Peter Steinberger, le créateur d’OpenClaw, est convaincu que l’intelligence artificielle devrait privilégier la spécialisation plutôt que l’ambition d’une intelligence générale (AGI). Dans une interview donnée au podcast Y Combinator, il affirme que les systèmes d’IA les plus efficaces ne sont pas ceux capables de tout faire, mais ceux conçus pour exceller dans des domaines précis. « Qu’est-ce qu’un être humain peut réellement accomplir ? Pensez-vous qu’un seul humain aurait pu inventer l’iPhone ou aller dans l’espace ? », s’interroge-t-il, soulignant que la société humaine progresse grâce à la spécialisation. Il transpose cette logique à l’IA : même si les modèles actuels sont souvent qualifiés de « généraux », ils sont en réalité déjà spécialisés — comme ceux qui résolvent des problèmes mathématiques complexes ou détectent des mutations génétiques. Alors que l’industrie s’empare de la course vers l’AGI — une intelligence supposée égaler ou dépasser la cognition humaine dans tous les domaines — des initiatives émergent pour repenser cette direction. Axiom, une start-up fondée par l’ex-rechercheuse Meta Carina Hong et portée par 64 millions de dollars en financement initial, se consacre à l’intelligence spécialisée en mathématiques avancées. Google DeepMind a quant à lui développé AlphaGenome, un système capable de prédire l’impact des variations génétiques sur des processus biologiques régulateurs. Ces exemples montrent une tendance croissante vers des intelligences ciblées, adaptées à des problématiques spécifiques. Parallèlement, des entreprises comme Cohere, dirigée par Aidan Gomez, plaident pour des modèles plus petits, plus efficaces, et plus intelligents grâce à une meilleure qualité des données et des algorithmes, plutôt que par une simple augmentation de taille. Cette approche vise à rendre l’IA plus accessible, durable et contrôlable. Steinberger n’est pas seul dans son opposition à l’idée d’une AGI omnipotente. Timnit Gebru, informaticienne et fondatrice du Distributed AI Research Institute, a qualifié l’AGI de « fiction », dans une vidéo publiée en novembre par Nature. Elle insiste sur le fait que l’ingénierie repose sur des systèmes bien définis, testables et limités — et non sur une quête illusoire d’un « dieu-machine » non défini. Selon elle, cette quête entraîne une exploitation accrue du travail humain et des coûts environnementaux élevés. Steinberger, auparavant connu pour avoir cofondé PSPDFKit, une entreprise spécialisée dans le traitement de fichiers PDF, est revenu dans le monde de l’IA après une retraite anticipée. Son objectif aujourd’hui : créer des outils intelligents capables de servir des usages concrets, comme OpenClaw, l’assistant personnel viral alimentant le réseau social exclusivement dédié aux agents, Moltbook. Pour lui, l’avenir de l’IA ne réside pas dans la création d’un super-intelligence universelle, mais dans la mise au point d’outils spécialisés, performants et utiles — comme les humains l’ont toujours fait, en s’organisant autour de compétences spécifiques.