Les dirigeants d'OpenAI s'engagent à un rythme effréné dans le développement de l'IA générale (AGI), et l'un d'entre eux, Alexander Embiricos, responsable du développement produit de Codex, l'agent d'écriture de code d'OpenAI, a récemment identifié un frein inattendu : la vitesse à laquelle les humains peuvent taper. Selon lui, la « limitation sous-estimée actuelle » vers l'AGI réside dans la vitesse de frappe humaine ou, plus précisément, dans la capacité humaine à gérer simultanément plusieurs tâches liées à la rédaction de commandes (prompts). L'AGI, une intelligence artificielle théorique capable de raisonner aussi bien ou mieux qu'un humain, est l'objectif ultime de toutes les grandes entreprises technologiques. Pour Embiricos, même si des agents IA peuvent surveiller le travail en cours, le processus reste bloqué si l'humain doit encore valider manuellement chaque sortie. « Vous pouvez avoir un agent qui suit tout ce que vous faites, mais si cet agent ne peut pas lui-même valider son propre travail, vous êtes toujours limité par la capacité humaine à revoir tout ce code », a-t-il expliqué dans une interview sur le podcast Lenny's Podcast. Il insiste sur la nécessité de décharger les humains de la rédaction de prompts et de la validation des résultats générés par l'IA, car ces tâches sont trop lentes pour permettre une avancée exponentielle. « Si nous parvenons à repenser les systèmes pour que l'agent soit utile par défaut, nous allons commencer à déclencher une croissance en forme de bâton de hockey », a-t-il ajouté. Ce terme, couramment utilisé dans les milieux technologiques, désigne une courbe de croissance qui reste plate longtemps, puis s'envole soudainement, comme le manche d'un bâton de hockey. Embiricos reconnaît qu'il n'existe pas de solution unique pour automatiser entièrement les processus, chaque cas d'usage nécessitant une approche personnalisée. Toutefois, il est confiant : « À partir de l'année prochaine, nous allons voir les premiers adopteurs commencer à accélérer leur productivité de façon exponentielle, et au fil des années, de plus grandes entreprises suivront le même schéma. » C’est précisément à ce moment, entre l’essor de la productivité des premiers utilisateurs et l’automatisation complète des processus par les géants de la tech, que l’AGI pourrait enfin émerger, selon lui. « Cette croissance exponentielle va se répercuter en retour sur les laboratoires d’IA, et c’est là que nous serons en réalité à l’AGI », conclut-il.