En 2025, l’intelligence artificielle a connu une accélération majeure, notamment avec DeepSeek, un modèle chinois surpassant ChatGPT. Ce tournant a marqué l’essor des modèles de raisonnement et de l’IA agentique. Toutefois, ces progrès soulèvent des défis énergétiques, sécuritaires et réglementaires importants, appelant une gouvernance collective urgente.
Par Primavera de Filippi, Directrice de la Recherche chez Alien Intelligence (*)
2025 : quelles leçons pouvons-nous tirer ?
A la fin de 2024, on se demandait si l'intelligence artificielle avait atteint un plateau. L’année 2025 a balayé ces doutes, se révélant une année de forte accélération technologique.
Le moment “DeepSeek”
Le 27 janvier 2025, DeepSeek-R1, un modèle de langage développé par une startup chinoise pour moins de six millions de dollars, a dépassé ChatGPT en téléchargements sur l'App Store américain. Ce choc a provoqué une perte de près de 600 milliards de dollars sur la capitalisation de Nvidia. DeepSeek a démontré que l’optimisation algorithmique pouvait rivaliser avec l’investissement en puissance de calcul, et, en publiant son modèle sous une licence ouverte, que l’open source pouvait s'avérer une arme stratégique aussi redoutable que l'accès exclusif aux infrastructures les plus avancées. Ceci a été décrit comme le « moment Spoutnik » de l'IA.
Des modèles de langage aux modèles de raisonnement
DeepSeek s’inscrit dans un nouveau paradigme : les modèles de langage dits « de raisonnement ». Plutôt que de fournir une réponse instantanée, ces systèmes décomposent les problèmes en étapes et corrigent leurs erreurs en cours de route. Après DeepSeek, d’autres modèles ont suivi: o3 de OpenAI en avril, GPT-5 en août 2025, Gemini 3 en novembre 2025. Gemini 3 Deep Think a franchi un score de 87,5% sur le benchmark ARC-AGI (conçu précisément pour tester la capacité de raisonnement des modèles de langage)—là où les humains plafonnent à 85%. Conclusion: plus les modèles prennent le temps de « penser », plus leur performance est élevée.
Illustration (Crédits : DR)
L'émergence de l’IA agentique
Les modèles de raisonnement ont entraîné le passage d’une IA conversationnelle à une IA de agentique. Ces agents planifient et exécutent des tâches complexes, d’interagissant parfois avec des outils externes. Selon McKinsey, les entreprises les plus performantes déploient déjà ces agents dans leurs fonctions IT, marketing et finance. Mais l'autonomie croissante des agents pose aussi des questions de responsabilité: une étude co-rédigée par des chercheurs d'OpenAI, Anthropic et Google DeepMind démontre que les défenses contre les attaques par injection de prompts demeurent fondamentalement insuffisantes.
Les coûts énergétiques
Derrière ces avancées se cache une réalité plus sombre. D’après un rapport de l’Agence Internationale de l’Energie (IEA), la demande électrique des centres de données pourrait plus que doubler d'ici 2030, atteignant près de 1000 térawatts-heures (l'équivalent de la consommation annuelle du Japon).
Illustration (Crédits : DR)
Nvidia et OpenAI ont d’ailleurs annoncé un investissement conjoint de 100 milliards de dollars pour construire des data centers d’une puissance de 10 gigawatts. Face à cette « crise de capacité » énergétique, les géants de la tech (e.g. Google) se tournent vers le nucléaire, les énergies renouvelables ne suffisait pas à garantir l'alimentation stable de leurs centres de données.
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Une réglementation inégale
Sur le front réglementaire, les approches divergent. En Europe, l'AI Act est entré en application en février 2025, avec des obligations de transparence et des interdictions de pratiques dangereuses. Suite à son entrée en vigueur, 27 entreprises (dont OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic et Mistral AI) ont signé le Code de conduite.
Les États-Unis ont adopté une approche inverse: l'administration Trump a proposé un moratoire de dix ans sur les régulations étatiques de l'IA— provoquant des mécontentements et une opposition bipartisane rare.
2026 : qu’est-ce que le futur nous réserve ?
Accélération et consolidation
L’année à venir sera vraisemblablement sous le signe de la “multimodalité”: les modèles d’IA ne traiteront plus uniquement le texte, l'image ou la vidéo comme des modules séparés, mais apprendront à interagir de façon intégrée avec ces différents médias. Les premiers “world models” développés en 2025 (Genie, WorldGen, Sora) seront bientôt capables de générer des environnements 3D interactifs en temps réel, avec une qualité proche des moteurs de 3D existants.
Bien qu’on en est déjà pu voir les lueurs en 2025, l’IA agentique passera à une phase de déploiement massif : selon Deloitte, plus de 50% des entreprises anticipent un impact significatif des agents IA sur leur opérations. Cette transition implique évidemment aussi d’importantes transformations organisationnelles : les entreprises devront repenser leurs processus de travail, leurs chaînes de responsabilité, ainsi que la gestion d’une force de travail en mutation.
Illustration (Crédits : DR)
Enfin, la question de l'Intelligence Artificielle Généralisée (AGI) revient en première ligne. Alors que Sam Altman, CEO de OpenAI, prédit que d’ici 2030, les modèles d’IA seront dotés de dotés de capacités intellectuelles comparables à celles de lauréats du prix Nobel, le CEO d’Anthropic, Dario Amodei, prédit l’émergence de systèmes d'IA généralisée dès fin 2026 ou début 2027. Que ces prédictions se réalisent ou non, elles structurent désormais les investissements et les stratégies du secteur.
Points de vigilance
Face à cette accélération continue, la vigilance s’impose. D’une part, la sécurité des systèmes d’IA reste un problème non résolu: alors que les techniques de “jailbreaking” se multiplient (et progressent plus vite que les défenses), l'autonomie croissante des agents crée de nouveaux points d'attaque. D’autre part, la concentration du pouvoir entre quelques entreprises américaines et chinoises pose aussi des questions de souveraineté que l'Europe ne peut ignorer.
L'année 2025 a démontré que l'accélération de l’IA ne s’est pas affaibli. L'année 2026 révélera si cette accélération a atteint ses limites ou ne fait que commencer. Quoi qu’il en soit, on ne peut plus observer de façon passive ces développements. Gouvernements, entreprises et citoyens doivent s'engager activement dans la gouvernance de cette technologie—afin de la façonner, avant qu’elles ne les façonnent.
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(*) Primavera de Filippi, directrice de recherche au CNRS à Paris, associée à la faculté du Berkman-Klein Center for Internet & Society à Harvard, et directrice de la recherche chez Alien Intelligence.
