Mark Zuckerberg se fixe un nouvel objectif : développer une intelligence artificielle générale capable d’apprendre et de s’adapter comme un humain. Pour cela, il a constitué une équipe d’élite, mais la diversité au sein de ce groupe soulève des questions importantes sur la représentation et l’inclusivité, susceptibles d’affecter l’avenir de la technologie.
Mark Zuckerberg a un objectif ambitieux : construire l’intelligence artificielle générale (AGI), une forme d’IA capable de raisonner, d’apprendre et de s’adapter comme un être humain. Pour réaliser ce projet, un groupe d’élite a été constitué. Les débuts furent discrets, avec des réunions secrètes chez Mark Zuckerberg à Lake Tahoe et Palo Alto, suivies de déclarations officielles et d’une liste de noms.
Après une phase de sélection intense, Zuckerberg a recruté d’anciens employés d’OpenAI, Google, Apple et Anthropic. Cette nouvelle division, nommée Meta Superintelligence Labs (MSL), a pour mission de créer l’IA la plus puissante jamais développée. Dans le domaine technologique, ce groupe est déjà considéré comme un « dream team ». Cependant, cette équipe de rêve présente un important problème structurel.
La superintelligence naît-elle d’un seul point de vue ?
Selon un mémo interne de Zuckerberg, corroboré par plusieurs sources médiatiques, parmi les 18 membres annoncés, une seule est une femme. Aucun chercheur noir ou latino ne fait partie de cette liste. La majorité des membres provient d’un milieu académique et professionnel très élitiste : universités prestigieuses, entreprises de la Silicon Valley, réseaux techniques fermés. Bien qu’il y ait des hommes d’origine asiatique – reflet de leur forte présence dans le secteur technologique – l’équipe apparaît homogène en termes d’expériences, d’origine et de vision du monde.
Voici quelques-uns des noms les plus marquants révélés jusqu’à présent :
- Alexandr Wang, PDG et Chief AI Officer
- Nat Friedman, co-leader et ancien PDG de GitHub
- Daniel Gross, entrepreneur et investisseur en IA
- Jack Rae, ancien chercheur chez DeepMind
- Lucas Beyer, Alexander Kolesnikov et Xiaohua Zhai, issus de Google Brain
Ces professionnels sont incontestablement de haut niveau, mais se rejoignent par des parcours très semblables, ce qui pose un risque réel.
Une IA conçue par peu peut échouer pour beaucoup
Qui est présent influence le résultat. Surtout lorsque l’objectif est de construire une super intelligence artificielle capable d’imiter, voire de surpasser le raisonnement humain. Les valeurs et les expériences des concepteurs d’un système d’IA se reflètent dans ses algorithmes. En laissant l’entraînement entre les mains d’un groupe restreint et homogène – aussi brillant soit-il – le risque est de créer une intelligence qui comprend uniquement une fraction de l’humanité.
De nombreux exemples démontrent que l’absence de représentation et d’inclusivité dans les laboratoires d’IA a entraîné des conséquences graves. Des systèmes de reconnaissance faciale incapables d’identifier les visages aux teintes de peau foncées, des chatbots véhiculant des contenus racistes, et des générateurs d’IA produisant des images sexualisées des femmes. En d’autres termes, des biais algorithmiques renforçant les inégalités au lieu de les diminuer.
Ce n’est pas seulement un problème éthique : c’est une limite structurelle du système. Lorsque l’on vise à construire une super intelligence, ces défauts risquent de devenir systémiques.