Le grand bond régulatoire : l’OCDE publie son référentiel des capacités de l’IA
Début juin 2025 marque un tournant décisif pour le monde de l’ia générale: l’OCDE publie officiellement ses premiers « AI Capability Indicators ».
Ce référentiel inédit ambitionne d’établir un socle d’évaluation commun, indépendant et transparent pour mesurer les capacités réelles de l’intelligence artificielle – dépassant enfin les promesses marketing et la cacophonie des benchmarks propriétaires. Ce cadre s’impose comme une réponse à la pression croissante de la course mondiale à l’AGI, alors que les géants de la tech proclament régulièrement des avancées « proches du niveau humain » sans critères harmonisés.
Les enjeux sont immenses et concernent :
- Les chercheurs : qui pourront comparer objectivement les progrès des différentes approches vers l’AGI.
- Les industriels : qui doivent prouver leurs avancées aux investisseurs, partenaires et consommateurs.
- Les régulateurs et pouvoirs publics : qui ont désormais un outil robuste pour calibrer régulation, vigilance et normes de sécurité.
- Les citoyens : qui aspirent à une transparence accrue sur ce que l’IA sait ou ne sait pas faire.
L’ambition de l’OCDE est claire : prendre la main sur la mesure de l’intelligence artificielle générale et, in fine, dessiner une véritable feuille de route collective vers l’AGI et la superintelligence artificielle. Ce référentiel a immédiatement suscité l’intérêt et le débat au sein des leaders du secteur, à l’image des initiatives récentes évoquées dans notre analyse sur la task force AGI lancée par Meta ou la bataille mondiale des datacenters.
Comment mesurer l’intelligence artificielle? Les 9 critères clés du référentiel OCDE
Pour la première fois, le référentiel de l’OCDE propose une « cartographie » multidimensionnelle des IA modernes, inspirée des sciences cognitives et validée par un large cercle de chercheurs internationaux (voir le rapport officiel).
Voici les neuf critères de capacités majeurs retenus par le référentiel:
| Critère OCDE | Description | Exemple concret en IA |
|---|---|---|
| Mémoire et apprentissage | Capacité à retenir et réutiliser l’information à travers des contextes variés. | LLM mémorisant des faits sur plusieurs sessions. |
| Raisonnement / résolution de problèmes | Compétence à analyser et résoudre des tâches complexes ou inédites. | IA jouant aux échecs ou résolvant des puzzles logiques. |
| Compréhension du langage naturel | Capacité à interpréter, générer ou traduire le langage courant humain. | Assistants vocaux, traducteurs automatiques. |
| Perception / Vision | Interprétation de données sensorielles complexes (visuelles, auditives…) | Voitures autonomes interprétant leur environnement. |
| Créativité et innovation | Génération d’idées, scénarios, concepts originaux ou de solutions non conventionnelles. | Outils générant textes, images, musiques inédites. |
| Socialisation et interaction | Compétence à interpréter, répondre à des signaux sociaux, collaborer avec des humains. | Robots interactifs, IA de support client. |
| Gestion des émotions | Reconnaître les émotions humaines, adapter les réponses émotionnelles. | Chatbots empathiques, outils de détection d’émotion dans la voix. |
| Planification et prise de décision | Organiser des actions séquentielles pour atteindre un but complexe. | IA pilote d’usine, systèmes de trading automatisé. |
| Aptitude à l’autonomie | Prise d’initiatives, adaptation à l’inattendu, auto-évaluation des limites. | Drones évoluant sans supervision, assistants capables d’auto-correction. |
En croisant ces critères, le référentiel permet une évaluation bien plus réaliste de la progression des IA vers des facultés humaines et, in fine, des seuils d’IAG ou de intelligence artificielle générale. Ces points dépassent largement les simples records de benchmark (ex: classement aux jeux, Q&A), apportant une vue globale sur l’intelligence artificielle moderne. Ce référentiel s’articule résolument avec les analyses approfondies développées dans notre article dédié aux dernières avancées vers l’intelligence artificielle générale.
Applications stratégiques: recherche, industrie, éthique et gouvernance mondiale de l’AGI
L’adoption du référentiel OCDE va transformer en profondeur la compétition technologique, la gouvernance mondiale et la régulation de l’IA.
- Recherche scientifique : Les laboratoires pourront évaluer de manière indépendante leurs systèmes par rapport à tous les axes cognitifs, permettant de distinguer les progrès « spectaculaires » (ex. LLMs) des avancées plus discrètes mais essentielles (ex. socialisation, gestion de l’émotion).
- Industrie : Ce standard agit comme un repère industriel: il facilitera la communication transparente sur les capacités réelles des nouvelles IA, ce qui crédibilisera les annonces et permettra aux investisseurs comme aux décideurs publics de calibrer leur stratégie face à la montée des systèmes d’intelligence artificielle générale.
- Régulation et gouvernance : Pour les états et organismes internationaux, ce référentiel devient un outil de pilotage stratégique. L’OCDE peut ainsi proposer une supervision harmonisée dans la course mondiale à l’AGI, initiant des contrôles indépendants ou des certifications publiques sur la progression réelle des IA.
- Confiance citoyenne et transparence : Les citoyens bénéficient de cette démarche open science: ils pourront comparer les systèmes selon des métriques publiques, favorisant un débat démocratique sur la IAG. Cette dynamique se retrouve dans le débat mondial sur la readiness, récemment illustré dans le rapport Gallup 2025.
À terme, ce référentiel pourrait aussi servir à objectiver le « moment AGI » ou à vérifier les allégations ambitieuses des Big Techs. Ce cadre inaugure une ère de comparaisons factuelles qui bouscule déjà les anciennes pratiques de communication autour de l’AGI.
Pourquoi ce référentiel change la donne pour la quête de l’intelligence artificielle générale
L’initiative de l’OCDE jette un regard neuf, lucide et historique sur la quête de l’ia générale et de l’intelligence artificielle au niveau humain.
Jusqu’ici, le débat sur le « progrès réel » vers l’intelligence artificielle générale était brouillé par l’absence de standards. Désormais, cette cartographie détaillée rétablit l’objectivation des débats – soulignant combien certains axes de la cognition humaine (créativité, socialisation, autonomie) restent faiblement maîtrisés face aux succès affichés dans les tâches logiques ou le langage. Cela encourage un esprit plus sceptique, mais aussi plus constructif, face aux annonces spectaculaires des industriels, que ce soit sur l’AGI ou la superintelligence artificielle.
On assiste aussi à une puissante émulation autour de la science ouverte: laboratoires publics (et même privés) sont incités à publier leurs résultats selon ces standards, créant un nouveau terrain commun de compétition et d’audits ouverts. Cela s’inscrit dans le mouvement déjà visible avec la mutualisation de benchmarks « neutres » et l’exigence d’un partage élargi des données d’entraînement (source officielle OCDE).
Toutefois, la communauté scientifique commence à formuler ses critiques: certains soulignent la difficulté de représenter des compétences « holistiques » et l’enjeu d’évolution rapide que réclame ce référentiel ouvert. Ces points feront l’objet d’une veille active sur notre site, à mesure que s’enrichiront débats et recommandations.
Conclusion: Vers une ère du « vrai benchmark » de l’AGI?
Le référentiel OCDE signe l’avènement d’une ère nouvelle: enfin, la mesure objective devient l’arme majeure de lucidité, de régulation et d’émancipation démocratique à l’heure où les promesses de surhumanité de l’intelligence artificielle se bousculent.
Pour tous les acteurs – chercheurs, industriels, régulateurs, société civile – ce cadre pose les bases d’un dialogue plus sain et d’un suivi réaliste, loin du sensationnalisme ou des mythes trop hâtifs sur la ia générale. L’adoption progressive et l’ajustement du référentiel sont d’ores et déjà annoncés (évolutions méthodologiques, enrichissement des critères, élargissement des panels de testeurs).
Plus que jamais, la course à l’IAG ne pourra plus se contenter d’exploits isolés ni de fictions… Place à la mesure, aux preuves, à la transparence: une révolution pour guider, ensemble, la marche vers une intelligence artificielle générale bénéfique pour tous.
Retrouvez prochainement sur notre site un bilan approfondi des futures évolutions et des retours de la communauté autour de ce standard inédit.