SingularityNET a lancé sa journée d’atelier AGI-26 le 27 juillet 2026, en diffusant l’événement en direct depuis la San Francisco State University et en réunissant des chercheurs autour de questions centrales liées à l’intelligence artificielle générale.

L’atelier porte sur ce qu’il faudrait pour construire des systèmes d’IA véritablement généraux, plutôt que des systèmes limités à la reconnaissance de motifs à grande échelle. Son programme met l’accent sur la conscience machine, le traitement du langage naturel interprétable et l’inférence active, autant de domaines qui restent au cœur des débats sur la capacité des systèmes d’IA actuels à progresser vers des formes d’intelligence plus larges.

L’intelligence artificielle générale désigne généralement des systèmes capables d’effectuer un large éventail de tâches cognitives dans différents domaines, au lieu d’exceller uniquement dans des fonctions étroitement définies. Cette distinction est centrale dans le cadrage de l’atelier, car nombre des outils d’IA largement utilisés aujourd’hui restent optimisés pour des tâches spécifiques, même lorsqu’ils semblent flexibles dans des contextes de langage, de codage ou de génération d’images.

L’événement devait commencer à 3:25 PM UTC et était présenté dans un format hybride, avec une réunion en présentiel à la San Francisco State University et une diffusion mondiale en direct pour les participants situés hors du site. SingularityNET, qui fonctionne comme une plateforme décentralisée de développement et de collaboration en IA, a présenté l’atelier comme un événement axé sur la recherche plutôt que comme un lancement de produit ou une présentation destinée aux investisseurs.

Gary Marcus et Ben Goertzel en tête d’affiche du programme

Les intervenants principaux comprennent Gary Marcus et Ben Goertzel, deux figures importantes de la recherche en intelligence artificielle dont les travaux reflètent des approches différentes du domaine.

Marcus, spécialiste des sciences cognitives, est largement connu pour ses critiques des approches qui reposent fortement sur l’apprentissage profond seul. Goertzel, fondateur de SingularityNET, défend depuis longtemps le développement de systèmes capables de raisonner, d’apprendre et de généraliser selon des modalités associées à l’intelligence artificielle générale.

Leur participation place des points de vue contrastés au sein du même programme. Marcus a souligné les limites des systèmes d’IA actuels et la nécessité d’un ancrage plus solide dans les sciences cognitives, tandis que Goertzel a plaidé pour des architectures et des programmes de recherche visant directement l’AGI. Le format de l’atelier donne aux chercheurs l’occasion d’examiner ces positions dans le contexte de sessions techniques, plutôt que d’annonces de produits commerciaux.

Les sessions de l’atelier portent sur la conscience, l’interprétabilité et l’inférence active

Le programme technique de l’atelier AGI-26 s’articule autour de trois thèmes : la conscience machine, le traitement du langage naturel interprétable et l’inférence active.

La conscience machine examine si des systèmes artificiels pourraient développer quelque chose de comparable à une expérience subjective ou à une conscience de soi. Bien que le sujet reste controversé, il est fréquemment discuté dans la recherche sur l’AGI, car il aborde des questions relatives à l’agentivité, à la compréhension et aux états internes des systèmes intelligents.

Le traitement du langage naturel interprétable vise à rendre les systèmes d’IA fondés sur le langage plus transparents. Les modèles de langage actuels sont souvent décrits comme des systèmes de type boîte noire, car leurs processus internes de raisonnement peuvent être difficiles à inspecter ou à auditer. La recherche sur le NLP interprétable cherche des méthodes permettant aux développeurs, chercheurs et utilisateurs de mieux comprendre comment les systèmes produisent des résultats et parviennent à des conclusions.

L’inférence active, un cadre issu des neurosciences théoriques, explore la manière dont des systèmes intelligents peuvent modéliser leur environnement et agir au moyen de prédictions, de retours d’information et d’adaptations continus. Dans la recherche sur l’AGI, ce cadre est considéré comme une voie possible vers des systèmes capables d’interagir avec des environnements changeants, plutôt que de simplement répondre à des invites statiques.

Ensemble, ces sessions abordent des enjeux qui distinguent les outils d’IA étroite de l’objectif plus large de l’intelligence artificielle générale. Le programme traite l’AGI comme un défi scientifique et d’ingénierie impliquant cognition, perception, raisonnement et explicabilité, plutôt que comme une simple question de mise à l’échelle des systèmes existants. Ces sujets recoupent également les discussions plus larges sur la gouvernance de l’IA, car des systèmes difficiles à interpréter ou à évaluer peuvent soulever des questions pratiques pour les chercheurs, les développeurs et les institutions qui les déploient.

SingularityNET met en avant son rôle de recherche dans l’écosystème AGI

SingularityNET a historiquement attiré l’attention à la fois en tant que plateforme d’IA décentralisée et en tant qu’émetteur du token SingularityNET. L’atelier AGI-26 met en évidence l’activité orientée recherche de l’organisation au sein de l’écosystème plus large de l’intelligence artificielle générale.

Selon les données disponibles citées dans le rapport source, le token SingularityNET ne montre actuellement aucune activité de négociation ni aucun mouvement de prix signalé. L’atelier se déroule donc en dehors de toute activité de marché signalée liée au token.

SingularityNET a également noué par le passé des partenariats avec des organisations, notamment MindChildren_AI et l’AGI Society, selon les informations de Coinfomania. Ces relations positionnent l’atelier AGI-26 comme une composante d’un effort plus large visant à renforcer la collaboration et la présence institutionnelle au sein de la communauté de recherche sur l’AGI.

Le commentaire d’Altman sur la « singularité » éclaire le calendrier

L’atelier intervient un jour après que Sam Altman, CEO d’OpenAI, a déclaré dans le podcast « Relentless » que « we are now, like, in the singularity ». Selon Business Insider, Altman a décrit le moment actuel comme quelque chose dont lui et ses collègues discutaient autrefois de manière spéculative au déjeuner et qu’ils considèrent désormais comme arrivé dans la réalité.

Le commentaire d’Altman inscrit l’atelier dans un débat public plus large sur la proximité des systèmes d’IA actuels avec une intelligence transformatrice ou générale. Une position considère que l’IA a déjà franchi un seuil majeur. Une autre, reflétée par l’attention portée par l’atelier à la conscience, à l’interprétabilité et à l’inférence active, estime que des problèmes fondamentaux restent non résolus et nécessitent une recherche interdisciplinaire soutenue.

Pour les chercheurs, des événements tels que l’atelier AGI-26 offrent un forum pour examiner les hypothèses, partager des cadres expérimentaux et développer des collaborations entre institutions. La question de savoir si ces collaborations influenceront ultérieurement les marchés axés sur l’IA est distincte de l’objectif de recherche déclaré de l’atelier, qui consiste à faire avancer la discussion et les travaux techniques autour de l’intelligence artificielle générale.