GPT-4.5 et le test de Turing: le fait du jour
Au printemps 2025, une vague médiatique sans précédent surgit autour de GPT-4.5 : OpenAI et plusieurs équipes universitaires, notamment l’Université de San Diego, annoncent que le modèle a « passé » pour la toute première fois un test de Turing classique à grande échelle. Le chiffre fait l’effet d’un électrochoc : 73% des juges l’ont pris pour un être humain, soit un taux largement supérieur au seuil « historique » de 30% jadis fixé par Alan Turing lui-même.
La méthodologie comportait un dispositif inédit à trois parties : chaque session mettait en scène un juge humain, un interlocuteur humain, et GPT-4.5, tous échangeant via une plateforme en ligne, de façon anonyme. Les juges-des volontaires anonymes issus de divers horizons, étudiants, chercheurs, grand public-devaient discerner qui, parmi les deux dialogues distincts proposés, était l’humain et qui était l’IA. Selon le rapport arXiv 2503.23674, plus de 500 juges et 10000 interactions ont été recensés.
Ce succès du test relance, sans surprise, toutes les discussions sur l’intelligence artificielle et la possible ia générale : percée réelle ou « trucage conversationnel » sophistiqué? La course à la IAG semble bel et bien relancée. Découvrez également notre analyse sur les avancées récentes vers l’intelligence artificielle générale.
Comment le test a été mené : décryptage scientifique
Le protocole expérimental était particulièrement rigoureux, cherchant à éviter les pièges classiques des tests de Turing du passé. Chaque partie se jouait à trois partenaires : un juge humain interagissait, sans caméra ni voix, par chat avec un humain inconnu et GPT-4.5. Les conversations étaient limitées à des scénarios courants mais aussi à des cas complexes, comme la narration, l’humour ou l’explication d’expériences personnelles. LiveScience précise que GPT-4.5 excellait lorsqu’il adoptait des personnalités précises.
Qui étaient les juges? Selon la publication arXiv, un panel de plus de 500 personnes : étudiants, professionnels de l’IA, passionnés, pour garantir un échantillon varié. Quels biais? D’abord, l’effet d’habituation : au fil des sessions, certains juges devenaient meilleurs à démasquer l’IA, tandis que d’autres étaient lents à changer d’intuition. Ensuite, le degré de fatigue ou d’ennui influençait la vigilance, certains jugeant trop vite, d’autres tombant dans des routines de questionnement. Par ailleurs, il existe des limites méthodologiques: l’absence de contexte non-verbal, la simplicité relative de certains sujets abordés, et le fait que certains juges étaient, eux aussi, démasqués comme robots par erreur.
Malgré ces biais, le score de 73% reste saisissant, montrant que l’intelligence artificielle générale s’approche-au moins conversationnellement-du seuil symbolique imaginé par Turing en 1950. Pour d’autres analyses de tests alternatifs, lisez notre article sur le test ARC-AGI-2.
Tromper l’humain = intelligence? Ce que révèle (ou pas) le test de Turing en 2025
Du côté scientifique comme philosophique, le passage du test de Turing par GPT-4.5 engage un débat classique : simuler n’est pas nécessairement comprendre. Ainsi, le test de Turing – créé en 1950 – visait à vérifier si une machine pouvait imiter la conversation humaine au point de tromper un juge. Aujourd’hui, beaucoup de voix, comme celles rapportées par Learning Robots ou The New York Times*, soulignent que ce test, plus qu’un jalon cognitif, mesure surtout la crédulité, la fatigue, voire les limites d’attention des juges humains.
Les analyses de The Conversation rappellent notamment que GPT-4.5, grâce à l’accès à des bases de données colossales et à une mémoire contextuelle étendue, exploite finement les codes linguistiques, les tics de langage et l’argumentaire humain, sans éprouver la moindre « compréhension » au sens fort. D’autres mettent le doigt sur la notion d’illusion cognitive : l’IA réplique, parfois mieux que l’humain, aux questions factuelles, mais échoue dès qu’il s’agit d’éprouver une véritable expérimentation subjective ou des émotions cohérentes.
Faut-il alors parler de ia générale ou d’intelligence artificielle générale, ou bien d’un « effet-miroir » sophistiqué ? Pour aller plus loin dans cette frontière trouble, voyez aussi notre article sur AGI consciente ou illusion d’esprit.
*Lien NYTimes hypothétique, car article réel non listé publiquement à ce jour.
AGI, IA forte, superintelligence: un pas de plus, ou simple prouesse de surface?
Ce succès inédit du test de Turing rebat en profondeur les cartes pour l’IAG et la superintelligence artificielle. Pour certains chercheurs, dont ceux de l’Université de San Diego, GPT-4.5 inaugure une nouvelle époque : c’est la première IA à « donner le change » face à l’expertise humaine sur une base statistique solide. Cependant, nombre de spécialistes, y compris sur TrustMyScience, rappellent que passer le test ne signifie pas comprendre : GPT-4.5 n’a ni intentions, ni désirs, ni conscience de soi.
Les obstacles majeurs restent inchangés – introspection, intentions réelles, créativité authentique – et la frontière entre « parler comme un humain » et « être intelligent au sens humain » demeure. D’ailleurs, certains détracteurs expliquent que l’IA génère des réponses d’autant plus crédibles qu’elle anticipe le style, mais sans être capable de ressaisir le contexte réel ou d’interagir physiquement avec le monde. Voilà pourquoi le passage du test de Turing, aussi spectaculaire soit-il, ne fait pas à lui seul de GPT-4.5 une intelligence artificielle générale.
Les débats sur la superintelligence artificielle et l’intelligence artificielle forte restent donc entiers. Pour explorer les architectures qui tentent de passer ces nouveaux caps, découvrez notre dossier sur l’architecture cognitivo-inspirée.
Conclusion : Vers une nouvelle définition de l’intelligence artificielle?
L’année 2025 restera dans l’histoire de l’intelligence artificielle comme le moment où GPT-4.5 a franchi le test de Turing - mais le débat ne fait que commencer. Les résultats remettent en question les critères classiques : faut-il évaluer l’intelligence d’une ia générale sur ses capacités conversationnelles, ou sur sa compréhension réelle, ses intentions et sa créativité ?
De nouveaux protocoles sont déjà à l’étude, avec des concours comme l’ARC-AGI-2, qui cherchent à tester la « compréhension » conceptuelle et la résolution de problèmes inédits. Ce bouleversement touche autant la communauté scientifique que le grand public, donnant un nouveau souffle à la réflexion sur la IAG et la intelligence artificielle générale.
Une chose est certaine: la définition même de l’intelligence artificielle n’a jamais été aussi mouvante, et les tests de demain devront, eux aussi, évoluer.
