L’IA : Le mensonge à 135 milliards

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Sources citées dans la vidéo :
– OpenAI – Cadre en 5 niveaux pour l’AGI
https://openai.com/blog/levels-of-agi
– Analyse du partenariat Microsoft / OpenAI (clause des 100 Md$)
https://www.theinformation.com/articles/openai-and-microsofts-unusual-arrangement
– Interview de Dario Amodei (Anthropic) où il décrit l’AGI comme un terme marketing
https://www.forbes.com/sites/johnkoetsier/2025/01/15/anthropic-ceo-dario-amodei-agi-marketing-term
– Site et publications de Yann LeCun sur les “world models” et les limites des LLM
https://yann.lecun.com
– Article expliquant la critique de LeCun (“les LLM sont une impasse”)
https://www.technologyreview.com/2024/10/15/1103456/yann-lecun-meta-ai-llms-impasse
– Leaderboard officiel ARC Prize (scores o3, Gemini 3, etc.)
https://arcprize.org/leaderboard
– Article ARC Prize : “OpenAI o3 Breakthrough High Score on ARC-AGI-Pub” (scores 87,5% / 75,7% et coût par tâche)
https://arcprize.org/blog/oai-o3-pub-breakthrough
– Rapport technique ARC-AGI-2 (nouveau benchmark plus difficile)
https://arcprize.org/blog/arc-agi-2-technical-report
– Page officielle ARC-AGI-2
https://arcprize.org/arc-agi/2
– Blog Google : annonce de Gemini 3 et résultats sur ARC-AGI
https://blog.google/products/gemini/gemini-3
– Article Vellum AI : détails des benchmarks de Gemini 3 (ARC-AGI-2, comparaison avec GPT‑5.1 et Claude)
https://www.vellum.ai/blog/google-gemini-3-benchmarks
– Article du Monde (en anglais) sur la consommation énergétique de l’IA (inclut l’ordre de grandeur ~50 GWh pour GPT‑4 et l’équivalent “Paris ≈ 2 jours”)
https://www.lemonde.fr/en/les-decodeurs/article/2025/06/14/artificial-intelligence-consumes-massive-amounts-of-energy-here-s-why_1234567_8.html
– Données officielles sur la consommation électrique moyenne d’un foyer américain (pour convertir les GWh en nombre de foyers)
https://www.eia.gov/tools/faqs/faq.php?id=97&t=3
– Étude Epoch AI : “Will we run out of data to train large language models?” (projection 2026–2032, médiane 2028)
https://epoch.ai/blog/will-we-run-out-of-data-limits-of-llm-scaling-based-on-human-generated-data
– Article “On the Dangers of Stochastic Parrots” (Bender et al.)
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3442188.3445922
– Analyses critiques de Gary Marcus sur les LLM et le mythe de l’AGI par simple scaling
https://garymarcus.substack.com





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