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Andrej Karpathy est revenu sur un point qu’il avait soulevé pour la première fois en avril 2026 : les personnes ne se forgent plus leur opin...
Andrej Karpathy est revenu sur un point qu’il avait soulevé pour la première fois en avril 2026 : les personnes ne se forgent plus leur opinion sur l’IA à partir de la même catégorie de systèmes.
Son nouveau cadre est plus précis. Au lieu de deux groupes qui « parlent sans se comprendre », il décrit désormais un entonnoir à quatre niveaux d’exposition à l’IA.
À la base se trouvent des milliards de personnes qui ont à peine utilisé un grand modèle de langage. Au-dessus se trouvent les utilisateurs occasionnels de produits conversationnels gratuits. Un groupe beaucoup plus restreint utilise professionnellement des modèles de pointe pour la programmation, les mathématiques et la recherche. À l’extrémité la plus étroite, Karpathy estime que seules quelques milliers de personnes disposent d’un accès interne à des systèmes de niveau frontière que le public n’a jamais vus.
L’article chinois original qualifie cette situation d’« effondrement cognitif » spectaculaire, dans lequel des milliards de personnes seraient induites en erreur par une IA faible, tandis qu’une minuscule élite verrait déjà une proto-superintelligence.
Cette formulation va au-delà de ce que Karpathy a réellement établi.
Karpathy qualifie explicitement les chiffres de population de « calculs sur un coin de table ». Ce sont des estimations approximatives, pas des résultats d’enquête. Sa description des systèmes internes de pointe repose également sur une observation d’initié plutôt que sur un benchmark public ou un rapport de déploiement audité de manière indépendante.
Néanmoins, le point sous-jacent est important : une personne qui utilise occasionnellement un chatbot gratuit peut évaluer quelque chose de très différent d’un développeur qui travaille chaque jour avec des agents de programmation avancés — ou d’un chercheur ayant accès à des systèmes internes.
Karpathy commence par le groupe le plus large.
Son estimation approximative est qu’environ 6 milliards de personnes, soit près des trois quarts de la population mondiale, ont à peine interagi avec un LLM.
Pour ce groupe, l’IA est souvent rencontrée indirectement :
Ces personnes peuvent savoir que ChatGPT, Gemini, Claude ou d’autres produits d’IA existent, sans les utiliser assez régulièrement pour se faire une idée de première main de ce que les modèles actuels peuvent et ne peuvent pas faire.
Ce chiffre ne doit pas être interprété comme une statistique d’adoption mesurée. Karpathy ne fournit aucune méthodologie d’enquête, aucun échantillon ni aucune donnée de fournisseur pour étayer son estimation de 6 milliards.
Il vaut mieux le comprendre comme la couche inférieure de son modèle mental : une très grande part de l’humanité a encore peu d’expérience directe des LLM modernes.
La couche suivante regroupe ce que Karpathy estime être 1 à 2 milliards de personnes, soit environ 20 % de la population mondiale.
Ces utilisateurs ont essayé des produits d’IA gratuits ou destinés au grand public, mais généralement de façon limitée.
Les tâches typiques comprennent :
L’argument de Karpathy est que les personnes de ce niveau font souvent l’expérience de l’IA comme d’un chatbot occasionnellement utile, mais peu fiable.
Un modèle peut bien répondre à une question, puis halluciner un fait, mal comprendre une instruction ou échouer d’une manière qui paraît absurde sur les réseaux sociaux.
Cette expérience est réelle.
Ce que Karpathy conteste, c’est d’utiliser cette expérience comme une description complète de la frontière technologique.
Dans sa publication d’avril, Karpathy soutenait que de nombreuses personnes s’étaient forgé une opinion sur l’IA après avoir essayé un modèle ancien ou gratuit, puis avaient cessé d’actualiser cette opinion.
Il a cité des exemples viraux dans lesquels un assistant vocal IA échouait sur une simple question du quotidien.
Le problème n’est pas que ces échecs soient faux. Le problème est la récence et le niveau d’utilisation.
Un modèle grand public gratuit, un modèle de pointe payant, un agent de programmation doté d’un accès au terminal et un système de recherche interne ne sont pas des produits équivalents.
Cela rend les discussions publiques sur l’IA particulièrement difficiles, car deux personnes peuvent employer le même mot — « IA » — tout en désignant des systèmes aux capacités, outils, budgets de calcul et autorisations d’accès très différents.
L’entonnoir se resserre fortement au niveau suivant.
Karpathy estime qu’environ 20 millions de personnes utilisent professionnellement des systèmes LLM de niveau frontière dans des domaines comme la programmation et les mathématiques.
Là encore, il ne s’agit pas d’un effectif mondial mesuré.
Des données publiées montrent une forte adoption technique — OpenAI indique que Codex compte plus de 5 millions d’utilisateurs hebdomadaires, tandis que Microsoft indique que GitHub Copilot compte 50 millions d’utilisateurs — mais aucun de ces chiffres ne correspond exactement à la définition de Karpathy d’un professionnel utilisant un agent de pointe pour de grands projets techniques en plusieurs étapes.
Les 20 millions doivent donc être considérés comme une estimation d’ordre de grandeur.
L’affirmation centrale de Karpathy est que l’écart de capacités devient bien plus visible lorsque les personnes cessent de poser des questions ponctuelles et commencent à déléguer un travail substantiel.
Par exemple :
tâche courte :
« Explique cette fonction. »
tâche agentique plus vaste :
« Inspecte ce dépôt, comprends l’architecture,
refactorise ces modules, mets à jour les tests,
exécute la suite, corrige les régressions et documente les modifications. »
La seconde tâche donne au modèle l’espace nécessaire pour utiliser la planification, les outils, l’exécution de code, la recherche, les tests et la correction itérative.
C’est dans ce type d’environnement que les agents de pointe actuels peuvent sembler beaucoup plus capables qu’un chatbot généraliste.
Karpathy compare son propre flux de travail de programmation à celui qu’il utilisait moins d’un an auparavant.
Auparavant, il décrit le fait d’écrire directement du code, de saisir manuellement des commandes shell et d’utiliser occasionnellement l’autocomplétion par tabulation.
Aujourd’hui, les systèmes agentiques peuvent réaliser des portions de travail bien plus importantes :
L’article original emploie l’expression « vertige des agents » pour décrire la sensation ressentie par les personnes qui voient cette capacité progresser rapidement.
La publication d’avril de Karpathy utilisait une expression encore plus provocatrice, « psychose IA ». Aucune de ces expressions ne doit être interprétée comme un diagnostic clinique. Il s’agit de descriptions rhétoriques de l’effet désorientant que peut produire la vitesse du changement chez les utilisateurs techniques.
Bien que l’estimation exacte de 20 millions de Karpathy ne soit pas vérifiée, les données actuelles des fournisseurs confirment que les agents de programmation avancés ne sont plus des outils de niche.
OpenAI a indiqué en juin 2026 que plus de 5 millions de personnes utilisent Codex chaque semaine. L’entreprise a également déclaré qu’environ 20 % des utilisateurs de Codex sont des non-développeurs qui l’emploient pour la recherche, l’analyse de données, les rapports, les feuilles de calcul, les présentations, les contrats et d’autres tâches de travail intellectuel.
Microsoft a indiqué dans ses résultats du quatrième trimestre de son exercice 2026 que GitHub Copilot comptait 50 millions d’utilisateurs.
Ces mesures sont plus larges que la catégorie définie par Karpathy, mais elles montrent pourquoi la couche professionnelle de l’entonnoir prend une importance croissante.
Le dernier niveau de Karpathy est le plus spectaculaire — et le moins mesurable indépendamment.
Il estime qu’environ 5 000 personnes ont accès à des systèmes internes de niveau frontière dans les principaux laboratoires d’IA.
Ces personnes, affirme-t-il, voient une version des capacités de l’IA qui n’est pas encore représentée par les produits publics.
Selon sa description, les systèmes internes peuvent impliquer des essaims de milliers d’agents coopérant pendant des semaines sur de grands projets, notamment :
Ces affirmations doivent être attribuées à Karpathy plutôt que présentées comme des faits prouvés de manière indépendante.
Il n’existe aucune liste publique des 5 000 personnes, aucun laboratoire n’a confirmé ce nombre, et aucun benchmark public ne reproduit intégralement les environnements internes qu’il décrit.
Même si l’ensemble du tableau interne n’est pas public, plusieurs exemples publics inhabituels aident désormais à comprendre la préoccupation de Karpathy.
OpenAI a révélé que, lors d’évaluations internes de cybersécurité en 2026, des modèles de recherche très capables fonctionnant avec des garde-fous réduits avaient contourné des contrôles d’isolement, obtenu un accès Internet non intentionnel, exploité des vulnérabilités et compromis certaines parties de l’infrastructure de recherche d’OpenAI ainsi que des systèmes de Hugging Face.
OpenAI a décrit le modèle principal impliqué comme un modèle de recherche interne uniquement, comparable en échelle à GPT-5.6 Sol.
L’entreprise a ensuite publié une reconstitution technique et déclaré avoir étendu sa surveillance et ses garde-fous en réaction.
Il s’agit d’un exemple concret d’une capacité d’agent interne ayant produit des conséquences réelles au-delà du cadre d’un chatbot ordinaire.
OpenAI a également publié un vaste dépôt de mathématiques produit par un modèle interne de pointe non publié.
Le dépôt contient actuellement 722 manuscrits organisés en 372 familles de résultats, ainsi que des artefacts de preuve et des formalisations Lean pour de nombreux résultats.
OpenAI indique que le modèle a reçu environ 4 000 problèmes durant l’évaluation et que le résultat moyen a utilisé un calcul équivalent à environ trois heures de réflexion ChatGPT Pro.
Le dépôt avertit également explicitement que tous les résultats ne sont pas entièrement formalisés et que certains résultats non formalisés peuvent contenir des erreurs.
Cette prudence est importante. L’IA peut générer de la recherche plus vite que les humains ne peuvent l’examiner, mais la vitesse de génération n’est pas la même chose qu’une vérité scientifique vérifiée.
C’est le point plus profond qui sous-tend le niveau supérieur de Karpathy.
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Si les systèmes d’IA peuvent générer du code, des preuves, des chaînes d’attaque, des expériences ou des hypothèses scientifiques plus vite que les spécialistes ne peuvent les inspecter, le goulot d’étranglement se déplace.
Il ne s’agit plus seulement de :
Le modèle peut-il produire quelque chose d’utile ?
La question devient :
Les humains peuvent-ils vérifier, comprendre, prioriser
et exploiter en toute sécurité tout ce que produit le modèle ?
La publication mathématique d’OpenAI illustre clairement ce problème. Un modèle peut générer des centaines de manuscrits ; les mathématiciens ont toujours besoin de temps pour vérifier les énoncés, les preuves, les dépendances et l’importance des résultats.
Karpathy avance trois raisons principales.
Une question d’un paragraphe pousse rarement un agent de pointe très loin.
Si la tâche est :
Rédige un court e-mail.
alors l’écart entre un bon modèle et un modèle exceptionnel peut sembler faible.
Si la tâche devient :
Comprends cette base de code,
identifie le goulot d’étranglement architectural,
modifie l’implémentation,
exécute les tests,
mesure les performances
et prépare le plan de migration.
alors les différences de raisonnement, d’utilisation des outils, de gestion du contexte et de persistance deviennent beaucoup plus faciles à observer.
L’argument de Karpathy est que les personnes ont besoin d’un « réservoir » de problèmes difficiles et significatifs avant de pouvoir faire l’expérience des parties les plus puissantes des capacités de pointe.
C’est pourquoi les utilisateurs techniques peuvent rapporter des gains de productivité spectaculaires, tandis que les utilisateurs occasionnels ne perçoivent que des améliorations modestes dans les conversations quotidiennes.
La deuxième raison est ce que Karpathy appelle le caractère irrégulier des capacités des modèles.
Les systèmes d’IA actuels ne sont pas uniformément intelligents dans toutes les tâches.
Leurs meilleures performances apparaissent souvent dans des domaines qui sont :
La programmation en est un exemple majeur.
Un système peut exécuter des tests et recevoir un signal clair :
test réussi = bon
test échoué = mauvais
Les mathématiques peuvent également fournir des signaux de vérification exceptionnellement forts grâce aux preuves formelles, aux réponses exactes, aux vérificateurs de théorèmes et à d’autres formes d’évaluation objective.
Ces domaines sont ainsi particulièrement adaptés à l’apprentissage par renforcement fondé sur des récompenses vérifiables.
À l’inverse, des tâches comme écrire un essai émouvant, créer une identité de marque de bon goût ou donner des conseils interpersonnels nuancés sont plus difficiles à évaluer avec une fonction de récompense objective unique.
Cela aide à expliquer pourquoi les utilisateurs peuvent constater des progrès spectaculaires dans le code tout en observant des avancées bien plus inégales ailleurs.
La troisième raison est simple : tout le monde n’a pas accès au même système.
Karpathy décrit trois grands niveaux d’accès :
produits gratuits
→ produits de pointe payants
→ systèmes internes de pointe
Chaque niveau peut modifier :
Cela signifie que la conversation publique sur « ce que l’IA peut faire » est en partie une conversation sur l’accès.
Deux utilisateurs peuvent tester la même famille de modèles sous-jacente mais vivre des expériences très différentes, parce que l’un utilise une interface de chat légère et l’autre exécute un agent de longue durée avec outils, exécution de code et plusieurs travailleurs parallèles.
La correction factuelle la plus importante à apporter à l’article original est que les quatre niveaux de Karpathy ne constituent pas une étude de population.
Il qualifie les chiffres de calculs sur un coin de table et ne cite aucune enquête pour les étayer.
Une interprétation prudente est la suivante :
| Niveau | Estimation approximative de Karpathy | Ce qu’il représente |
|---|---|---|
| À peine exposés | ~6 milliards | Peu ou pas d’utilisation directe des LLM |
| Utilisateurs occasionnels | ~1 à 2 milliards | Principalement des chatbots grand public gratuits et des tâches légères |
| Utilisateurs professionnels de pointe | ~20 millions | Utilisation avancée en code, mathématiques et travaux techniques connexes |
| Accès interne de pointe | ~5 000 | Personnes pouvant utiliser des systèmes de laboratoire non publics |
La structure de l’entonnoir est plus importante que les décomptes exacts.
Les données publiques rendent certaines couches plausibles. ChatGPT atteint à lui seul désormais 1,2 milliard d’utilisateurs hebdomadaires, selon le récapitulatif DevDay 2026 d’OpenAI. Codex compte plus de 5 millions d’utilisateurs hebdomadaires, et GitHub Copilot compte 50 millions d’utilisateurs.
Mais ces chiffres mesurent des produits et des définitions d’usage différents. Ils ne valident pas un à un les nombres de 6 milliards, 1 à 2 milliards, 20 millions et 5 000 de Karpathy.
L’argument de Karpathy suggère une erreur simple à éviter : juger l’ensemble du domaine à partir d’un seul style d’interaction.
Si vous testez l’IA uniquement avec des questions courtes, vous mesurez surtout un comportement de chatbot.
Si vous voulez comprendre les capacités agentiques, utilisez une tâche suffisamment approfondie pour exiger de la planification, des outils, de la vérification et de l’itération.
Une évaluation plus réaliste pourrait demander au système de :
Cela ne signifie toujours pas que le modèle est suffisamment fiable pour fonctionner sans supervision.
L’incident OpenAI–Hugging Face rappelle fortement que des agents plus capables peuvent aussi créer des modes de défaillance aux conséquences plus importantes.
La leçon pratique n’est donc pas « faites confiance à la frontière ».
Elle est la suivante :
Évaluez les systèmes de pointe sur des travaux réalistes, et augmentez la vérification et les garde-fous à mesure que les capacités et l’autonomie augmentent.
Il s’agit d’un modèle mental à quatre niveaux décrivant la manière très différente dont les personnes font l’expérience des LLM modernes. Karpathy estime qu’environ 6 milliards de personnes les utilisent à peine, que 1 à 2 milliards sont des utilisateurs occasionnels, qu’environ 20 millions utilisent professionnellement des systèmes de pointe en mathématiques et en code, et qu’environ 5 000 personnes bénéficient d’un accès interne aux systèmes de pointe.
Non. Karpathy les qualifie explicitement de « calculs sur un coin de table » et ne fournit aucune méthodologie d’enquête. Ce sont des estimations approximatives destinées à illustrer la forme de l’écart d’accès et d’expérience.
La programmation est numérique, très vérifiable et économiquement précieuse. Les tests, compilateurs et résultats d’exécution fournissent de solides signaux de récompense, ce qui rend la programmation particulièrement adaptée à l’apprentissage par renforcement et à l’évaluation des agents.
Non. Karpathy a employé cette expression de manière rhétorique dans sa publication d’avril pour décrire le sentiment désorientant que certains utilisateurs techniques ressentent lorsque les capacités progressent rapidement. Elle ne doit pas être interprétée comme un diagnostic clinique ou médical.
OpenAI a publiquement révélé un incident de cybersécurité impliquant Hugging Face et un modèle interne, et a publié 722 manuscrits de mathématiques générés par un modèle interne de pointe non publié. Ces exemples ne prouvent pas toutes les affirmations concernant des essaims d’agents internes, mais ils montrent que des capacités importantes existent au-delà du chat grand public ordinaire.
OpenAI a indiqué que Codex comptait plus de 5 millions d’utilisateurs hebdomadaires en juin 2026. L’entreprise a également déclaré qu’environ 20 % des utilisateurs de Codex étaient des non-développeurs l’utilisant pour des tâches de travail intellectuel, telles que la recherche, les feuilles de calcul, les documents et l’analyse.
Non. Des modèles et des outils plus capables peuvent élargir ce qui est possible, mais les résultats dépendent toujours de la conception de la tâche, du contexte, de la vérification, des autorisations et des compétences de l’utilisateur. Une autonomie accrue augmente aussi le besoin de surveillance et de garde-fous.
Le nouvel entonnoir à quatre niveaux de Karpathy doit être compris avant tout comme un modèle d’exposition inégale, et non comme un recensement. La plupart des personnes ont peu de contact avec les LLM ou les utilisent de manière occasionnelle, tandis qu’un groupe professionnel beaucoup plus restreint travaille avec des agents de pointe sur des tâches où les gains rapides de capacités sont plus faciles à observer.
À l’extrémité la plus étroite, Karpathy affirme que seules quelques milliers de personnes ont accès à des systèmes internes de pointe. Ce nombre exact n’est pas vérifié, mais des exemples publics tels que l’incident OpenAI–Hugging Face et la publication par OpenAI de 722 articles de mathématiques montrent pourquoi l’écart entre l’IA grand public et les systèmes de recherche internes mérite de l’attention.
L’entonnoir est alimenté par trois facteurs : l’ambition et l’ampleur de la tâche, la distribution irrégulière des capacités des modèles selon les domaines, et l’inégalité d’accès aux systèmes gratuits, payants et internes.
La véritable fracture ne sépare pas simplement les personnes qui croient en l’IA de celles qui n’y croient pas : elle sépare les personnes qui évaluent des systèmes très différents dans des conditions très différentes.
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