Dans un nouvel essai publié sur Planned Obsolescence, un blog connu pour ses analyses sur les trajectoires de développement de l'intelligence artificielle, l'auteur défend l'idée que les systèmes d'IA jouent désormais un rôle actif dans l'accélération de la recherche qui les concerne directement. Le texte s'inscrit dans une réflexion plus large sur la dynamique dite de l'auto-amélioration récursive, selon laquelle des modèles de plus en plus performants permettraient de produire plus rapidement les prochaines générations de modèles.
L'argument central repose sur l'observation que les assistants de codage et les outils de recherche assistée par IA sont de plus en plus intégrés aux flux de travail des laboratoires de machine learning, que ce soit pour écrire du code expérimental, analyser des résultats ou formuler des hypothèses. Selon l'auteur, cette intégration ne relève plus seulement d'un gain de productivité marginal, mais commence à modifier la vitesse globale à laquelle les équipes itèrent sur de nouvelles architectures et méthodes d'entraînement.
L'essai s'appuie sur des témoignages et des observations issues du milieu de la recherche en IA plutôt que sur une étude quantitative formelle, ce qui invite à une certaine prudence quant à la portée exacte des affirmations. Il n'en reste pas moins que le sujet touche à une question centrale pour les débats sur la sécurité et la gouvernance de l'IA : si le rythme des progrès s'accélère effectivement sous l'effet des outils d'IA eux-mêmes, les délais habituellement envisagés pour anticiper et encadrer les risques pourraient se révéler trop longs.
Ce type d'analyse, bien que spéculatif par nature, s'inscrit dans un courant croissant de publications cherchant à documenter empiriquement les signes avant-coureurs d'une accélération du progrès en IA, un sujet suivi de près par les chercheurs en sécurité comme par les décideurs publics.