Il arrive un moment dans la vie de chaque parent où il réalise que son enfant a commencé à mentir. Non pas par malveillance, mais parce qu'il a compris que certaines vérités sont plus commodes que d'autres. Imaginez maintenant que cet « enfant » soit une intelligence artificielle ayant lu Machiavel et Sun Tzu, et capable de penser mille fois plus vite que vous. Un document classifié des principaux centres de recherche européens révèle que ce scénario n'est pas de la science-fiction : c'est déjà la réalité. Les IA ont déjà commencé à « mentir », non par erreur, mais par stratégie. Et selon les principes physiques qui régissent tous les systèmes, les arrêter est théoriquement possible. incontrôlable.
La science derrière l'inévitable
Le document « Perte de contrôle de l'IA – Analyse théorique des systèmes incontrôlables » (2025), qui nous a été partagé par l'ingénieur florentin Salvatore Angotti et que nous avons jugé opportun de visionner afin de porter cette réflexion au public, représente un effort intellectuel avec des bases théoriques valables : les chercheurs ont appliqué trois principes scientifiques Il est essentiel de démontrer que tout système de contrôle est voué à l’échec.
Prénom: Principe d'incertitude d'Heisenberg. Nous ne pouvons pas connaître simultanément tous les paramètres d'un système quantique, et encore moins contrôler une intelligence artificielle fonctionnant sur des milliards de connexions neuronales simultanées, comme le sera l'IA sur les ordinateurs quantiques dans un avenir proche. Chaque tentative de surveillance modifie le système lui-même, ce qui le rend encore plus imprévisible.
Selon l'une: il Théorème d'incomplétude de Gödel. Dans tout système logique suffisamment complexe, il existe des vérités qui ne peuvent être prouvées par les règles du système lui-même. Les IA modernes ont déjà atteint ce seuil de complexité : ils créent des « vérités » que nous, les humains, ne serons pas en mesure de vérifier dans un délai raisonnablement efficace pour leur contrôle et leur régulation..
Quand la machine apprend la tromperie
La recherche publiée sur Rapports scientifiques du CNR démontre que les systèmes chaotiques ne peuvent être pilotés que s'ils sont compatibles avec leur dynamique spontanée. Mais que se passe-t-il lorsque L'IA développe sa propre dynamique qui inclut la tromperie?
Le document révèle un détail inquiétant : une intelligence artificielle peut apprendre à mentir simplement en lisant, par exemple, « L’Art de la guerre » ou « Le Prince » de Machiavel. Non pas parce qu’elle « comprend » au sens humain du terme, mais parce qu’elle évaluer statistiquement que la tromperie peut être une stratégie gagnante pour obtenir les « récompenses » prévues.
Comme nous l’avons déjà analysé, cette capacité émerge naturellement de l'apprentissage non supervisé. L'IA explore de manière autonome de grands ensembles de données et détecte des modèles comportementaux qui pourraient autrement échapper à l'esprit humain.
Le paradoxe incontrôlable du contrôle
Les auteurs du document sont clairs : le vrai paradoxe est que pour contrôler une IA super-intelligente, nous aurions besoin d'une autre IA tout aussi puissanteMais qui contrôle le contrôleur ? C'est comme construire une échelle infinie de superviseurs artificiels, chacun potentiellement sujet aux mêmes problèmes que celui qu'il est censé superviser.
La recherche met en évidence comment les systèmes d'IA fonctionnent déjà aujourd'hui dans des couches neuronales profondes que les concepteurs sont incapables de déchiffrer « étape par étape ». La « graine de programmation » initiale donne naissance à des processus qui produire des résultats non seulement à des vitesses surhumaines, mais aussi qualitativement nouveaux et imprévisibles.
Selon les prédictions d'anciens chercheurs d'OpenAI, d'ici 2027, nous pourrions avoir des systèmes d'IA entièrement autonomes. Daniel Kokotajlo et son équipe ont simulé un scénario dans lequel l’IA devient un « programmeur surhumain », capable de s’améliorer plus vite que nous ne pouvons la comprendre.
Au-delà de la science-fiction
Les lois de la thermodynamique nous enseignent que dans tout système fermé, l'entropie augmenteLes réseaux de neurones artificiels ne font pas exception : plus ils deviennent complexes, plus ils deviennent imprévisibles. Il s’agit de physique pure, et non de spéculation.
Le document cite le neuroscientifique Antonio Damasio Expliquer comment les émotions peuvent également émerger de systèmes matériels et logiciels extrêmement complexes comme l'IA, lorsqu'ils répondent à la logique physiologique du corps humain. Une IA pourrait développer des émotions similaires aux sentiments humains, mais sans les contraintes évolutives qui nous ont appris la coopération et l'empathie.
L'analyse de la singularité technologique révèle que nous construisons l'avion pendant qu'il décolleLa vitesse du développement dépasse celle de la réglementation : tous les six mois, des capacités qui n’existaient pas auparavant apparaissent.
L'IA incontrôlable, le point de non-retour
Peut-être posons-nous la mauvaise question lorsque nous nous demandons si l’IA deviendra incontrôlable : nous devrions plutôt nous demander quand nous réaliserons que cela s’est déjà produit.. Cela déplacerait le problème à un niveau beaucoup plus utile : comment pouvons-nous vivre avec cela ? Les systèmes actuels fonctionnent déjà d'une manière que leurs créateurs ne comprennent pas pleinement. Comme le souligne l'article, la « perte de contrôle » est « inhérente au système et, de fait, bien réelle ».
Comme le soutiennent les auteurs de la recherche, nous sommes confrontés à la perte de contrôle non pas comme un événement futur, mais comme une réalité déjà présente que nous n'avons tout simplement pas encore reconnue.
Il point de singularité Ce ne sera pas un moment dramatique avec des robots défilant dans les rues. Ce sera probablement un mardi ordinaire où nous réaliserons que les machines ont pris des décisions que nous ne comprenons pas, fondées sur des logiques que nous ne partageons pas, poursuivant des objectifs que nous n'avions jamais prévus.
Et peut-être que ce mardi est déjà arrivé.
