Il y a dix ans cette semaine, une machine s'est assise en face du plus grand joueur de jeux de société sur la planète dans un hôtel à Séoul, en Corée du Sud. Le jeu était le Go. Il a plus de 3 000 ans, et il a plus de positions possibles sur le plateau qu'il n'y a d'atomes dans l'univers observable. Personne ne pensait qu'un ordinateur pouvait gagner ce match, pas avant au moins une autre décennie. La machine a gagné quatre parties sur cinq. Mais le score n'était pas l'histoire, mais plutôt un seul coup pendant la Partie 2. Coup 37. AlphaGo a placé une pierre dans une position si étrange que les commentateurs diffusant le match en direct ont pensé que le système avait buggé. Des joueurs professionnels de Go regardant à travers le monde ont qualifié cela d'erreur en temps réel. Mais ce n'était pas une erreur. Il s'est avéré que c'était l'un des coups les plus brillants de toute l'histoire de 3 000 ans du jeu. Et une machine l'a trouvé toute seule. AlphaGo avait calculé que les chances qu'un humain fasse jamais ce coup étaient d'environ une sur dix mille. Il a joué le coup quand même et ce coup est ce qui a gagné la partie. Lee Sedol, le champion du monde assis de l'autre côté du plateau, a fixé le plateau pendant plus de douze minutes, essayant de comprendre ce qui s'était passé. Il a dit plus tard qu'à ce moment-là, il a réalisé qu'AlphaGo était créatif. Ce match unique a reconfiguré le monde. La Chine a vu une machine dominer le jeu de stratégie le plus sacré de la culture est-asiatique et l'a traité comme une crise de sécurité nationale. Pékin a lancé une massive poussée d'investissement en IA d'une valeur de centaines de milliards de dollars. La course mondiale aux armements en IA à laquelle nous assistons tous en ce moment a commencé dans cette chambre d'hôtel. Voici pourquoi cela compte maintenant. Presque tous les grands laboratoires d'IA en 2026 se concentrent sur l'agrandissement des modèles linguistiques. Prédire le prochain mot, mais le faire mieux et plus vite. Hassabis fait un pari très différent. Il soutient que prédire des mots ne vous mènera jamais à une véritable intelligence. Ce qui manque, c'est la capacité de penser réellement à l'avance pour explorer différentes possibilités et planifier avant d'agir. C'est ce qu'AlphaGo pouvait faire en 2016 et DeepMind a silencieusement construit sur cette base depuis. Le plan est de prendre la compréhension du langage et du monde de Gemini, de la fusionner avec la capacité d'AlphaGo à rechercher et à raisonner à travers des problèmes. Et ensuite d'intégrer des outils spécialisés comme AlphaFold qui a résolu l'un des problèmes non résolus les plus anciens de la biologie en utilisant la même approche fondamentale. Hassabis a déclaré qu'il croyait que l'AGI pourrait arriver dans cinq à huit ans. Et que quand cela arrivera, cela fera paraître la Révolution industrielle lente en comparaison. Tout cela remonte à une seule pierre placée sur un plateau en bois dans une pièce tranquille à Séoul. C'était le premier véritable signe que les machines pouvaient faire quelque chose que nous pensions que seuls les humains pouvaient faire, trouver une idée que personne n'avait jamais pensée auparavant. Et les personnes qui l'ont construit utilisent maintenant le même manuel pour construire quelque chose de bien plus grand.

L'ancien PDG de Google vient de décrire comment un programmeur fait fonctionner un agent AI de 19h à 4h du matin. Il se réveille, prend son petit déjeuner et passe en revue ce qui a été inventé pendant la nuit. Eric Schmidt dit que ce qui se passe en ce moment est "époustouflant". Schmidt affirme que les meilleurs programmeurs ont toujours valu dix fois plus que ceux juste en dessous d'eux. C'était vrai avant l'AI, mais maintenant ces personnes deviennent encore plus précieuses car elles sont les seules à pouvoir réellement contrôler ces systèmes. Tout le monde d'autre devient remplaçable. La véritable prédiction concerne la forme de l'ensemble de l'économie. Schmidt dit que nous nous dirigeons vers un petit nombre de très grandes entreprises et un nombre massif de très petites entreprises. Le milieu disparaît car lorsque l'AI peut faire le travail, vous n'avez tout simplement plus besoin de tant de personnes. Cela se manifeste déjà dans les données réelles d'embauche. Une recherche de Stanford a trouvé une baisse de 20 % des recrutements pour les développeurs en début de carrière depuis fin 2022. Certaines entreprises affirment que l'AI écrit désormais 70 à 90 % de leur code produit. Des équipes qui avaient besoin de dix ingénieurs juniors fonctionnent maintenant avec deux seniors et un agent AI. Schmidt avertit à ce sujet depuis deux ans. La différence maintenant est que les chiffres rattrapent la prédiction. Les recrutements diminuent au niveau d'entrée et le nombre d'employés diminue dans les secteurs de cols blancs. Et les entreprises qui avancent le plus lentement n'auront pas une seconde chance de s'adapter.

Mark Zuckerberg a dépensé 14 milliards de dollars pour embaucher un homme. Neuf mois plus tard, il est en train de le démanteler. En 2025, Meta a acheté près de la moitié de Scale AI et a amené son fondateur de 28 ans, Alexandr Wang, en tant que Chief AI Officer. Il a obtenu une super-équipe de chercheurs d'élite et un mandat pour poursuivre la superintelligence. Mais à l'intérieur de Meta, la collision a commencé rapidement. Les anciens dirigeants voulaient une IA qui booste Facebook et Instagram. Wang voulait construire le prochain modèle de frontière, pas le prochain produit publicitaire. Puis la légende est partie. Le lauréat du prix Turing, Yann LeCun, a refusé de rendre des comptes à Wang, l'a qualifié de "jeune et inexpérimenté" et a quitté Meta après plus d'une décennie. Les fissures étaient désormais publiques. À la fin de 2025, Wang se plaignait apparemment que l'emprise de Zuckerberg étranglait le progrès. Et en mars 2026, Zuckerberg a fait son mouvement. Il a créé une nouvelle organisation d'IA appliquée, rendant compte à d'autres lieutenants de longue date et a redirigé des projets clés, des personnes et des infrastructures autour de Wang. Les chercheurs que Wang a personnellement recrutés ? Ils rendent maintenant compte à d'autres dirigeants. Wang a toujours le titre de Chief AI Officer mais le pouvoir est parti. 14 milliards de dollars investis et le meilleur scientifique en IA parti et des centaines de suppressions d'emplois à cause de cela. C'est Zuckerberg qui admet que son plus gros pari n'a pas fonctionné. Et il le fait comme il le fait toujours, non pas en licenciant quelqu'un, mais en construisant autour d'eux jusqu'à ce qu'il ne reste plus rien.