Putain… Meta vient de publier un document qui renverse le récit "L'IA va s'améliorer elle-même et nous laisser derrière" et les implications sont énormes 😳 Voici la partie folle : Ils soutiennent que le chemin le plus sûr et le plus rapide vers la superintelligence n'est pas du tout l'IA auto-améliorante. C'est l'amélioration conjointe des humains et de l'IA faisant de la recherche en IA ensemble en tant que système commun. Pas "L'IA remplace les chercheurs." Pas "L'IA se réécrit dans l'ombre." Mais une IA qui est explicitement conçue pour collaborer avec les humains sur l'idéation, les benchmarks, les expériences, l'analyse des erreurs, le travail d'alignement et la conception des systèmes. Et quand vous lisez les détails, il devient évident pourquoi cela compte : → Auto-amélioration vs co-amélioration comme deux mondes complètement différents : L'auto-amélioration exclut les humains. La co-amélioration crée une boucle où les humains améliorent l'IA, l'IA améliore la recherche humaine, et les deux côtés montent ensemble. → Le tableau 1 à la page 3 décompose ce que signifie réellement "collaboration en recherche IA" : co-conception de benchmarks co-réalisation d'expériences co-débogage des échecs co-développement de méthodes de sécurité co-rédaction d'articles co-construction d'infrastructures C'est littéralement l'ensemble du pipeline de recherche, mais partagé. → Chaque technique actuelle d'auto-amélioration (données synthétiques, auto-récompense, auto-jeu, NAS, etc.) a des angles morts : hacking de récompense, dérive, fragilité, absence de prior humain, zéro transparence. La co-amélioration contourne les modes d'échec en gardant les humains dans la boucle de raisonnement. L'idée centrale frappe fort : L'IA auto-améliorante avance seule. L'IA co-améliorante tire l'humanité vers le haut avec elle. Et la plus grande affirmation : La co-superintelligence n'est pas "L'IA devenant superintelligente." C'est les humains + l'IA devenant ensemble superintelligents — parce que les deux côtés apprennent, accumulent des connaissances tacites et itèrent à l'intérieur du même cycle de recherche. Si ce paradigme s'impose, l'avenir n'est pas "AGI contre l'humanité." C'est un organisme de recherche fusionné. Une intelligence collective. Ce document semble être le plan le plus clair à ce jour pour un avenir de l'IA qui ne se termine pas sur un fil d'alignement. Il soutient que nous n'avons pas besoin de devancer la superintelligence. Nous devons co-évoluer avec elle. Et honnêtement ? Cela a beaucoup plus de sens que les alternatives.

ChatGPT vs DeepSeek vs Gemini Lequel crée les interfaces de site web les plus esthétiques ? Je les ai testés avec cette invite : "Créez un site e-commerce pour des accessoires de portable et d'ordinateur portable haut de gamme en utilisant HTML5." Voici le résultat :

Des chercheurs du MIT viennent de prouver que l'ingénierie des prompts est une compétence sociale, et non technique. Et cette révélation remet en question tout ce que nous pensions savoir sur le travail avec l'IA. Ils ont analysé 667 personnes résolvant des problèmes avec l'IA. Ils ont utilisé des statistiques bayésiennes pour isoler deux capacités différentes chez chaque personne : la capacité à résoudre des problèmes seul et la capacité à résoudre des problèmes avec l'IA. Voici ce qui a brisé tout le cadre. Les deux capacités corrèlent à peine. Être un génie de la résolution de problèmes par soi-même ne vous dit presque rien sur la façon dont vous allez collaborer avec l'IA. Ce sont des compétences séparées, mesurables et fonctionnant indépendamment. Ce qui signifie que chaque cours d'ingénierie des prompts, chaque modèle de méga-prompt, chaque fil "10 astuces pour obtenir de meilleurs résultats" comprend fondamentalement mal ce qui se passe réellement lorsque vous obtenez de bons résultats. Les modèles fonctionnent. Mais pas pour la raison que tout le monde pense. Ils fonctionnent parce qu'ils vous forcent accidentellement à pratiquer quelque chose de complètement différent. La compétence qui prédit réellement le succès avec l'IA n'est pas liée aux mots-clés, à la structure ou à la mise en forme de la chaîne de pensée. C'est la théorie de l'esprit. Votre capacité à modéliser ce qu'un autre agent sait, ne sait pas, croit, a besoin. Anticiper leur confusion avant qu'elle ne se produise. Combler les lacunes d'information que vous n'aviez même pas réalisé qu'elles existaient. Et voici la partie qui change complètement la donne : ils ont prouvé que ce n'est pas un trait statique que vous avez ou n'avez pas. C'est dynamique. Activé. Quelque chose que vous activez et désactivez. Les changements d'un moment à l'autre dans la quantité d'effort cognitif que vous mettez dans la prise de perspective modifient directement la qualité des réponses de l'IA sur des prompts individuels. Ce qui signifie que lorsque vous vous arrêtez réellement et pensez "qu'est-ce que cette IA doit savoir que je prends pour acquis" sur une question spécifique, vous obtenez des réponses mesurablement meilleures à cette question. La compétence est quelque chose que vous pouvez ajuster. Pratiquer. Renforcer. Comme un muscle que vous ne saviez pas que vous aviez. Elle s'améliore plus vous traitez l'IA comme un collaborateur avec des informations incomplètes plutôt que comme un moteur de recherche que vous essayez de pirater avec les bons mots magiques.