L'année 2025 a marqué un tournant dans la perception de l'intelligence artificielle, s'éloignant des attentes exagérées des années précédentes pour adopter une compréhension plus réaliste de ses capacités et de ses limites. Après deux années d'intenses discussions publiques, alimentées par les progrès rapides des grands modèles de langage (LLM), le secteur de l'IA a connu une période de recalibrage.

Les angoisses généralisées et les visions utopiques entourant l'IA en tant que menace existentielle potentielle ou annonciatrice d'une nouvelle ère de superintelligence ont commencé à s'estomper, remplacées par une évaluation plus pragmatique de son utilité actuelle. Bien que des investissements importants et des projections optimistes concernant le potentiel de transformation de l'IA subsistent, le calendrier de réalisation de percées révolutionnaires a été prolongé, reflétant un consensus selon lequel d'autres avancées techniques sont nécessaires.

Les affirmations initiales d'une intelligence artificielle générale (IAG) ou d'une superintelligence (ASI) imminente n'ont pas complètement disparu, mais elles sont de plus en plus considérées avec scepticisme, souvent perçues comme des tactiques de marketing employées par les capital-risqueurs. Les développeurs de modèles fondamentaux sont confrontés au défi d'équilibrer des objectifs ambitieux à long terme avec les réalités pratiques des capacités actuelles de l'IA.

Cette transition reflète une reconnaissance croissante du fait que l'IA d'aujourd'hui, bien que précieuse, n'est pas sans défauts et est susceptible de commettre des erreurs. L'industrie est aux prises avec la nécessité de corriger ces imperfections tout en continuant à explorer le potentiel de l'IA dans diverses applications. L'accent est passé des prédictions spéculatives aux applications tangibles et à la résolution des défis éthiques et pratiques associés au déploiement de l'IA.