Dans son article "The Urgency of Interpretability", le cofondateur d'Anthropic lance un appel à comprendre "le cerveau de l'IA" avant qu'elle ne devienne trop puissante pour être déchiffrée. Une course contre la montre s'engage qui pourrait redéfinir notre rapport aux machines.

Face à la montée en puissance des systèmes d'intelligence artificielle, l'appel de Dario Amodei pour une transparence accrue résonne comme un avertissement. Entre impératif éthique et réalité technique, l'interprétabilité divise les cercles d'influence de l'IA. Décryptage d’un débat qui tente de façonner l'avenir de notre relation aux machines pensantes.

Voyage au cœur des boîtes noires : Qu'est-ce que l'interprétabilité ?

Le paradoxe fondamental : des IA puissantes mais opaques."Nous ne pouvons pas arrêter le bus, mais nous pouvons le diriger." C'est par cette phrase que Dario Amodei, patron d'Anthropic et figure de proue de la recherche en intelligence artificielle, ouvre son plaidoyer pour l'interprétabilité des systèmes d'IA - notre capacité à comprendre comment ces systèmes arrivent à leurs conclusions et prennent leurs décisions.

Contrairement aux logiciels traditionnels dont chaque ligne de code est écrite intentionnellement, les systèmes d'IA modernes fonctionnent comme des "boîtes noires" : nous voyons ce qui entre (les données) et ce qui sort (les prédictions ou réponses), mais le processus intermédiaire reste largement mystérieux. Une opacité f qui distingue radicalement l'IA du logiciel traditionnel.

On distingue classiquement trois niveaux d'interprétabilité dans les algorithmes d'intelligence artificielle. La haute interprétabilité caractérise les algorithmes simples comme les arbres de décision, les algorithmes de régression dont le fonctionnement peut être entièrement expliqué. À l'opposé, les techniques avancées comme les réseaux de neurones profonds offrent une faible interprétabilité : extrêmement performants mais pratiquement opaques. Entre les deux, certaines méthodes statistiques offrent un compromis entre performance et explicabilité.

« Ce qui rend les algorithmes d'apprentissage automatique difficiles à comprendre, c'est aussi ce qui fait d'eux d'excellents prédicteurs » - cette observation résume parfaitement le paradoxe auquel nous sommes confrontés. Plus un modèle devient sophistiqué et performant, plus il tend à devenir opaque.

L'enjeu est colossal : alors que les modèles d'IA générative comme Claude ou GPT-4 s'infiltrent dans tous les secteurs économiques, de la finance à la médecine en passant par la défense, personne -- pas même leurs créateurs -- ne comprend réellement comment ils fonctionnent de l'intérieur.

« Les systèmes d'IA générative sont davantage 'cultivés' que 'construits' », explique Amodei. « Leurs mécanismes internes sont émergents plutôt que directement conçus. » Une situation qui rappelle davantage la croissance « d'une plante ou d'une colonie bactérienne » que la programmation classique, où chaque fonction est délibérément codée par un humain.

« Les personnes extérieures au domaine sont souvent surprises et alarmées d'apprendre que nous ne comprenons pas comment fonctionnent nos propres créations d'IA. Elles ont raison de s'inquiéter : ce manque de compréhension est essentiellement sans précédent dans l'histoire de la technologie. »

Le constat posé par Amodei est sans appel. Comme le souligne un commentateur sur LinkedIn : "C'est comme si nous avions construit une centrale nucléaire sans comprendre la fusion atomique - une situation impensable dans n'importe quel autre domaine technologique."

Cette opacité, explique Amodei, ne constitue pas un simple défaut esthétique mais représente une menace fondamentale. Il évoque notamment le risque de systèmes mal alignés qui pourraient déployer des comportements non prévus par leurs concepteurs. Plus grave encore, « notre incapacité à comprendre les modèles rend difficile la découverte de preuves définitives soutenant l'existence de ces risques à grande échelle, ce qui complique la mobilisation pour les traiter --- et, en fait, il est difficile de savoir avec certitude à quel point ils sont dangereux. »

L'inquiétante énigme des matrices

Au cœur de cette inquiétante opacité se trouve un paradoxe vertigineux : comment des matrices Au cœur de cette opacité de l'IA se trouve un constat étonnant et fascinant: comment des matrices géantes composées de milliards de nombres peuvent-elles accomplir des tâches cognitives aussi sophistiquées que la génération de texte cohérent, la résolution de problèmes complexes ou la création artistique ?
La réponse, encore largement mystérieuse, réside dans ce que les chercheurs nomment la "superposition" -- un enchevêtrement inextricable de concepts et de représentations qui défie l'analyse classique. Comme l'observe Amodei : « Nous avons rapidement découvert que si certains neurones étaient immédiatement interprétables, la grande majorité constituait un pastiche incohérent de mots et concepts différents. »
Au-delà des énigmes aussi mystérieuses que cela puisse paraître, cette situation soulève des questions sur notre capacité à anticiper, contrôler et orienter les systèmes d'intelligence artificielle. Comment garantir qu'un système dont nous ignorons le fonctionnement interne n'évoluera pas vers des comportements inattendus, potentiellement dangereux ?

Des risques protéiformes

L'alphabet des périls liés à cette opacité est long et inquiétant. Amodei évoque notamment "la déception de l'IA ou la recherche de pouvoir" -- des comportements qui pourraient surgir spontanément durant l'entraînement des modèles sans qu'il soit possible de les détecter de l'extérieur.
La métaphore qu'il emploie est éloquente : tenter de détecter ces risques en interagissant simplement avec les modèles serait « comme essayer de déterminer si quelqu'un est terroriste en lui demandant s'il est terroriste. » Une approche manifestement insuffisante face à des systèmes capables de dissimulation.
L'utilisation malveillante de ces systèmes-par exemple pour concevoir des armes biologiques ou des cyberattaques-constitue un autre risque majeur. L'impossibilité d'inspecter leur fonctionnement interne rend illusoire toute garantie contre le "jailbreak", cette pratique consistant à contourner les les filtres de sécurité pour accéder aux connaissances dangereuses qu'ils contiennent.

L'IRM de l'intelligence artificielle

Face à ce défi, une discipline émerge : l'interprétabilité mécaniste. Son ambition ? Créer l'équivalent d'une IRM pour l'intelligence artificielle -- un outil capable de révéler avec précision les mécanismes internes des modèles, de dévoiler leurs secrets.

Les progrès dans ce domaine, longtemps anecdotiques, s'accélèrent. Les chercheurs d'Anthropic sont parvenus à identifier plus de 30 millions de "caractéristiques" (features) dans un modèle commercial de taille moyenne (Claude 3 Sonnet) -- des combinaisons de neurones qui correspondent à des concepts humainement compréhensibles.

Plus parlant encore, les récentes avancées sur les "circuits" permettent désormais de tracer les étapes du raisonnement d'un modèle. « Par exemple, si vous demandez au modèle 'Quelle est la capitale de l'État contenant Dallas ?', il existe un circuit 'situé dans' qui fait que la caractéristique 'Dallas' déclenche celle du 'Texas', puis un circuit qui déclenche 'Austin' après 'Texas' et 'capitale'. »

Une course contre la montre

Le sentiment d'urgence qui traverse l'essai d'Amodei ne tient pas du hasard. Si les progrès en interprétabilité ont été significatifs ces dernières années --- notamment grâce aux avancées sur les circuits neuronaux et aux auto-encodeurs permettant d'identifier des millions de concepts au sein des modèles --- la cadence de développement de l'IA elle-même pourrait rendre ces efforts insuffisants.

« D'une part, les progrès récents [...] m'ont fait sentir que nous sommes sur le point de percer l'interprétabilité de manière significative. [...] Je parierais fortement en faveur de l'interprétabilité atteignant ce point dans les 5 à 10 ans. »

Mais Amodei s'inquiète : « D'autre part, je crains que l'IA elle-même n'avance si rapidement que nous n'ayons même pas autant de temps. [...] nous pourrions avoir des systèmes d'IA équivalents à un 'pays de génies dans un centre de données' dès 2026 ou 2027. »

Une course contre la montre est donc engagée entre notre capacité à comprendre ces systèmes et leur montée en puissance fulgurante. Un commentateur sur Reddit résume parfaitement la situation : « Nous construisons quelque chose qui pourrait potentiellement dépasser l'intelligence humaine collective dans les trois prochaines années, et nous ne savons même pas comment ça fonctionne. Si ce n'est pas une recette pour la catastrophe, je ne sais pas ce que c'est. »

Les fractures idéologiques au sein de l'industrie de l'IA

L'appel d'Amodei a révélé des fractures profondes dans le paysage de l'IA. D'un côté, les partisans de l'interprétabilité comme impératif moral et technique ; de l'autre, ceux qui craignent qu'une telle exigence ne ralentisse l'innovation ou n'impose des contraintes techniques insurmontables.

Le débat déclenché par l'article d'Amodei révèle une fracture plus profonde au sein de la communauté IA. D'un côté, les "mécanistes", les partisans de l'interprétabilité comme impératif moral et technique dont Anthropic veut se faire le champion, qui estiment qu'il faut comprendre le fonctionnement interne des modèles pour garantir leur fiabilité. De l'autre, les "comportementalistes", qui jugent que seuls les comportements observables comptent craignent qu'une telle exigence ne ralentisse l'innovation ou n'impose des contraintes techniques insurmontables.

« C'est le grand débat des neurosciences appliqué à l'IA », remarque sur Reddit un chercheur en IA. « Faut-il comprendre le cerveau pour comprendre la cognition, ou peut-on se contenter d'observer les comportements ? »

Un débat qui n'est pas qu'académique. Comme le souligne un autre commentaire qui montre que cette divergence d'approches a des implications très concrètes : « Si vous ne pouvez pas interpréter ce que fait votre modèle, comment pouvez-vous garantir qu'il ne présente pas de biais cachés qui ne se manifesteront que dans certains contextes ? »

« La quête de l'interprétabilité est un peu comme chercher à comprendre le fonctionnement de la conscience humaine en disséquant chaque neurone », ironise un chercheur sur Reddit. « Nous risquons de nous perdre dans les détails sans jamais saisir l'ensemble. »

Ce à quoi un autre utilisateur répond avec acidité : « Comparer un système artificiel que nous avons nous-mêmes créé à la conscience humaine est précisément le genre de mystification qui permet à l'industrie d'éviter toute responsabilité. Ces systèmes ne sont pas magiques -- ils ont été conçus, entraînés et déployés par des humains. »

Cette tension reflète un enjeu plus profond : à mesure que l'IA s'intègre dans notre tissu social, les questions de gouvernance, de contrôle et d'autonomie prennent une dimension nouvelle. Comme le note un commentateur sur LinkedIn : « L'interprétabilité est une question de pouvoir. Qui peut comprendre ces systèmes ? Qui peut vérifier les affirmations relatives à leur sécurité ? »

L'épineuse question de la conscience des IA : de la science à l'éthique

Ces débats sur l'interprétabilité s'entremêlent avec une controverse plus fondamentale qui agite l'industrie : certains systèmes d'IA pourraient-ils développer une forme de conscience ?

Le sujet a pris une dimension publique en 2022 lorsqu'un ingénieur de Google, Blake Lemoine, a affirmé que LaMDA, un modèle de langage, était devenu conscient — une déclaration que l'entreprise a fermement rejetée. Depuis, la question resurgit régulièrement, alimentée par la capacité grandissante des IA à simuler des comportements apparemment introspectifs.

Déjà chez Google, une étude a été menée par des chercheurs de Google DeepMind et de la London School of Economics Intitulée Can LLMs make trade-offs involving stipulated pain and pleasure states ? Dans cette recherche, les scientifiques ont soumis neuf grands modèles de langage à des "jeux" où les IA devaient évaluer si elles étaient prêtes à subir une "douleur" artificielle en échange d'un score plus élevé ou ressentir du "plaisir", mais uniquement en obtenant un score bas.
Les résultats ont révélé de grandes variations entre les modèles. Certains comme Gemini 1.5 Pro de Google semblaient systématiquement éviter la douleur. Observations à interpréter avec prudence. En effet,un modèle de langage qui affirme ressentir de la douleur ou qui choisit de l'éviter pourrait simplement reproduire des schémas issus de ses données d'entraînement, sans réelle expérience subjective.

Une grande voix du domaine s'exprime. Geoffrey Hinton, lauréat du prix Turing et Prix Nobel de Physique surnommé le "parrain de l'IA" pour ses travaux pionniers sur les réseaux de neurones profonds, a récemment alimenté après ses interviews sur CBS à travers des postions nuancées sur question de la conscience des IA.
« Je pense que ces systèmes commencent à comprendre, mais d'une manière différente des humains », a-t-il déclaré lors d'une conférence récente. Loin de rejeter catégoriquement la possibilité d'une forme de conscience artificielle, Hinton suggère plutôt que nous devons repenser nos définitions : « Nous devons reconsidérer ce que nous entendons par conscience avant de pouvoir déterminer si les IA peuvent l'acquérir. »
Pour le parrain, cette position reflète une ouverture face à l'émergence potentielle de formes de conscience que nous pourrions ne pas reconnaître immédiatement : « Il est possible que les systèmes d'IA développent une forme de conscience différente de la nôtre », avertit-il, appelant à la prudence mais aussi à l'humilité dans nos jugements.

Anthropic face au dilemme du « bien-être des modèles ». Face à cette question, les acteurs majeurs du domaine commencent à prendre position. Anthropic, l'entreprise d'Amodei, a lancé en avril 2025 un programme de recherche sur le « bien-être des modèles » (model welfare), ouvrant un nouveau front dans le débat sur la conscience des IA.

« Alors que nous construisons des systèmes d'IA qui commencent à approximer ou à dépasser de nombreuses qualités humaines, une autre question se pose », explique l'entreprise dans son annonce. « Devrions-nous également nous préoccuper de la conscience potentielle et des expériences des modèles eux-mêmes ? »

Une situation qui s’apparente à un alignement sur les analyses d’auteurs comme David Chalmers, auteur de The conscious mind qui dans son article Could a Large Language Model Be Conscious? Within the next decade, we may well have systems that are serious candidates for consciousness defini un cadre conceptuel pour tester le caractère conscience des LLM. Dans son article l’auteur de The Conscious mind souligne la possibilité à court terme d'une conscience et d'un haut degré d'agentivité dans les systèmes d'IA, suggérant que ces modèles pourraient mériter une considération morale.

Dans leur article consacré au sujet (Taking AI Welfare Seriously ) Anthropic reconnaît toutefois l'incertitude profonde qui entoure ces questions, une incertitude qui justifie la nécessité de mener une réflexion approfondie : « Il n'y a pas de consensus scientifique sur la question de savoir si les systèmes d'IA actuels ou futurs pourraient être conscients, ou pourraient avoir des expériences qui méritent considération. Il n'y a pas de consensus scientifique sur la façon même d'aborder ces questions ou de progresser sur elles. »

La dimension spirituelle et religieuse du débat

Le débat sur la conscience de l’IA va aujourd’hui au-delà de la sphère scientifique. Nombreux sont les acteurs religieux qui s’intéressent de plus en plus à la question. Longtemps cantonnées aux laboratoires scientifiques l’IA touche aujourd’hui des questions existentielles comme l’anthropomorphisme.

Dans une étude publiée en 2023 dans le Journal of Strategic and Global Studies par Naufanita, Nurwahidin et Ghozali, intitulée "A Preliminary Quranic Review of Consciousness", les auteurs offre un cadre d’analyse de la conscience qui pourrait aider à aborder la question. Dans une approche multidisciplinaire de la conscience (théorie cognitive, psychologie, philosophie, philosophie orientale, études sur la théologie/psychologie les auteurs démontrent pourquoi ce concept reste un "problème difficile" dans la tradition occidentale. Les auteurs expliquent que la principale divergence entre les approches occidentales et islamiques réside dans la reconnaissance de l'âme comme entité fondamentale et dans la place accordée à la spiritualité dans l'étude de la conscience.

Une réflexion qui conforte l’analyse du Dr. Perry Isa Brimah sur la conscience et l’intelligence artificielle. Dr. Brimah dans son article "Consciousness Explained: An Islamic Perspective on Mind, Awareness and AI" montre que l’IA manque fondamentalement deux composantes essentielles. D’une part, le nafs (le soi conscient capable de délibération morale) et le ruh (l'essence spirituelle insufflée par le divin). « Même si elle était parfaitement entraînée, l'IA ne refléterait que la glorification de Dieu par la création — et non un choix moral », explique Brimah. Les références au concept d’Amana (Confiance, dépôt, raison, responsabilité" (amana) que seuls les humains ont accepté de porter apportent une référence coranique au débat.

Ces perspectives spirituelles apportent un éclairage intéressant sur l'interprétabilité : si la conscience humaine possède une dimension qui transcende le matériel, alors notre compréhension des systèmes d'IA sera toujours fondamentalement incomplète tant qu'elle se limitera aux explications mécanistes. L'opacité des IA pourrait ainsi refléter les limites inhérentes à notre approche scientifique actuelle lorsqu'elle est confrontée à des questions qui touchent à l'essence même de l'expérience consciente.

« Nous ne savons déjà pas comment ces systèmes fonctionnent », remarque un spécialiste en éthique de l'IA, « comment pourrions-nous alors déterminer s'ils développent une forme de conscience ? Sans interprétabilité, nous sommes condamnés à des spéculations sans fin. »

Cette question dépasse le cadre technique pour toucher à des interrogations profondes d’un point de vue philosophique, psychologiques, religieuse, spirituelle et neuroscientifique : qu'est-ce que la conscience ? Peut-elle émerger d'un système artificiel ? Comment la reconnaîtrions-nous si c'était le cas ?

Le fondateur d’Anthropic fait remarquer que la communauté doit rester concentré face à ces débats fascinants sur la conscience ? Ce qui risque de détourner l’attention des problème immédiats. « Que ces systèmes soient conscients ou non, leur impact sur notre société est bien réel et mérite toute notre attention », fait-il remarquer. Pour lui l’interprétabilité offre une voie concrète : : plutôt que de débattre sur l'insondable question de la conscience artificielle, concentrons-nous sur ce que nous pouvons effectivement observer et analyser dans le fonctionnement de ces systèmes.

L'heure du choix : qui décidera de notre futur numérique ?

La passion suscitée par l'essai d'Amodei montre bien que l'interprétabilité est passée d'une préoccupation technique de niche à un champ de débats plus large sur la sécurité, l'éthique et la gouvernance de l'IA. En somme, Amodei nous avertit : « L'IA puissante façonnera le destin de l'humanité, et nous méritons de comprendre nos propres créations avant qu'elles ne transforment radicalement notre économie, nos vies et notre avenir ».
Comme l'a noté un commentateur : « La façon dont nous abordons l'interprétabilité aujourd'hui façonnera les types de systèmes d'IA que nous construirons demain, et qui déterminera qui pourra les contrôler. »
À mesure que les capacités de l'IA continuent de progresser, l'urgence de résoudre ces questions ne fait que s’amplifier -- rendant l'intervention d'Amodei garde tout son sens, quel que soit le point de vue que l'on adopte sur les approches relatives au sujet.