Aux États‑Unis, l’IA est prise en étau entre un cadrage politique affirmé et des propositions techniques d’alignement. Un décret signé fin septembre impose l’expression « Super Intelligence » aux agences fédérales, tandis que des chercheurs défendent des systèmes d’incitation pour contenir le comportement d’agents puissants. Un mois après, l’adoption du nouveau terme reste incomplète et l’efficacité des mécanismes envisagés demeure incertaine.
Aux États‑Unis, l’IA pèse dans la bataille électorale et idéologique
La régulation de l’IA est devenue un sujet de division politique aux États‑Unis. Le pays reste partagé sur la manière de réglementer l’IA. Certains candidats misent sur l’impact de la régulation de l’IA pour convaincre les électeurs, tandis que des investisseurs technologiques expriment leur inquiétude à l’approche des résultats électoraux. Des électeurs mécontents pourraient aussi remettre en cause les paris républicains liés à Elon Musk. Par ailleurs, les tensions autour de l’IA chinoise sont remontées jusqu’à la Maison Blanche.
Rebaptiser l’IA en « Super Intelligence » : une directive, une adoption incomplète
À la fin septembre, un décret présidentiel a demandé aux agences gouvernementales américaines d’utiliser le terme « Super Intelligence » à la place de « IA ». Un mois plus tard, ce nouveau terme commence à apparaître sur certains sites et documents officiels, mais il n’est pas encore généralisé. Plusieurs grandes entreprises technologiques continuent d’utiliser « IA ». Des inquiétudes existent quant au fait que l’adoption du terme puisse servir de test de loyauté politique : l’utiliser pourrait signaler une allégeance à l’administration, tandis que ne pas l’employer exposerait à des attaques.
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Des mécanismes d’incitation pour contenir les agents d’IA
Au‑delà de la question du vocabulaire, des chercheurs proposent une approche technique pour encadrer les modèles d’IA puissants : la théorie des jeux inversée. Alors que la théorie des jeux classique sert à anticiper le comportement d’acteurs rationnels soumis à des règles, la version inversée consiste à concevoir les règles elles‑mêmes pour obtenir le comportement souhaité. L’exemple du partage d’un gâteau illustre ce principe : si une personne découpe et l’autre choisit, le découpeur a intérêt à faire des parts égales. Selon des chercheurs, cette méthode pourrait permettre d’aligner plus efficacement les agents d’IA sur des instructions humaines, même si des doutes subsistent sur l’efficacité réelle de ces mécanismes dans la pratique.
Ce que vivent déjà des usagers : payer pour corriger des chatbots
Dans certains secteurs, des effets concrets de l’IA se font déjà sentir. Steven Benmor, avocat en droit de la famille, constate que des clients doivent de plus en plus faire appel à des experts humains pour corriger les conseils donnés par des chatbots, ce qui engendre des coûts supplémentaires.
