Les chercheurs rapportent que les réseaux neuronaux sont presque égaux aux humains pour effectuer des tâches sur un ordinateur
En mars, l’intelligence artificielle accomplissait avec succès 66 % des tâches informatiques. Le taux humain était de 72 %, selon le rapport annuel de l'Université de Stanford sur les capacités de l'IA.
De plus, en 2024, les réseaux de neurones ne pourraient effectuer que 12 % des tâches dans l’environnement numérique.
Lors d'un test clé de programmation d'IA, SWE-bench Verified, les performances sont passées de 60 % à près de 100 % en seulement un an. D’autres références techniques clés montrent également des progrès significatifs.
Les chercheurs ont noté que les grands modèles de langage peuvent remporter une médaille d’or à l’Olympiade mathématique internationale, mais ne peuvent pas donner l’heure avec précision.
Le modèle haut de gamme, Gemini Deep Think, ne lit correctement une horloge analogique que 50,1 % du temps. Les scientifiques appellent ce problème une « frontière irrégulière ».
Dans le même temps, l’écart de performance entre les modèles d’intelligence artificielle américains et chinois a été pratiquement éliminé. Depuis le début de l’année 2025, les décisions américaines et chinoises ont échangé plusieurs fois leurs positions de leadership.
Adoption et investissement technologiques
L'adoption organisationnelle de solutions basées sur de grands modèles de langage a atteint 88 %. Parallèlement, quatre étudiants universitaires sur cinq utilisent des chatbots.
Le niveau moyen d’adoption de l’IA générative par la population a atteint 53 % en trois ans – plus rapidement que les ordinateurs personnels ou Internet. Bien que les taux varient selon les pays et soient fortement corrélés au PIB par habitant.
« L'adoption de l'IA se développe à un rythme sans précédent et les consommateurs tirent des avantages significatifs des outils auxquels ils ont souvent accès gratuitement », a conclu Stanford.
En 2025, les investissements mondiaux des entreprises dans l’industrie ont atteint 581,7 milliards de dollars, soit plus du double de l’année précédente. Les États-Unis ont représenté 285,9 milliards de dollars, soit 23 fois le volume des investissements privés en Chine.
Les États-Unis possèdent le plus grand nombre de centres de données d’IA, et la majeure partie des puces est produite par une seule usine taïwanaise, selon les experts.
Problèmes actuels
Selon les auteurs de l’étude, tous les systèmes modernes conçus pour mesurer, gérer et mettre en œuvre l’IA sont très en retard par rapport à la technologie elle-même. Les normes de sécurité de l’industrie sont devenues obsolètes et le nombre d’incidents a grimpé en flèche.
« Presque tous les principaux développeurs de modèles avancés rapportent des résultats de performances, mais les rapports sur les mesures de l'IA responsable restent incomplets. Le nombre d'incidents documentés liés à l'IA est passé à 362, contre 233 en 2024 », ont noté les auteurs.
Pour aggraver les choses, des recherches récentes ont montré que l’amélioration d’un aspect de l’IA responsable, comme la sécurité, peut en dégrader un autre, comme la précision.
Stanford a également souligné un autre problème. Plus de 80 % des étudiants américains des lycées et collèges utilisent désormais l’IA pour accomplir leurs devoirs académiques. Cependant, seule la moitié des collèges et lycées du pays disposent de règles en matière de technologie, et seuls 6 % des enseignants les trouvent claires.
D’un autre côté, le nombre de nouveaux docteurs en IA aux États-Unis et au Canada a augmenté de 22 % entre 2022 et 2024. Dans le même temps, de nombreux spécialistes ont accepté des emplois dans le milieu universitaire plutôt que dans le secteur commercial.
Rappelons qu’en mars, une étude de l’université de Stanford avait identifié les risques d’un recours excessif aux conseils de l’IA.
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