Ombres dans le bac à sable : Pourquoi les experts sont sceptiques face au lancement de jeux IA à 133 millions de dollars par General Intuition
Ombres dans le bac à sable : Pourquoi les experts sont sceptiques face au lancement de General Intuition, la startup de jeux vidéo et d'IA dotée de 133 millions de dollars
Les startups d'IA lèvent des fonds en permanence – mais 133,7 millions de dollars pour un tour de financement d'amorçage ? C'est le genre de financement qui fait tourner les têtes. Le 16 octobre 2025, General Intuition a fait une entrée fracassante sur la scène avec l'un des plus importants investissements de démarrage dans l'histoire du jeu vidéo et de l'IA. Le pitch est audacieux : utiliser les jeux vidéo pour apprendre à l'IA à comprendre le monde, puis appliquer cette « intuition » à tout, des PNJ (personnages non-joueurs) plus intelligents à la robotique réelle et aux drones de réponse aux catastrophes.
L'entreprise est née de Medal.tv, une plateforme massive de clips de jeux avec plus de 2 milliards de vidéos générées par les utilisateurs. Les cofondateurs Pim de Witte et Moritz Baier-Lentz estiment que ces clips peuvent alimenter des « modèles du monde » avancés et des agents spatio-temporels – des IA qui apprennent des schémas dans l'espace et le temps comme le font les joueurs expérimentés. En théorie, la même logique qui permet d'esquiver une roquette dans Rocket League pourrait aider un robot à naviguer dans un bâtiment effondré.
Des influenceurs l'ont qualifiée de « DeepMind 2.0 pour les jeux ». Les réseaux sociaux se sont enflammés d'enthousiasme. Pourtant, sous le battage médiatique, se cache une question plus silencieuse et inquiétante : cela peut-il vraiment fonctionner – ou s'agit-il d'une autre promesse surfinancée dans la ruée vers l'or de l'IA ?
Examinons pourquoi certaines personnes sont sceptiques.
Hype contre Réalité : Avons-nous déjà vu ce film ?
Tous les quelques années, une percée en IA fait la une des journaux, pour ensuite s'essouffler face à la réalité complexe et désordonnée. Les critiques citent rapidement des exemples comme IBM Watson – brillant dans les démonstrations, décevant en utilisation réelle. Un projet a tenté de prédire des combinaisons de médicaments et a atteint un taux de succès dérisoire de 1 %. Spectaculaire sur scène, maladroite en pratique.
Les sceptiques craignent que General Intuition ne tombe dans le même piège. Enseigner l'IA par le biais de séquences de jeux semble intéressant, mais les compétences acquises dans des bacs à sable numériques se transposeront-elles réellement à des environnements physiques remplis de bruit, d'échecs et d'imprévisibilité ? L'histoire n'est pas de leur côté. De nombreux modèles de transition du « jeu à la réalité » ont fière allure jusqu'à ce qu'ils se heurtent à la gravité et à la poussière.
Certains affirment carrément que les nouveaux laboratoires d'IA courent après les gros titres au lieu de résoudre de vrais problèmes. Comme l'a dit un critique, de nombreux outils d'IA « ont l'air incroyables mais produisent des résultats horribles », comme du code absurde ou des échecs étranges lorsque les conditions changent. Si ces nouveaux agents improvisent de la même manière, bonne chance pour leur confier le pilotage d'un drone.
Obstacles techniques : La « véritable intuition » reste hors de portée
General Intuition bâtit son identité autour des « modèles du monde » – des IA qui prédisent comment une scène évolue au fil du temps. Mais cette technologie est notoirement instable. Même les meilleurs chercheurs admettent que les systèmes actuels sont encore fragiles. Ils hallucinent des faits, échouent à l'apprentissage continu et s'effondrent lorsque le contexte change.
Imaginez un joueur qui mémorise des schémas mais ne comprend pas réellement le jeu. Impressionnant jusqu'à ce que quelque chose d'inattendu se produise – puis c'est l'effondrement total.
Des penseurs de l'IA comme Ben Goertzel soutiennent que les grands modèles linguistiques et les systèmes similaires ne raisonnent pas ; ils miment. C'est un problème majeur si l'on essaie de construire une intuition plutôt qu'une auto-complétion sophistiquée.
De plus, les développeurs se plaignent que ces systèmes sont désordonnés et gourmands en ressources. Leur entraînement consomme de l'électricité, de l'eau et du matériel. Si General Intuition veut passer à l'échelle de la robotique ou des opérations de sauvetage, ce n'est pas seulement un défi technique – c'est un cauchemar logistique.
Préoccupations éthiques : Quelles données, quelles règles ?
L'utilisation de milliards de clips de jeu Medal.tv semble être un trésor de données. Mais elle déclenche également des alarmes de confidentialité. Ces clips montrent souvent des vues à la première personne, des entrées de contrôleur, voire des habitudes personnelles. General Intuition affirme que les utilisateurs peuvent se désinscrire et que tout est anonymisé. Certaines personnes ne se sentent toujours pas à l'aise avec leurs sessions de jeu alimentant une IA commerciale sans consentement clair.
De plus larges débats sur l'éthique de l'IA se profilent. Les critiques comparent cela à la structure à but lucratif d'OpenAI enveloppée dans une coquille à but non lucratif – une configuration qui a déclenché des poursuites et des accusations de cupidité. Les entreprises d'IA ont déjà été prises en train de s'entraîner sur le travail d'artistes sans permission. Que se passe-t-il lorsque des séquences de jeu deviennent du matériel d'entraînement ? L'IA réutilisera-t-elle des idées créatives, des styles artistiques, voire des conceptions de niveaux ?
Sur Reddit, les artistes et les traducteurs craignent déjà que l'IA ne « mime la créativité » et n'anéantisse leurs emplois. Si des agents formés par l'IA commencent à concevoir des dialogues de PNJ, des comportements de personnages ou des éléments de construction de mondes, le jeu vidéo pourrait devenir une autre industrie où l'automatisation dépasse l'équité.
Risques commerciaux : Quand de grosses sommes d'argent sont rapidement dépensées
Un tour de financement d'amorçage de 133 millions de dollars est un signe de confiance – mais il crée également des attentes démesurées. D'énormes réserves de fonds peuvent devenir des cocottes-minute. Les entreprises d'IA dotées de financements massifs brûlent souvent de l'argent en puissance de calcul, talents et recherche sans chemin clair vers les revenus. Certaines pivotent. Certaines s'effondrent.
Les sceptiques se demandent si General Intuition a un plan solide à long terme, ou s'il s'agit d'un autre laboratoire tape-à-l'œil pariant tout sur une technologie non prouvée. Les critiques mettent également en garde contre les déséquilibres de leadership – des fondateurs charismatiques avec une grande vision mais une exécution limitée. Quelques-uns lèvent même les yeux au ciel face aux startups qui embauchent d'anciens cadres militaires ou du renseignement qui ne « comprennent » pas le produit ou la culture.
Avec des enjeux aussi élevés, même de petits faux pas peuvent s'accumuler en licenciements, poursuites ou rachats forcés.
Impact humain : Que se passe-t-il lorsque l'IA joue mieux que nous ?
En prenant du recul, certains critiques s'inquiètent du coût social. Si l'IA devient trop performante aux jeux – résolvant des énigmes, réagissant instantanément, faisant des choix parfaits – cela ne gâchera-t-il pas le plaisir de jouer ? Les jeux sont destinés à stimuler la créativité et la prise de décision. Si l'IA prend les rênes, les joueurs pourraient devenir des observateurs passifs.
D'autres craignent un problème plus profond : la dépendance excessive à l'IA entraînant un « déclin cognitif » et une « complaisance passive ». Lorsque les machines pensent pour nous, nous cessons de penser par nous-mêmes.
Le déplacement d'emplois est une autre ombre menaçante. Les rédacteurs de PNJ, les concepteurs de niveaux, les animateurs – nombre de ces rôles pourraient être automatisés ou fortement assistés par l'IA. Sans garde-fous, le fossé entre les propriétaires de technologies et les créateurs pourrait rapidement s'élargir.
Même sur un plan philosophique, certains chercheurs soutiennent que les méthodes d'interprétabilité actuelles ne peuvent pas contrôler de manière fiable les systèmes d'IA complexes. Si nous ne comprenons pas pleinement comment ces modèles entraînés par le jeu pensent, leur confier des tâches du monde réel devient au mieux risqué.
Procéder avec prudence
Il faut le dire clairement, la majeure partie du buzz autour de General Intuition reste massivement positive. Beaucoup de gens y voient un énorme potentiel. Transformer la maîtrise du jeu en intelligence du monde réel est une idée fascinante. Robotique, défense, éducation, simulation – les avantages sont énormes si cela fonctionne.
Mais le scepticisme est important. Il agit comme une vérification de la réalité dans un domaine où le battage médiatique dépasse souvent le progrès. La transition du bac à sable à la rue est brutalement difficile. Il faudra plus de 2 milliards de clips et une montagne de liquidités.
Au fur et à mesure que les prototypes seront déployés, observez attentivement :
- Leurs agents transfèrent-ils réellement des compétences au monde réel ?
- Peuvent-ils équilibrer innovation avec éthique et confidentialité ?
- Construiront-ils des modèles économiques durables – ou s'éteindront-ils comme tant d'autres avant eux ?
Le bac à sable est grand ouvert. La vision est palpitante. Mais les ombres sont réelles — et méritent qu'on y prête attention.