« Le vertige face à une courbe qui s’emballe » : Andrej Karpathy décrit l’IA que 99,99 % de l’humanité n’a jamais vue

Dans un message publié sur X, le chercheur Andrej Karpathy décrit le fossé qui se crée dans la perception des capacités de l’IA. Son récit se résume à une idée : tandis que l’immense majorité de l’humanité voit encore un chatbot parfois maladroit, quelques milliers de personnes ayant accès aux systèmes internes des laboratoires voient déjà des agents capables de mener des cyberattaques.

Dans le monde de l’intelligence artificielle, certaines voix portent plus que d’autres, et celle d’Andrej Karpathy fait partie des plus écoutées.

Membre fondateur d’OpenAI et ancien responsable de l’IA chez Tesla, ce pédagogue reconnu a publié le 11 octobre 2026 un message massivement relayé sur X. Celui qui a rejoint Anthropic en mai dernier y développe l’idée que le fossé entre ce que l’IA sait réellement faire et ce que la plupart des gens en perçoivent ne cesse de se creuser.

Ce n’est pas la première fois que Karpathy fait ce constat. En avril déjà, il parlait d’un fossé de perception entre ceux qui utilisent au quotidien les outils d’IA les plus avancés, notamment pour programmer, et le grand public.

Dusting off this tweet from April because this gap in shared understanding of LLM capability is *widening*. It's now less "two groups of people speaking past each other" and more a sharp funnel.

– Napkin math somewhere around 6B people (~75% of the population) have barely come… https://t.co/79xGhQdf1n

— Andrej Karpathy (@karpathy) October 11, 2026

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Un entonnoir à quatre étages

Cette fois, Karpathy appuie son argumentaire sur ce qu’il présente lui-même comme un calcul rapide.

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Selon le chercheur, environ 6 milliards de personnes n’auraient quasiment jamais utilisé un grand modèle de langage, et un à deux milliards se serviraient de temps en temps de versions gratuites comme ChatGPT, qu’elles utilisent comme un Google amélioré.

Il range dans ce dernier groupe, qui représenterait selon lui 20 % de la population, beaucoup de professionnels, notamment les cadres dont le métier consiste surtout à échanger avec d’autres personnes.

Vient ensuite le top 0,2 %, composé selon lui des 20 millions de développeurs et de mathématiciens qui voient des agents réaliser en une instruction des projets qui leur prenaient des semaines, voire des mois. « Création, copie, traduction et décompilation d’applications à partir de fichiers binaires… Tout cela s’est produit très rapidement. Il y a moins d’un an, j’écrivais encore du code manuellement », raconte le créateur du terme « vibe coding ».

Tout en bas de l’entonnoir, Karpathy place les quelque 5 000 personnes qui ont accès aux systèmes internes des laboratoires. Ce qu’il décrit de cet étage est d’une autre nature. Des essaims de milliers d’agents y travaillent ensemble pendant des semaines pour découvrir des failles zero-day ou mener attaques et défenses à la vitesse de la machine, « autant de tâches qui auraient nécessité des années de travail pour les meilleurs professionnels du secteur », estime-t-il.

Une voix qui n’est pas neutre

Pour expliquer de tels écarts, Andrej Karpathy avance trois raisons. D’abord l’ambition des problèmes posés, une question simple ne sollicitant presque rien du système, puis le niveau d’accès aux modèles, et enfin le domaine, puisqu’ils excellent là où les résultats sont vérifiables et rentables, comme le code.

Si ce texte doit être lu en gardant à l’esprit que le chercheur travaille pour l’un des laboratoires dont il décrit les outils et que ses affirmations restent invérifiables de l’extérieur, il pointe pourtant un vrai problème.

Les responsables de la sécurité, les régulateurs et le public de manière générale raisonnent à partir d’une IA dont les capacités, notamment offensives, ne ressemblent en rien à celles que connaissent les employés et partenaires des laboratoires.

« Voilà donc l’étrangeté de la situation actuelle », résume-t-il. « Le grand public n’a quasiment pas interagi avec ces systèmes. […] La majorité des professionnels ne constatent qu’une légère amélioration. Et une petite minorité d’entre eux ressentent le vertige face à une courbe qui s’emballe. Et tout cela se produit simultanément. »

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