La Silicon Valley passe des années à débattre de la date d'arrivée de l'intelligence artificielle générale. Ali Ghodsi, cofondateur et PDG de l'entreprise de données et d'IA Databricks, estime que le débat est clos. Dans une conversation publiée par a16z, la société de capital-risque Andreessen Horowitz, Ghodsi a déclaré que l'IA dispose déjà d'une intelligence suffisante, et que le problème le plus difficile est d'amener les entreprises à mettre cette intelligence au service d'un travail productif au quotidien.

La ligne d'arrivée de l'AGI, selon une mesure ancienne

L'affirmation de Ghodsi repose sur un critère précis. Il soutient que l'AGI est effectivement arrivée si l'on se réfère aux définitions utilisées avant 2022 : une IA qui égale ou dépasse les capacités intellectuelles humaines dans un large éventail de domaines.

Son propos principal concerne ce qui manque encore. Selon Ghodsi, le goulot d'étranglement n'est plus l'intelligence — c'est le contexte. En termes simples, un nouvel employé brillant est inutile si personne ne lui donne accès aux fichiers, aux systèmes ou à l'historique de l'entreprise. Ghodsi souhaite que les entreprises connectent leurs modèles d'IA à leurs données propriétaires et à leurs systèmes opérationnels afin que la technologie puisse accomplir de véritables tâches, au lieu de rester confinée dans une fenêtre de chat à répondre à des questions.

« So many aspects of our lives are going to change over the next twenty years » (« Tant d'aspects de notre vie vont changer au cours des vingt prochaines années »), a déclaré Ghodsi.

Il a également articulé cette transformation autour des personnes, et pas seulement des logiciels. Dans la conversation avec a16z, il a cité l'autonomisation des employés pour prendre des initiatives comme l'une des deux avancées majeures qu'il entrevoit à l'horizon.

Les chiffres derrière cette confiance

Databricks a clôturé une levée de fonds de 5 milliards de dollars en août 2026 pour une valorisation de 190 milliards de dollars, un chiffre qui la place parmi les entreprises technologiques privées les plus valorisées liées à l'expansion de l'IA. Le revenu annualisé de l'entreprise — un chiffre annualisé basé sur le revenu récent — dépasse désormais 7 milliards de dollars, avec une croissance annuelle supérieure à 80 %.

Les indicateurs opérationnels vont dans le même sens. Plus de 17 millions de bases de données sont lancées chaque jour par des agents d'IA sur la plateforme Databricks, et plus de 90 % du code logiciel produit par Databricks est écrit par l'IA.

Construire pour les agents, pas pour les chatbots

Les propos de Ghodsi s'inscrivent dans une stratégie produit claire. Databricks développe une infrastructure conçue spécifiquement pour les agents d'IA — des programmes semi-autonomes capables d'agir plutôt que de simplement générer du texte. Ses lancements récents incluent Genie, Unity AI Gateway, Lakebase et Agent Bricks.

Chaque produit illustre la thèse générale : donner aux systèmes d'IA un accès sécurisé et gouverné aux données de l'entreprise ainsi que les outils pour agir en conséquence.

Pas tout à fait la singularité

La déclaration de Ghodsi sur l'AGI s'accompagne d'une réserve importante. Il ne prétend pas que l'IA peut s'améliorer elle-même sans limite.

Lors de discussions en octobre 2026, Ghodsi a énoncé quatre conditions qui, selon lui, devraient être réunies simultanément pour l'auto-amélioration de l'IA : une consommation de ressources réduite, un entraînement plus rapide, une meilleure précision et la répétabilité. Ces quatre conditions, a-t-il déclaré, n'ont pas été atteintes simultanément. Ensemble, elles offrent aux observateurs un critère concret pour évaluer les futures affirmations concernant l'IA auto-améliorante.

Autrement dit, il considère la question de l'intelligence comme réglée, tout en laissant fermement le scénario d'une IA incontrôlable dans la colonne du « pas encore ».

Ce que cela signifie

Pour les acheteurs en entreprise, le cadrage de Ghodsi modifie la liste des priorités. Si les modèles sont déjà suffisamment performants, l'avantage concurrentiel réside dans la manière dont une entreprise organise, sécurise et expose ses propres données aux systèmes d'IA.

Une entreprise où plus de 90 % du code est écrit par l'IA, et où des agents lancent plus de 17 millions de bases de données par jour, offre un aperçu de la manière dont le travail technique pourrait être réorganisé.

Déclarer l'AGI atteinte relève en partie d'un choix de définition, et d'autres acteurs du secteur contesteront quelle définition prévaut. Selon Ghodsi lui-même, les conditions d'une IA auto-améliorante ne sont pas réunies — ce qui signifie que les prédictions les plus spectaculaires concernant cette technologie restent non prouvées.