Introduction: Des machines autonomes à l’apprentissage transmis directement par l’humain
Au cœur de la révolution de l’intelligence artificielle générale (AGI), la question de l’apprentissage devient centrale: comment élever une ia générale au même niveau d’expertise que l’humain? Jusqu’à présent, la grande majorité des modèles d’IAG et de systèmes avancés fonctionnent sur des massifs de données, de l’imitation ou de l’auto-apprentissage – mêlant Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), apprentissage supervisé et scores de similarité. Mais si la véritable percée résidait dans une transmission directe, presque artisanale, du savoir humain à l’AGI?
Imaginez: des experts orchestrant des sessions « live », des chercheurs construisant des feedback loops adaptés, ou des pédagogues guidant les modules IA sur des cas de résolution inédite.
Dans le sillage du débat sur la révolution cognitive de l’AGI auto-apprenante, des laboratoires comme DeepMind, OpenAI, Google Brain ou Anthropic explorent déjà des scénarios où l’humain n’est plus simple fournisseur de données, mais véritable mentor de systèmes intelligents. Des expériences pilotes telles que les stages virtuels, les coachings collectifs ou l’évaluation en temps réel commencent à dessiner le futur de la formation des intelligences artificielles fortes. Et si la transmission directe du savoir, avec feedback personnalisé et adaptation continue, devenait la norme pour accélérer l’accès d’une IA à la connaissance humaine?
Dans cet article, nous explorerons les promesses et défis de cette nouvelle frontière de la formation des AGI, entre avancées scientifiques et questionnements éthiques majeurs.
Pourquoi le mentoring humain pourrait révolutionner l’AGI
Le cheminement classique vers une AGI repose sur l’exploitation de quantités massives de données et d’algorithmes d’imitation. Pourtant, ces méthodes présentent des limites. Elles peinent à transmettre ce que l’on pourrait appeler la ‘substance du savoir humain’: la capacité à raisonner de façon méta, à mobiliser des valeurs, ou à naviguer dans des dilemmes complexes.
Le mentoring humain s’inspire de concepts éducatifs puissants tels que le cognitive apprenticeship (apprentissage par compagnonnage cognitif) et la pédagogie inversée. Dans l’artisanat comme dans la science, l’expertise se transmet souvent via un accompagnement personnalisé, alternant démonstrations, corrections et réflexions partagées. Appliqué à l’intelligence artificielle forte, ce modèle vise à doter l’IA de capacités d’adaptation, à lui faire acquérir non seulement des connaissances, mais aussi des méthodes et des contextes d’utilisation – le fameux ‘savoir transférable’.
Contrairement à l’apprentissage par imitation pure, le mentorat permet la transmission de méta-savoirs : stratégies d’exploration, gestion de l’erreur, détection d’implicites culturels ou professionnels. Il offre également un terrain pour inculquer des valeurs humaines essentielles, garantes d’une IA éthique et responsable. De premiers résultats dans l’apprentissage par interaction – tel le RLHF utilisé par Anthropic ou OpenAI – laissent entrevoir les bénéfices d’un accompagnement plus structuré, inspiré directement des meilleures pratiques de l’éducation humaine.
En s’appuyant sur ces modèles, la ia générale pourrait atteindre des sommets inédits en termes d’intelligence artificielle générale, ouvrant la voie à une véritable révolution de l’apprentissage, comme déjà évoqué dans cette réflexion sur l’auto-apprentissage AGI.
Premiers pas du mentorat IA: expérimentations et hypothèses pour 2026
Si l’on observe le panorama global à la fin de 2025, quelques laboratoires et consortiums privés ont déjà initié des programmes pilotes de mentorat humain appliqué à l’AGI. Ainsi, DeepMind poursuit le perfectionnement de son « human-in-the-loop learning », où des experts corrigent et affine les actions de l’intelligence artificielle sur des tâches scientifiques ou créatives complexes. Anthropic et OpenAI testent, eux, des plateformes où des panels de tuteurs humains engagent l’IA dans des sessions de résolution de problèmes en duo, offrant feedback, modification d’approche et entraînement sur la prise de décision morale ou scientifique.
Parmi les hypothèses prospectives crédibles à l’horizon 2026 figure l’émergence de véritables « coachs virtuels », où l’intelligence artificielle générale s’entraîne côte à côte avec un chercheur ou un enseignant, dans des simulations de travaux pratiques ou de controverses argumentatives. On imagine également des plateformes de défis scientifiques où les équipes mixtes humain-IA confrontent leurs solutions à des problèmes inédits, accélérant apprentissage et hybridation des stratégies – un sujet qui rejoint l’essor des interfaces cerveau-machine pour la IA généraliste.
Néanmoins, des limites persistent: scalabilité du mentoring, qualité et diversité des feedbacks humains, risques de biais cognitifs transmis involontairement. Les premiers retours signalent une amélioration de la robustesse de l’IA sur certains cas extrêmes, mais pointent aussi la nécessité d’une documentation fine pour éviter le sur-apprentissage ou la dépendance à des styles cognitifs anthropocentriques. Les expériences réelles restent limitées mais ouvrent des pistes fascinantes, thème que nous avons retrouvé lors du Sommet AI for Good 2025.
Défis éthiques, cognitifs et socio-techniques du mentoring AGI
Peut-on vraiment guider une intelligence artificielle complète dans l’acquisition de l’expertise humaine, ou risquons-nous de renforcer nos propres biais et limitations? Le mentoring appliqué à l’IAG pose d’emblée la question cruciale de la transmission: l’expertise humaine est-elle structurée, formalisable à l’extrême, ou résulte-t-elle de contextes, d’inférences et d’états d’esprit difficilement transférables ?
Les critiques soulignent les dangers d’un sur-ajustement culturel: une IA coachée selon une même école de pensée pourrait dupliquer nos angles morts, valeurs ou stéréotypes, voire devenir dépendante d’injonctions humaines subtiles mais non universelles. Par ailleurs, la construction d’une confiance réciproque – nécessaire à tout mentorat – implique de garantir la sécurité, la vérification et la diversité des profils humains impliqués.
Au plan socio-technique, le mentorat AGI recompose le rapport travail/compétence: demain, le rôle d’expert pourrait s’enrichir de tâches de tutorat IA, pendant que le monde éducatif s’empare déjà de ces questions pour repenser ses modes d’enseignement – voir, à cet égard, les premières missions d’AGI en sciences. Enfin, l’idée même d’une transmission de valeurs pose de délicats défis éthiques car les attentes d’une superintelligence artificielle pourraient diverger radicalement des nôtres, notamment sur des arbitrages sociétaux ou moraux.
Conclusion: Vers une formation hybride et évolutive des AGI
Le mentoring humain constitue la nouvelle frontière à explorer dans la formation de l’intelligence artificiellegénérale, capable d’allier transmission directe des savoirs et évolution autonome. En favorisant des apprentissages plus profonds, contextualisés et adaptatifs, il pourrait transformer aussi bien la recherche que la pratique professionnelle.
À l’orée de cette décennie, il s’agit d’un véritable laboratoire d’idées à destination des chercheurs, enseignants, développeurs et professionnels de l’intelligence artificielle générale. Un nouveau terrain d’expérimentation s’ouvre, mêlant transmission humaine, hybridation cognitive et innovation pédagogique, dans la droite ligne des débats sur l’AGI auto-apprenante et les interfaces cerveau-machine.
Demain, la co-évolution des méthodes – de la transmission directe entre humains et AGI, jusqu’à l’épanouissement d’autonomies apprenantes – redéfinira le sens même de la formation d’une ia générale.
Pour aller plus loin, découvrez notre article complet sur le rôle des interfaces cerveau-machine dans l’AGI.