L’intelligence artificielle générale, ou AGI en anglais, ( : lire Le concept IA : Artificial General Intelligence ) désigne l’idée d’une IA suffisamment polyvalente pour apprendre, raisonner et agir dans de très nombreux domaines au niveau humain, voire au-delà. En septembre 2026, la question n’est plus tout à fait de la science-fiction. OpenAI vient de lancer GPT-6 Astra, Google pousse Gemini 3.8, Anthropic déploie sa génération Claude 5 et Mistral développe des modèles ouverts de plus en plus spécialisés. Mais attention : réussir presque parfaitement certains benchmarks ne signifie pas automatiquement que nous avons créé une intelligence générale.
Les IA de 2026 deviennent extraordinairement polyvalentes et autonomes. Mais il n’existe toujours ni définition universelle de l’AGI, ni test unique permettant de déclarer officiellement : « ça y est, nous y sommes ».
🤖 C’est quoi exactement l’AGI ?
AGI signifie Artificial General Intelligence, généralement traduit en français par intelligence artificielle générale, ou IAG.
L’idée est assez simple à comprendre. Les IA traditionnelles sont spécialisées. Une IA reconnaît des images. Une autre traduit un texte. Une autre prédit une panne. Un grand modèle de langage (LLM) peut écrire, coder, analyser ou résumer. Une AGI serait capable de transférer ce qu’elle apprend d’un domaine à un autre, de résoudre des problèmes nouveaux, de planifier, d’utiliser des outils et de s’adapter à des situations qu’elle n’a jamais rencontrées.
OpenAI utilise par exemple dans sa charte une définition économique de l’AGI : des systèmes très autonomes capables de dépasser les humains dans la majorité des activités économiquement utiles. Google DeepMind adopte une approche plus large et présente toujours en 2026 l’AGI comme un objectif de long terme susceptible notamment d’accélérer la recherche scientifique, la médecine et la productivité.
Le problème est donc évident : on ne mesure pas forcément la même chose selon la définition choisie.
🚨 Ce qui a changé en septembre 2026 : GPT-6 Astra
La sortie de GPT-6 Astra le 3 septembre 2026 a sérieusement relancé la discussion. OpenAI présente Astra comme son modèle le plus performant à ce jour sur l’utilisation d’un ordinateur, la navigation web, le développement logiciel, la cybersécurité, la science et les tâches professionnelles complexes.
Les résultats publiés par OpenAI sont impressionnants. GPT-6 Astra atteint notamment :
| Benchmark | Résultat annoncé |
|---|---|
| ARC-AGI-3 | 99,9 % |
| FrontierMath Tier 4 | 98 % |
| ExploitBench | 100 % |
Sur ARC-AGI-3, l’ARC Prize Foundation indique même qu’Astra dépasse sa référence d’efficacité humaine sur 96 % des niveaux testés. De quoi sortir le champagne et baptiser officiellement notre nouveau cerveau électronique ?
Pas si vite.
🧠 Un score de 99,9 % ne signifie pas forcément « intelligence humaine »
C’est probablement la distinction la plus importante à ajouter à l’article en 2026. Un benchmark mesure une capacité donnée dans des conditions données.
Il ne mesure pas nécessairement :
- le bon sens
- la compréhension du monde réel
- la capacité à travailler plusieurs semaines sans supervision
- la fiabilité dans toutes les situations
- la faculté de définir elle-même des objectifs pertinents
- la robustesse face à une situation totalement nouvelle.
L’histoire de l’IA regorge d’ailleurs de benchmarks devenus beaucoup moins intéressants une fois les machines capables de les réussir presque parfaitement. Et certaines évaluations continuent de montrer les limites des modèles. En juin 2026, Nature rapportait par exemple que les meilleurs systèmes d’IA testés sur de nouveaux problèmes mathématiques très exigeants restaient derrière les meilleurs mathématiciens humains.
Les modèles se rapprochent du niveau humain ou le dépassent sur un nombre croissant de tâches. Cela ne prouve pas encore l’existence d’une intelligence générale comparable à celle d’un humain.
🌍 Qui travaille sur cette course à l’intelligence générale ?
OpenAI 🇺🇸
OpenAI place explicitement l’AGI au cœur de sa mission. Avec GPT-6 Astra, l’entreprise pousse désormais très loin le modèle de l’IA capable non seulement de répondre, mais aussi d’utiliser un ordinateur, de rechercher, de coder et d’exécuter des workflows professionnels complets. C’est ce passage de la réponse à l’action qui mérite particulièrement l’attention des entreprises.
Google DeepMind 🇬🇧🇺🇸
DeepMind travaille toujours explicitement « sur la voie vers l’AGI ». Son approche combine raisonnement, multimodalité, agents, modélisation du monde et recherche scientifique.
Google a lancé Gemini 3.8 Flash le 2 septembre 2026, avec des progrès annoncés en programmation, raisonnement complexe et tâches agentiques.
Anthropic 🇺🇸
Anthropic avance davantage sous l’angle des agents capables de travailler longtemps et d’utiliser des outils, tout en mettant fortement l’accent sur leur contrôle.
En 2026, Anthropic a notamment lancé Claude Sonnet 5, Claude Opus 5 puis les modèles Claude Fable 5.1 et Mythos 5.1. Sonnet 5 peut planifier, naviguer avec des outils et exécuter certaines tâches avec davantage d’autonomie.
Mistral AI 🇫🇷
Mistral suit une stratégie différente. Le français mise fortement sur les modèles ouverts, la souveraineté et les usages professionnels spécialisés.
Mistral Large 3, lancé fin 2025, possède 675 milliards de paramètres au total avec 41 milliards de paramètres actifs et a été publié sous licence Apache 2.0. En 2026, l’entreprise pousse également les agents, la recherche documentaire, l’IA physique et la robotique.
📅 Alors, l’AGI est-elle arrivée ?
Ma réponse en septembre 2026 est : impossible de l’affirmer sérieusement. Nous sommes en revanche beaucoup plus proches de systèmes qui possèdent plusieurs caractéristiques autrefois associées à l’AGI.
Ils savent désormais :
- raisonner sur plusieurs étapes
- utiliser des logiciels
- naviguer sur Internet
- écrire et exécuter du code
- manipuler des documents
- utiliser des outils
- déléguer certaines sous-tâches
- mener des recherches
- travailler sur des problèmes scientifiques
- agir avec davantage d’autonomie.
Autrement dit, la frontière entre « modèle très puissant » et « système généraliste » devient de plus en plus floue.
⚠️ Plus les modèles deviennent autonomes, plus la sécurité devient centrale
La progression des capacités apporte également des risques nouveaux. OpenAI classe désormais GPT-6 Astra au niveau Critical pour certaines capacités de cybersécurité dans son Preparedness Framework.
L’entreprise indique que le modèle peut, avec les outils et accès appropriés, découvrir certaines vulnérabilités inconnues et élaborer des méthodes pour les exploiter sans supervision humaine étape par étape.Cela ne signifie évidemment pas que ChatGPT va spontanément attaquer le serveur de votre comptable.
Cela signifie qu’à mesure que les capacités augmentent, les droits d’accès, le contrôle des agents et la traçabilité deviennent aussi importants que la qualité du modèle.
😱 Et le fameux scénario Terminator ?
L’AGI continue de susciter deux imaginaires complètement opposés.
Dans le premier, elle accélère :
- la recherche scientifique
- la médecine
- la découverte de médicaments
- les mathématiques
- la productivité
- l’ingénierie.
Dans le second, elle entraîne :
- perte de contrôle
- cyberattaques automatisées
- déplacement rapide de certains emplois
- concentration du pouvoir
- dépendance aux systèmes automatisés.
La réalité sera probablement moins cinématographique. Le problème le plus immédiat pour une entreprise ne sera peut-être pas un robot aux yeux rouges. Ce sera plus probablement un agent parfaitement poli qui aura consciencieusement modifié 4 327 fiches clients… parce qu’une instruction était mal formulée.
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🔎 En savoir plus
OpenAI — GPT-6 Astra
OpenAI — Charte et définition de l’AGI
OpenAI — Sécurité de GPT-6 Astra
Google DeepMind — 10 ans d’AlphaGo et la voie vers l’AGI
Anthropic — actualités et modèles Claude
Mistral AI — Mistral 3 et Mistral Large 3
Nature — les humains restent devant sur certains problèmes mathématiques complexes
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