Pose ton café et écoute bien, parce qu’on ne va pas parler de la dernière mise à jour de ton logiciel de montage. Vous connaissez ce moment où vous réalisez qu’on ne regarde pas le bon film ? On s’excite sur des bêtas de génération d’images, alors que le vrai scénario est en train d’être écrit par des types qui ne pensent pas en termes de « calques », mais en termes de « réalité ».
Pour bien mesurer l’impact de l’AGI sur les métiers de l’image, il faut d’abord accepter que nous ne parlons plus d’un simple outil, mais d’une mutation sociétale profonde. Dans le brouillage incessant de la tech, certains esprits agissent comme un phare dont le faisceau impose le silence pour mieux recalibrer sa boussole. Demis Hassabis* est de ceux-là. Co-fondateur de Google DeepMind, cet ancien prodige des échecs a bâti les fondations de l’IA moderne. Lors de son récent bilan de fin d’année 2025 avec Hannah Fry*, il a confirmé que nous entrons dans la phase critique, celle où l’IA commence enfin à comprendre les lois physiques de notre monde.
Note : Les termes et noms suivis d’un astérisque (*) sont expliqués en détail dans le Glossaire « Comprendre la Mutation AGI » en fin d’article.
Le choc frontal d'une accélération brutale
Le premier concept à intégrer est ce que Hassabis appelle le choc frontal* de la vélocité. Selon lui, nous vivons une révolution dix fois plus grande et dix fois plus rapide que la Révolution industrielle. Ce n’est pas une métaphore : là où le XIXe siècle a mis cent ans à s’adapter, laissant le temps aux institutions d’émerger, l’IA pourrait transformer fondamentalement la société en moins d’une décennie.
Pour nous, créatifs, ce choc signifie que nos structures de travail risquent de se briser car elles n’auront physiquement pas le temps de s’adapter à une telle pression.
C’est ici qu’émerge le paradoxe de la valeur*. Hassabis explique que l’IA est actuellement « surévaluée » à court terme à cause de la bulle spéculative, mais radicalement « sous-évaluée » à long terme. Nous faisons l’erreur de voir l’IA comme un simple assistant de productivité, alors qu’elle s’apprête à altérer les fondations mêmes de notre contrat social. À terme, l’impact de l’AGI sur les métiers de l’image se fera sentir bien au-delà de la simple génération de visuels.
Le fossé de cohérence et la jagged intelligence
Si vous trouvez que votre IA est géniale pour un rendu 3D mais incapable de compter correctement des colonnes, vous vivez le « fossé de cohérence ». Hassabis nomme cela la jagged intelligence* (intelligence en dents de scie). C’est ce phénomène fascinant où un modèle peut remporter une médaille d’or aux Olympiades de mathématiques, un exploit de niveau doctoral, tout en échouant sur une tâche logique triviale qu’un lycéen maîtriserait.
Ce fossé provient de l’absence d’apprentissage continu* et de problèmes de tokenisation* : le modèle ne « voit » pas les détails individuels, il traite des blocs statistiques. Pour régler ça, DeepMind développe des « mondes simulés » pour apprendre à l’IA l’intuitive physics*, la gravité, la lumière, la résistance des matériaux, afin que ses créations soient physiquement exactes et plus seulement visuellement plausibles
Le pipeline AlphaEvolve, quand l'hallucination devient imagination
C’est ici que l’impact de l’AGI sur les métiers de l’image devient concret pour votre workflow. Dans notre quotidien, l’hallucination est un bug. Pour Hassabis, via le système AlphaEvolve*, c’est une fonctionnalité stratégique. Pour découvrir des solutions inédites, DeepMind pousse délibérément les modèles à explorer en dehors de leurs connaissances.
Le pipeline futur ressemble à un duo d’agences:
Flash (Le créatif) : Le modèle le plus efficient qui génère des milliers d’idées folles et « hallucine » sans filtre.
Pro (Le DA) : Le modèle le plus puissant qui agit comme critique impitoyable et sélectionne les pépites pour la génération suivante.
Pour Demis Hassabis, une « hallucination » dans un contexte factuel devient de l’« imagination » dans un contexte créatif.
L'après-travail : Abondance radicale et crise de sens
Enfin, la pensée de Demis Hassabis atteint son point le plus vertigineux avec l’abondance radicale*. Si l’IA aide à résoudre les problèmes nœuds racines* comme la fusion nucléaire, l’énergie devient quasi gratuite. Dans ce monde de post-rareté, le travail ne serait plus une nécessité pour survivre, mais un choix.
Hassabis imagine alors une démocratie directe algorithmique* où les citoyens voteraient pour des projets via des crédits d’influence, leur poids augmentant avec leurs succès passés. Mais attention au vertige, si la machine assure notre survie matérielle, quelle devient notre raison d’être ? Le défi majeur sera de déplacer notre quête de sens de la production économique vers l’épanouissement humain, à travers la création artistique, la recherche fondamentale, le sport ou la philosophie.
Il existe une asymétrie vertigineuse entre ces architectes qui conçoivent déjà un monde post-capitaliste et nous, encore prisonniers de nos calques et de nos habitudes analogiques. Si Demis Hassabis a raison, ne serait-ce qu’à moitié, nous ne traversons pas une simple évolution, mais une véritable mutation. L’impact de l’AGI sur les métiers de l’image ne se résume plus à se demander ce que l’intelligence artificielle peut apporter à votre prochain shooting, mais bien à réfléchir à ce que vous souhaitez devenir dans un monde où votre regard n’est plus le seul à savoir “voir”.
Note sur les visuels de l’article :
Infographies conçues via IA générative. Ingénierie de prompts et post-production par le Studio Laudator.
Sources & lectures de veille :
– [Vidéo] Hannah Fry x Demis Hassabis Déc. 2025 : L’entretien bilan sur les modèles mondiaux et l’IA agentique.
– [Article] Nature : « L’IA et le futur de la fusion nucléaire » : Détails sur la collaboration avec DeepMind.
– [Dossier] Google DeepMind Blog : Introduction technique au concept de « Jagged Intelligence ».
– [Essai] « Post-Work Society » : Étude sur les mécanismes de la démocratie algorithmique.
– [Conférence] Lex Fridman x Demis Hassabis : Sur la calculabilité de l’univers.
– Is the universe a computation ? Cette séquence du podcast de Lex Fridman est essentielle.
Consultez également notre article précédent : « Actu Express : GPT Image 1.5, Wan 2.6 et Flux.2 sifflent la fin de la récréation »
Glossaire : Comprendre la Mutation AGI
Un système capable de généraliser son intelligence à n'importe quelle tâche humaine et, surtout, de résoudre des problèmes scientifiques fondamentaux (les "root nodes"). Pour Hassabis, c'est l'outil ultime pour comprendre la structure de la réalité.
Parcours précoce
Enfant prodige des échecs, il atteint un Elo de 2300 à 13 ans et devient l'un des meilleurs juniors mondiaux.
Dès l'adolescence, il programme des jeux vidéo sur ZX Spectrum et Amiga, rejoint Bullfrog Productions à 16 ans pour travailler sur Syndicate et Theme Park.
Diplômé de Cambridge en informatique (Double First) en 1997, il fonde Elixir Studios en 1998, produisant Republic: The Revolution et Evil Genius.
Transition vers l'IA
Après un doctorat en neurosciences computationnelles à UCL (2009-2010), il cofonde DeepMind en 2010 avec Shane Legg et Mustafa Suleyman pour développer une IA générale inspirée du cerveau humain.
DeepMind excelle avec AlphaGo (victoire sur Lee Sedol au go en 2016), AlphaZero (échecs et shogi), et AlphaFold (prédiction de structures protéiques).
Réalisations majeures
Co-lauréat du Nobel de chimie 2024 avec John Jumper pour AlphaFold, résolvant un défi vieux de 50 ans en biologie.
Prix Princesse des Asturies 2022, Breakthrough Prize 2023, et chevalier (Sir) pour ses contributions à l'IA.
Il conseille le gouvernement britannique sur l'IA et vise l'AGI pour résoudre des problèmes scientifiques globaux.
CEO de Google DeepMind il est le principal architecte de la vision long-termiste de l'IA chez Google. Hassabis se décrit comme « techno-optimiste », mais insiste sur la nécessité d’anticiper les usages malveillants et de réguler les systèmes d’IA de niveau agent (capables d’agir de façon autonome).
Hannah Fry est une mathématicienne, auteure et présentatrice britannique spécialisée dans les mathématiques appliquées à la vie quotidienne et aux sciences sociales. Elle est professeure à l'University College London et animatrice de podcasts et documentaires sur la BBC. Collaborations avec Google DeepMind pour explorer l'impact scientifique de l'IA, comme la fusion nucléaire ou les mondes simulés. Elle a mené l'entretien de fin d'année 2025 avec Demis Hassabis sur l'avenir de l'IA agentique - @fryrsquared
Terme utilisé pour décrire la brutalité du changement : l'IA va 10x plus vite que la révolution industrielle, ne laissant aucun temps de réaction aux structures sociales.
L'idée que l'on surestime l'IA pour ses gadgets actuels, mais qu'on sous-estime massivement son pouvoir de transformation totale de la société à long terme.
L'intelligence "en dents de scie", la capacité d'une IA à être experte sur un point complexe et totalement ignorante sur un point de bon sens.
Capacité d'une IA à apprendre en temps réel du monde réel, contrairement aux modèles actuels qui sont figés après leur entraînement.
La manière dont l'IA découpe l'information. C'est souvent là que se perd la cohérence des détails visuels ou textuels.
La compréhension innée des lois du monde (gravité, reflets) que DeepMind tente d'inculquer aux futurs modèles.
Système interne de DeepMind utilisant l'évolution numérique pour forcer les IA à découvrir de nouveaux algorithmes.
Duo de modèles. Flash génère vite et avec audace (imagination), Pro critique et affine (direction artistique).
Une erreur factuelle est une hallucination. Cette même "erreur" dans un cadre artistique devient de l'imagination.
Un état économique où l'énergie et les ressources de base sont si abondantes qu'elles deviennent quasi gratuites.
Défis scientifiques (ex: fusion) dont la résolution débloque des milliers d'autres progrès.
Source d'énergie propre et infinie. Hassabis parie sur l'IA pour stabiliser ce processus physique complexe.
Un modèle politique post-travail où les citoyens orientent les ressources via des crédits basés sur leur expertise et leurs succès passés.
