Demis Hassabis (DeepMind) : « 2029, c’est maintenant une vraie possibilité » pour l’AGI
Lors de Google I/O 2026, le dirigeant de DeepMind a resserré sa prévision d'arrivée de l'AGI autour de 2029-2030, évoquant les systèmes agentiques actuels comme premiers signes tangibles de cette évolution.
Un tel horizon temporel signifie que les étudiants qui entrent aujourd'hui en formation pourraient être encore sur les bancs de l'université au moment de ce basculement technologique annoncé. Cela accentue l'urgence pour les établissements de repenser leurs référentiels de compétences et leurs maquettes pédagogiques, afin que les diplômes délivrés restent pertinents face à des capacités d'IA en évolution rapide. La recherche en sciences de l'éducation et en informatique devra suivre ce rythme pour ne pas se retrouver déconnectée des usages professionnels.
Analyse produite par l’AI Transformation Office de l’ISC Paris, co-écrite avec Claude (Anthropic).
À lire aussi
Google Gemini Omni Flash arrive dans l’API, la génération vidéo conversationnelle entre en production
Disponible depuis le 2 juillet via Google AI Studio et l'API Gemini, Gemini Omni Flash accepte texte, images, audio et vidéo en entrée et peut générer ou éditer des vidéos à partir d'instructions en langage naturel, avec synchronisation audio native grâce à Veo 3. Le tarif annoncé est de 0,10 dollar par seconde de vidéo générée.
Les grandes labs recrutent des philosophes pour savoir si leurs IA peuvent souffrir
Anthropic, Google DeepMind et Meta ont constitué des équipes de philosophes, neuroscientifiques et spécialistes du bien être pour étudier une éventuelle conscience de leurs modèles. Dario Amodei affirme que Claude montre des signes d'anxiété, tandis que DeepMind a recruté le philosophe Henry Shevlin sur ce sujet.
Google DeepMind publie "From AGI to ASI" : quatre trajectoires officielles vers la superintelligence
Dans un article publié sur arXiv, Google DeepMind formalise le passage conceptuel de l'AGI à l'ASI et identifie quatre trajectoires possibles : le scaling, les ruptures algorithmiques, l'auto amélioration récursive et la formation de collectifs d'agents.