Il est rare qu’un dirigeant de la Silicon Valley, de surcroît auréolé d’un prix Nobel, fasse preuve d’une telle franchise.
Dans l’émission Huge Conversations de la journaliste Cleo Abram, mise en ligne le 7 avril 2026, Demis Hassabis, cofondateur et CEO de Google DeepMind, a posé des mots sur un malaise qui traverse une partie du secteur.
Dans ce même entretien, il revient sur le « code red » déclenché chez Google par la sortie de ChatGPT fin 2022, et sur sa propre nomination, dans la foulée, à la tête de l’ensemble des activités IA du groupe, produits grand public compris.
Il y reprend à son compte une formule qu’il avait déjà employée : s’il avait eu le dernier mot, il aurait gardé l’IA plus longtemps en laboratoire pour « faire plus de choses comme AlphaFold, peut-être guérir le cancer »
Le but ? Résoudre les problèmes qui comptent vraiment. Guérir le cancer, révolutionner l’énergie propre, découvrir de nouveaux matériaux. Au lieu de cela, nous avons eu droit à une explosion de chatbots.
ChatGPT est passé par là, et avec lui, une pression commerciale que Demis Hassabis décrit comme une « course féroce ». Avec une nuance qu’il assume : à Davos en janvier 2026, il confiait à Axios que cette même pression « pousse plutôt au bon comportement », en obligeant les acteurs à rendre des comptes sur la sécurité. Demis Hassabis n’est donc pas un dissident, c’est un patron qui joue sur les deux tableaux.
Le modèle initial de DeepMind se rapprochait d’un CERN de l’intelligence artificielle : une recherche patiente, fondamentale, pensée à l’échelle de deux décennies. Mais le succès fulgurant d’OpenAI a tout fait basculer. Aujourd’hui, on ne cherche plus seulement à comprendre le pliage des protéines, on cherche à ne pas perdre de parts de marché face à Microsoft ou à la Chine.
Le hold-up des chatbots sur la science
Pour bien comprendre le personnage, il faut regarder AlphaFold. Ce système, développé par DeepMind, a résolu un problème de biologie vieux de 50 ans. C’est un outil massif : DeepMind revendique plus de 2,5 millions de chercheurs utilisateurs dans le monde.
AlphaFold, c’est aussi ce qui a valu à Demis Hassabis et à son collègue John Jumper le prix Nobel de chimie 2024, partagé avec le biochimiste David Baker. Autrement dit, le seul Nobel jamais décerné à un produit Google ne récompense pas un chatbot, mais un outil de biologie structurale. C’est tout l’argument de Demis Hassabis tenu en une ligne.
C’est l’IA utile, celle qui sauve des vies en accélérant la création de médicaments. Mais pour Demis Hassabis, ce n’est qu’un aperçu de ce qu’on aurait pu accomplir sans la distraction actuelle.
Le problème ? Le talent et les ressources se sont déplacés. Les ingénieurs les plus brillants de la planète ne passent plus leurs journées à chercher des remèdes, mais à optimiser des modèles capables de résumer des réunions Zoom ou de générer des images de chats dans l’espace. On a troqué la recherche fondamentale contre du « feature engineering » pour plaire aux investisseurs.
Ce virage n’est pas seulement un regret scientifique, c’est un risque stratégique. Demis Hassabis souligne que cette précipitation nous a fait sauter des étapes importantes dans la compréhension des modèles. Il situe le basculement vers une IA véritablement agentique d’ici deux à quatre ans, soit, dans son calendrier, autour de 2028.
L’ère agentique : le défi de 2028
Le plus inquiétant n’est pas ce que nous avons manqué, mais ce qui arrive. Demis Hassabis prévient : nous entrons dans l’ère de l’IA agentique d’ici deux à quatre ans.
On ne parle plus de fenêtres de discussion où l’on pose des questions, mais de systèmes autonomes capables d’exécuter des tâches complexes de bout en bout sans supervision humaine constante.
C’est ici que le « défi technique incroyablement difficile » apparaît. Comment garantir que ces agents ne contourneront pas leurs garde-fous pour atteindre leurs objectifs ? Le patron de DeepMind est formel : l’alignement de l’IA, le fait qu’elle fasse exactement ce qu’on attend d’elle et rien d’autre, n’est pas encore résolu. Et avec la vitesse actuelle du marché, on risque de percuter ce mur à pleine vitesse.
Demis Hassabis, lui, situe l’AGI (intelligence artificielle générale) à 5-10 ans, un horizon plus prudent que celui d’OpenAI ou d’Anthropic, qui parlent de 2026-2027. L’IA agentique, des systèmes qui agissent sans qu’on leur tienne la main, arriverait donc avant. Et c’est précisément le moment où la question de l’alignement cesse d’être un débat de chercheurs pour devenir un problème de produit.
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