était autrefois de la science-fiction pourrait devenir réalité.