Daniel Keyes : pourquoi l'IA va toujours finir par régresser - Ils ont prédit le futur #35

Épisode de BlockNews par BlockNews Media · 6 octobre 2026 · 14 min

En 1959, un professeur d'anglais de Brooklyn publie une nouvelle de 26 pages sur un homme dont l'intelligence est augmentée artificiellement — puis s'effondre. Il appelle ça l'Effet Algernon-Gordon : la régression est proportionnelle à la valeur de l'augmentation. Plus vite et plus haut tu montes, plus violente est la chute.

En juillet 2023, Stanford publie une étude montrant que GPT-4 est passé de 97,6% à 2,4% d'accuracy sur les mêmes tâches mathématiques en trois mois. OpenAI dément sur Twitter. Les chercheurs mesurent. Et dans la littérature académique, ce phénomène s'appelle le catastrophic forgetting — identifié en 1989, toujours non résolu en 2025.

Daniel Keyes l'avait nommé soixante ans avant. Dans un roman à 10 cents.

Dans cet épisode : l'Effet Algernon-Gordon vs le catastrophic forgetting des LLM, les cinq phases de Charlie Gordon mises en regard du cycle de vie réel de GPT-4, ce que Nemur et Strauss ont en commun avec les ingénieurs d'OpenAI — et la seule question que l'IA ne peut pas résoudre : qu'est-ce qui reste quand l'intelligence disparaît ?

Série « Ils ont prédit le futur » — Épisode 35. Sources intégralement vérifiées : Stanford arXiv:2307.09009, OpenAI GPT-4 Technical Report, Microsoft Research « Sparks of AGI », Prix Hugo 1960, Prix Nebula 1967.

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