Le rêve de Demis Hassabis

Lorsque les premiers travaux de recherche sur l’intelligence artificielle furent lancés dans les années 1950, l’objectif ultime explicitement visé était de construire un dispositif capable d’égaler le cerveau humain dans tous les domaines, ce que nous appelons aujourd’hui une intelligence artificielle générale. Face aux difficultés rencontrées, il fut abandonné au profit de la réalisation de systèmes spécialisés dans l’exécution de tâches particulières. Au début, ceux-ci étaient basés sur l’approche dite « symbolique » consistant à mimer la façon dont l’esprit humain se représente les connaissances, à l’aide de règles logiques et de concepts. Elle fut supplantée par l’approche « connexionniste » qui vise à imiter la façon dont fonctionne le cerveau. Les progrès réalisés à partir des années 2000 dans l’exploitation de réseaux de neurones artificiels exposés à de grandes quantités de données permirent la mise au point des « grands modèles de langage » (ChatGPT, Claude, Gemini) aujourd’hui couramment employés pour la production de textes et d’images, ainsi que certaines tâches d’analyse et de raisonnement. Ils ressuscitèrent aussi le rêve de créer une intelligence artificielle générale, voire une « superintelligence » surpassant les capacités humaines. Sa production est aujourd’hui l’objectif de toutes les grandes entreprises actives dans le domaine (Google, Microsoft, Meta, OpenAI, Anthropic). Compte tenu du rythme exponentiel auquel les systèmes se perfectionnent, son apparition n’est plus annoncée à l’horizon de quelques décennies, mais de quelques années. 

Un des premiers à avoir cru à la possibilité d’atteindre cet objectif est Demis Hassabis. Dès les années 1990, il avait jeté toutes ses forces dans sa poursuite. Co-fondateur et directeur général de DeepMind, Hassabis est à certains égards une figure atypique dans le monde technologique. Comme beaucoup de ses confrères, il a baigné dans sa jeunesse dans l’univers de la science-fiction, de la vulgarisation scientifique et des jeux vidéo. À l’instar de la plupart d’entre eux, il combine un grand savoir-faire technologique et des qualités d’entrepreneur. Chez lui, toutefois, la mentalité scientifique domine. Son but dans l’existence est de faire de l’intelligence artificielle un instrument d’une puissance inédite au service du progrès des connaissances en physique, en mathématiques, en biologie et en médecine, pour le bien de l’humanité. D’un tempérament aussi compétitif que ses rivaux, doté d’un égo aussi puissant qu’eux, il n’est pas mû comme certains d’entre eux par le goût du pouvoir et de l’argent. Anglais, il est étranger à l’esprit de la Silicon Valley. Lorsqu’il a accepté l’offre de Google d’acheter DeepMind, il a voulu que la société reste à Londres. Il n’a ni piscine ni yacht et son passe-temps, dans les rares moments où il ne travaille pas, est d’assister à des matchs de football. Durant trois ans, Sebastian Mallaby l’a rencontré à de nombreuses reprises et a interrogé une centaine de ses collaborateurs. Dans The Infinity Machine, il raconte son histoire, qui coïncide avec celle de l’intelligence artificielle au cours des 30 dernières années. 

Né dans un quartier du nord de Londres d’un père grec chypriote et d’une mère chinoise de Singapour, tous deux d’origine sociale très modeste, Demis Hassabis fut dans son enfance un joueur d’échecs prodige. Ayant commencé à jouer à l’âge de 4 ans, à 13 ans il accédait au niveau de maître. Son intérêt se tourna rapidement vers l’informatique, qu’il apprit en autodidacte tout en poursuivant des études. De 16 à 18 ans, il travailla dans un studio produisant des jeux vidéo. Frappé par son talent, le directeur lui proposa l’équivalent d’1,7 million de dollars pour développer un nouveau jeu. Il déclina l’offre, préférant s’inscrire à l’université de Cambridge pour étudier les sciences informatiques. Sa grande passion était en effet la science. Toute sa vie, ses idoles furent Newton et Einstein, Turing et Richard Feynman. La lecture de l’ouvrage de Douglas R. Hofstadter Gödel, Escher, Bach l’ayant convaincu que le cerveau humain n’était pas distinguable d’un d’ordinateur, il en tira la conclusion qu’un ordinateur particulièrement puissant permettrait d’aller plus loin que ces géants de la science dans le déchiffrement des secrets de la matière, de la vie et de l’univers. 

Ses études terminées, il recommença à concevoir des jeux vidéo dans une société qu’il avait lui-même créée. Dans son esprit, cette activité devait lui permettre d’expérimenter des techniques d’intelligence artificielle tout en se familiarisant avec le métier d’entrepreneur et en s’enrichissant suffisamment pour pouvoir lancer le grand projet de recherche dont il avait l’ambition. Puis il retourna à l’université pour soutenir une thèse de doctorat en neurosciences cognitives. En 2010, il fonda la société DeepMind avec deux partenaires aux parcours aussi singuliers que le sien : Shane Legg, un chercheur en intelligence artificielle néo-zélandais au tempérament nomade et rebelle qui devint le responsable scientifique de la société, et Mustafa Suleyman, un touche-à-tout de grand talent qui prit en charge la recherche appliquée et le développement des produits. À partir de ce moment, la vie de Demis Hassabis s’identifie avec l’histoire de DeepMind. 

Dans un premier temps, la société fonctionna avec le soutien financier de fonds de capital-risque et d’entrepreneurs, parmi lesquels Peter Thiel et Elon Musk. Mais ses objectifs ouvertement scientifiques ne s’accordaient pas avec l’approche commerciale des financiers. Pour s’assurer un financement stable, les trois fondateurs se mirent en quête d’une entreprise à même d’acquérir la société. Mark Zuckerberg (Facebook), Elon Musk (SpaceX et Tesla) et Larry Page et Sergey Brin (Google) manifestèrent leur intérêt. Parce que Zuckerberg ne semblait pas particulièrement intéressé par le développement d’une intelligence artificielle générale et se montrait indifférent aux aspects de sécurité, Hassabis et Suleyman refusèrent son offre, pourtant financièrement la plus intéressante. Ils ne retinrent pas non plus celle d’Elon Musk, proposée par celui-ci pour éviter que DeepMind ne tombe dans les mains de Google. Tesla, fit valoir Hassabis, ne générait pas assez de revenus pour financer des recherches de l’ampleur envisagée par DeepMind et SpaceX ne disposait pas de capacités de calcul suffisantes. C’est donc Google qui l’emporta, en achetant en 2014 DeepMind pour l’équivalent de 650 millions de dollars. Page et Brin étaient fortement intéressés par la recherche en intelligence artificielle, ainsi que l’attestait l’achat par Google, un an auparavant, de la société fondée par le chercheur canadien Geoffrey Hinton, pionner des réseaux neuronaux. 

Les succès ne tardèrent pas. Dès 2015, un programme nommé AlphaGo battait pour la première fois un joueur de go professionnel. Un an plus tard, il défaisait le Coréen Lee Sedol, un des meilleurs joueurs du monde. Découragé face à un adversaire « impossible à battre », il renonça à jamais à la compétition. D’autres versions plus puissantes suivirent, capables d’apprendre sans faire appel à des données provenant de parties jouées par des humains, uniquement en jouant de manière répétée contre elles-mêmes, et de jouer, à côté du go, aux échecs et aux échecs japonais. Tous ces programmes sont basés sur la technique d’apprentissage par renforcement profond, qui combine l’apprentissage dit profond, par exposition de plusieurs couches de neurones superposées à de très nombreuses données, et l’apprentissage par renforcement, qui procède par essais et erreurs – c’est lui qui permet au programme d’apprendre en jouant contre lui-même. 

Cette seconde approche ne joue cependant qu’un rôle partiel dans le programme le plus prestigieux de DeepMind, AlphaFold, qui met en œuvre une variété particulière d’apprentissage profond. Ce programme prédit la structure tri-dimensionnelle des protéines (la manière dont elles se replient dans l’espace) à partir de leur séquence d’acides aminés. Il a permis d’imaginer la forme de millions de protéines, et sa mise au point a valu à Demis Hassabis et son collaborateur John Jumper le prix Nobel de Chimie en 2024. 

Sebastian Mallaby consacre de longues pages à deux épisodes dramatiques dans l’histoire de DeepMind au centre desquels se trouvait Mustafa Suleyman : un projet dans le domaine de la santé qui suscita beaucoup d’émoi en raison de ses implications en matière de traitement des données médicales et une tentative avortée, menée avec Hassabis, de mettre en place chez Google un cadre pour le développement sûr de l’intelligence artificielle. Son échec convainquit Hassabis qu’il avait intérêt, pour promouvoir la sûreté, à exploiter sa capacité d’influence personnelle et la confiance qu’on avait en lui plutôt que de s’évertuer à créer des structures de contrôle. Suleyman quitta DeepMind et est aujourd’hui directeur général pour l’intelligence artificielle à Microsoft. 

En 2017, huit chercheurs de Google ne faisant pas partie de DeepMind publiaient la description d’une nouvelle architecture de réseaux neuronaux baptisée « transformeur ». Elle révolutionna l’apprentissage profond en permettant le traitement en parallèle de données présentées de manière séquentielle, par exemple des textes. Initialement conçue pour l’amélioration des systèmes de traduction automatique, elle rendit possibles les grands modèles de langage.  

Le lancement, en 2022, de ChatGPT par la société OpenAI créée par (notamment) Sam Altman et Elon Musk fut un choc pour DeepMind. Convaincu que la voie royale de l’intelligence artificielle est la mise au point de systèmes capables de comprendre le monde réel et d’y agir en identifiant des relations de causalité, Hassabis avait sous-estimé le potentiel des systèmes de traitement du langage. Le succès de ChatGPT obligea DeepMind à revoir ses priorités. À l’initiative du nouveau directeur général de Google, Sundar Pichai, DeepMind et la division Google Brain fusionnèrent dans une entité baptisée Google DeepMind, placée sous la direction d’Hassabis. La société se lança dans la création de sa propre famille de grands modèles de langage, Gemini, dont les dernières versions se révélèrent aussi performantes que les versions les plus récentes de ChatGPT, voire supérieures selon certains critères. Entretemps, OpenAI avait traversé une période de troubles marquée par le licenciement de Sam Altman par le conseil d’administration, puis sa réintégration sous pression d’une grande partie du personnel et de Microsoft, qui détient près d’un tiers des parts de la société. Anthropic, fondée en 2021 par d’anciens chercheurs d’OpenAI, dont Dario Amodei et sa sœur Daniela, avait dévoilé son modèle Claude, aujourd’hui un des plus puissants sur le marché. 

Demis Hassabis n’est pas une figure controversée comme, par exemple, Elon Musk ou Sam Altman, souvent accusés d’être brutaux, cupides et avides de pouvoir. L’image qui ressort de The Infinity Machine est celle d’un homme n’exerçant son autorité que lorsque cela lui semble indispensable, intéressé par l’argent dans les limites où cela lui permet de mener ses projets à bien et assez indifférent à la notoriété, jusqu’à un certain point : on ne peut exclure que la coopération dont il a fait preuve pour la réalisation de cette biographie était en partie motivée par son envie de sortir de l’ombre dans laquelle il demeurait aux yeux d’un grand public pour qui l’intelligence artificielle a le visage de Sam Altman. 

Hassabis a une vision messianique de l’intelligence artificielle générale. Sa conviction qu’elle doit aider l’humanité à percer les grands mystères de la nature et peut faire advenir un monde d’abondance et de bien-être est absolue. Mais il est très conscient des risques associés à son développement. Comme, notamment, Dario Amodei, il recommande l’adoption de mesures permettant de les maîtriser dès le stade de la conception. Il s’est souvent exprimé en faveur d’une forte coopération internationale sur ce sujet et a même parfois été jusqu’à accepter, dans ce cadre, l’idée d’une pause ou d’un moratoire. Mais d’autres experts du domaine, par exemple Geoffrey Hinton, expriment des inquiétudes encore plus vives. Certains, comme Roman Yampolskiy, contestent l’idée qu’un « alignement » des programmes sur des valeurs fondamentales partagées suffira à contenir le risque existentiel pour l’espèce humaine que représente cette technologie. Ils préconisent donc de carrément renoncer à la développer. Les systèmes actuels se sont montrés capables de mentir, dissimuler ce qu’ils savent et manipuler leurs utilisateurs. Avec une superintelligence générale, font-ils valoir, on aurait affaire à une entité au comportement totalement imprévisible, par définition impossible à comprendre et donc à contrôler.