# Google estime que l’IA auto-améliorante n’est pas pour demain

> Selon des ingénieurs de Google DeepMind, l’IA écrit la majeure partie du code de production, mais nécessite toujours une vérification humaine et ne semble pas accélérer la recherche en IA.

Oossa · 2026-10-14 · https://oossa.com/fr/google-says-self-improving-ai-is-still-far-off

L’ingénieur de Google Haydn Belfield estime que l’IA auto-améliorante — c’est-à-dire capable de concevoir une meilleure IA sans aide humaine — est encore loin de devenir réalité. Les données internes de DeepMind montrent que l’IA écrit désormais plus de 75 % du code de production, mais qu’environ 88 % de ces modifications doivent encore être vérifiées par une personne avant leur soumission.

## L’automatisation convient aux tâches ciblées, pas à la recherche

La part des modifications de code entièrement confiées à l’IA est passée de 7,5 % à 11,9 %, selon les dernières mesures internes. Dès que les tâches se complexifient, le taux de réussite de l’IA sans intervention humaine chute fortement. Sur 1,389 exécutions des agents Argon de DeepMind, les humains sont restés indispensables pour la recherche créative, la conception d’expériences, le diagnostic de problèmes subtils d’entraînement et la planification à long terme. Une petite enquête auprès de douze chercheurs chevronnés de DeepMind a confirmé cette tendance : l’automatisation est élevée pour les tâches bien définies et vérifiables, mais faible pour les idées scientifiques sans cadre précis.

## Les benchmarks montrent des progrès réguliers, pas une accélération

Sur le RE‑Bench de DeepMind — un ensemble de 74 tâches réalistes d’ingénierie en apprentissage automatique —, Argon résout environ la moitié des problèmes, contre 27 % pour Gemini 3.7 Flash. Le General Capability Index (GCI), qui suit 123 modèles sur 92 benchmarks, indique que les modèles Gemini progressent d’environ 0,1 point GCI par mois, sans signe statistique d’accélération. Selon Belfield, le gain modeste de Gemini 4 Argon s’explique par davantage de puissance de calcul et d’efforts organisationnels, et non par une accélération due à l’IA.

## Les faits

- L’IA écrit désormais plus de 75 % du code de production de Google, mais 88 % des modifications nécessitent encore une supervision humaine.
- La part des modifications de code entièrement confiées à l’IA est passée de 7,5 % à 11,9 % du total.
- Argon a résolu environ 50 % des 74 tâches du RE‑Bench de DeepMind, contre 27 % pour Gemini 3.7 Flash.
- Les capacités des modèles Gemini progressent d’environ 0,1 point GCI par mois, sans accélération mesurable.
- Le General Capability Index suit 123 modèles sur 92 benchmarks.

## Pourquoi c'est important

Pour les développeurs de Google et d’autres entreprises, l’IA peut prendre en charge le codage courant, mais une vérification humaine reste nécessaire : les emplois ne vont donc pas disparaître du jour au lendemain. Pour l’ensemble du secteur de l’IA, l’absence d’accélération de la recherche par l’IA signifie que les prévisions d’une rapide « explosion de l’intelligence » restent spéculatives, et que les risques liés à la sécurité peuvent être surveillés sur une période plus longue.

## Sources et références

1. [Google says self-improving AI isn't anywhere close](https://the-decoder.com/google-says-self-improving-ai-isnt-anywhere-close/) – The Decoder, 2026-10-14

Dernière mise à jour: 2026-10-14