La semaine dernière, j’ai parlé de la façon dont les États-Unis ne sont peut-être pas prêts pour la prochaine section de l’intelligence artificielle.
Aujourd’hui, je vais retourner le script.
Automotive de nombreux critiques estiment encore que le increase de l’IA est exagéré.
Leur argument est que l’IA a montré de nombreuses améliorations au cours des dernières années parce que les chercheurs ont choisi des « fruits à portée de important ». Mais ils insistent sur le fait qu’à partir de là, les progrès deviendront plus lents, plus difficiles et beaucoup plus coûteux.
En d’autres termes, ils pensent que les plus grandes avancées de l’IA pourraient déjà être derrière nous.
Mais notre graphique de la semaine suggère que c’est le contraire qui est vrai.
L’indice IA de Stanford
Chaque année depuis 2017, l’Institut pour l’intelligence artificielle centrée sur l’humain de l’Université de Stanford publie c’est Rapport sur l’indice IA, l’une des revues annuelles les plus respectées de l’industrie.
Ce rapport go well with tout, des références strategies et taux d’adoption aux tendances d’investissement et à la concurrence mondiale.
Et la conclusion de cette année était on ne peut plus easy : “Les capacités de l’IA ne stagnent pas. Elles s’accélèrent et touchent plus de personnes que jamais.”
Le premier graphique du rapport aide à expliquer pourquoi.
Supply : Rapport sur l’indice Stanford AI 2026
Il go well with les performances des systèmes d’IA frontaliers sur une série de critères difficiles au fil du temps. Et comme vous pouvez le constater, au lieu de s’aplatir, de nombreuses courbes continuent de s’élever fortement vers les performances au niveau humain.
Un exemple tiré du rapport me frappe vraiment.
En seulement un an, les systèmes d’IA sont passés de la résolution d’environ 60 % des problèmes de génie logiciel à près de 100 %. Ce grand pas en avant montre à quel level l’IA évolue rapidement d’un outil « parfois utile » à quelque selected de « toujours fiable ».
Mais l’accélération de l’IA ne se limite pas au codage.
Le rapport de Stanford montre que des progrès se produisent simultanément dans plusieurs catégories.
Le dernier examen de l’humanité, une référence conçue pour tester le raisonnement de niveau knowledgeable sur des sujets académiques difficiles, se serait amélioré de 8,8 % à plus de 38 % en un an environ. Certains systèmes frontaliers obtiennent déjà des résultats supérieurs à 50 % à ce check.
La précision des brokers de cybersécurité serait passée de 15 % à 93 %.
Et certains modèles surpassent désormais les performances de base humaines dans les tâches scientifiques et de raisonnement avancées.
En même temps, l’infrastructure qui soutient toutes ces avancées évolue à une vitesse extraordinaire.
Stanford cite des estimations montrant que la capacité mondiale de calcul de l’IA a été multipliée par plus de 3 par an depuis 2022. On estime que le calcul international de l’IA a été multiplié par environ 30 depuis 2021.
Cela explique en partie pourquoi les investissements mondiaux dans l’IA auraient atteint près de 582 milliards de {dollars} rien qu’en 2025.
Et tandis que la technologie s’améliore, son adoption proceed de se propager à une vitesse historique.
Selon Stanford, l’IA générative se propage plus rapidement que l’ordinateur personnel ou Web au cours de leurs premières années.
Le rapport révèle également que l’adoption de l’IA par les organisations a atteint 88 % en 2025, tandis que quatre étudiants universitaires sur cinq utilisent désormais l’IA générative.
En d’autres termes, la technologie de l’IA s’améliore rapidement tout en s’implantant profondément dans notre vie quotidienne.
Nous avons déjà vu ce style de level d’inflexion. C’est la même selected qui est arrivée à Web et aux smartphones lorsqu’ils ont commencé à se généraliser rapidement.
Je crois que nous en sommes au même level aujourd’hui avec l’IA.
Voici mon avis
Le rapport de Stanford n’est pas du matériel promotionnel d’une société d’IA qui tente de collecter des fonds.
Ce ne sont que des faits.
Il discute même ouvertement des faiblesses de l’IA. Par exemple, certains systèmes avancés peuvent désormais atteindre des niveaux de médaille d’or sur des critères mathématiques d’élite, mais ils peuvent également avoir encore du mal à effectuer des tâches étonnamment basiques comme la lecture fiable d’horloges analogiques.
Ces progrès inégaux constituent ce que l’on appelle la « frontière irrégulière » de l’IA.
Mais même avec ses bords irréguliers, vous pouvez voir où cela nous mène.
Alors que l’adoption de l’IA se répand à l’échelle mondiale et que des centaines de milliards de {dollars} sont investis dans les centres de données, les systèmes électriques et les réseaux informatiques nécessaires à sa prise en cost…
L’IA devient une infrastructure.
Ignorez cette tendance à vos risques et périls.
Salutations,
Ian KingStratège en chef, Banyan Hill Publishing
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