Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, affirme que, pour de nombreuses tâches, l'intelligence artificielle générale est déjà arrivée – et que débattre de cette étape est une perte de temps. S'exprimant lors de l'appel aux résultats de Nvidia le 26 août, Huang a été interrogé sur l'AGI à la lumière des récentes déclarations d'OpenAI, où le PDG Sam Altman a déclaré que la société pensait qu'elle atteindrait l'AGI d'ici la fin de l'année.
"Pour de nombreuses tâches, nous pourrions dire que nous avons déjà atteint l'AGI", a déclaré Huang lors de l'appel, selon Mashable. "Je pense à tous ces jalons… ils sont plutôt insensés à ce stade." Pour plus de contexte sur cette histoire, consultez notre actualités IA.
Le timing : un trimestre record et une affirmation provocatrice
Les remarques de Huang ont été publiées le même jour où Nvidia a annoncé un autre trimestre record : un chiffre d'affaires trimestriel de 96,22 milliards de dollars, en hausse de 106 % par rapport à l'année précédente, avec des ventes de centres de données de 89 milliards de dollars, selon des chiffres cités plus tard par PYMNTS. Ce contexte est important : l'homme qui vend le substrat informatique pour l'ensemble de l'industrie de l'IA vient de faire valoir que la référence la plus fétichisée de l'industrie n'a plus de sens.
La question à laquelle il répondait était pointue. Altman a parlé ouvertement du fait qu'OpenAI atteindrait l'AGI d'ici la fin de l'année, une affirmation qui maintient le terme à la une des journaux même si les chercheurs ne sont pas d'accord sur ce que cela signifierait réellement. Le terme n’a pas de définition universellement acceptée, mais il fait généralement référence à une IA capable d’égaler ou de surpasser les capacités cognitives humaines dans un large éventail de tâches.
Plutôt que de déterminer si un seul système franchit cette ligne, Huang a entièrement recadré la question.
Des jalons aux « jetons rentables »
Huang a soutenu que la question utile n'est pas de savoir si un système mérite le label AGI, mais si l'IA « fait un travail productif et utile » – et, du point de vue de Nvidia en tant que fournisseur, si les déploiements « génèrent des jetons rentables ».
Cette formulation est typiquement brutale pour une entreprise dont les revenus sont, à ce stade, directement fonction du nombre de jetons produits par les systèmes d’IA du monde. Huang a souligné l'évolution de l'IA au-delà de la simple réponse rapide : les agents modernes, a-t-il soutenu, peuvent réfléchir à leurs propres performances, acquérir de nouvelles compétences et améliorer leur production future – des capacités qui étaient considérées il n'y a pas si longtemps comme des jalons adjacents à l'AGI et qui sont désormais des enjeux de table.
L'implication pour les clients et les investisseurs est que la conversation AGI, selon Huang, détourne l'attention de la mesure qui décide réellement si les dépenses en IA sont raisonnables : une production pour laquelle quelqu'un paie.
Il s'agit d'une position frappante pour l'homme dont l'entreprise produit bon nombre des puces hautes performances qui alimentent l'ensemble de l'industrie de l'IA, comme le note le rapport de Mashable. Nvidia se situe en aval de chaque revendication de capacité dans le domaine : chaque cycle de formation de modèle frontière et chaque lancement de produit agent se transforme directement en demande pour ses accélérateurs. Si le propre fournisseur de puces du secteur considère les discussions sur l'AGI comme une distraction, l'argument selon lequel les jalons de capacité stimulent les investissements commence à paraître plus fragile.
Ce n'est pas la première fois que Huang appelle la course
Comme le note Mashable, ce n'est pas la première fois que le PDG de Nvidia affirme que la ligne d'arrivée est derrière nous. Dans une interview accordée en mars 2026 au podcasteur Lex Fridman, on a demandé à Huang si une IA capable de démarrer, de construire et de gérer une entreprise valant un milliard de dollars serait réalisable dans les 20 prochaines années.
"Je pense que c'est maintenant. Je pense que nous avons atteint l'AGI", avait répondu Huang à l'époque.
Il a ensuite nuancé cette affirmation d'une manière qui révèle où se situent, selon lui, les véritables limites : l'IA pourrait être capable de créer une application virale d'un milliard de dollars, a-t-il dit, mais elle ne pourrait pas construire une entreprise comme Nvidia. "Les chances que 100 000 de ces agents construisent Nvidia", a-t-il ajouté, "est de zéro pour cent".
Pourquoi le désaccord avec Altman est important
Le fossé public entre Huang et Altman est plus que sémantique. Si OpenAI déclare AGI d'ici décembre et que le PDG de Nvidia passe le même trimestre à qualifier cette étape d'insensée, l'industrie aura deux cadres concurrents pour la même technologie : un récit révolutionnaire qui justifie un investissement à l'échelle des frontières, et un récit utilitaire qui juge les systèmes en fonction du travail qu'ils effectuent et des revenus qu'ils génèrent.
Pour les entreprises qui prennent des décisions en matière d’approvisionnement, le cadre proposé par Huang est le plus opérationnel. Cela déplace l'évaluation de « est-ce que c'est AGI ? » à des questions avec des réponses mesurables : quelles tâches le système accomplit-il, à quel coût par jeton, avec quel taux d'erreur, et le résultat rapporte-t-il plus que les coûts de calcul ?
Pour le débat sur l'AGI lui-même, la position de Huang constitue un point de données remarquable, précisément en raison de sa position. Personne ne profite plus de la demande de calcul de l'IA que Nvidia, et l'argument de son PDG selon lequel les jalons de capacité n'ont plus d'importance coupe le cycle de battage médiatique qui a, jusqu'à présent, gonflé la valorisation de son entreprise à des sommets historiques. Que cela se traduise par de la franchise ou par un fournisseur orientant les clients vers des charges de travail ennuyeuses et facturables dépend de votre position.
Ce qui est clair, c’est que la ligne d’arrivée de l’AGI continue d’avancer. L'argument de Huang est que c'est là le point important : au moment où une étape est franchie, l'industrie est déjà passée à la suivante, et la seule mesure durable du progrès est un travail utile à un coût durable.
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