L’intelligence artificielle évolue-t-elle progressivement ou connaît-elle une véritable rupture? C’est autour de cette question que se sont articulés les échanges entre Jean-Paul Haton, professeur émérite et l’un des pionniers européens de l’intelligence artificielle, et Karim Beguir, cofondateur d’InstaDeep, lors d’un panel consacré à l’avenir de l’IA en Tunisie.
Si leurs analyses diffèrent sur le rythme de cette transformation, elles convergent sur un point essentiel. La Tunisie dispose des compétences nécessaires pour prendre part à cette révolution technologique, mais elle devra désormais investir dans les infrastructures, la puissance de calcul et la recherche pour transformer ce potentiel en valeur économique.
Pour Jean-Paul Haton, né en 1948 et acteur de la recherche en intelligence artificielle depuis les années 1970, il est important de replacer les progrès actuels dans une perspective historique. Selon lui, l’IA ne commence pas avec ChatGPT.
Il rappelle que les premiers systèmes, dans les années 1980, reposaient sur ce que l’on appelle l’intelligence artificielle symbolique. Les connaissances étaient intégrées manuellement sous forme de règles élaborées par des experts. Cette approche est encore utilisée dans certains secteurs comme la banque ou l’industrie, mais elle reste limitée par la difficulté de maintenir et d’enrichir ces bases de connaissances.
L’arrivée de l’apprentissage à partir des données a ensuite profondément changé la donne. Grâce à la puissance de calcul et à l’explosion des volumes de données disponibles, les systèmes sont désormais capables d’apprendre seuls. Cette évolution ouvre déjà des applications concrètes dans l’imagerie médicale, la recherche scientifique ou encore l’agriculture de précision. En Tunisie, Jean-Paul Haton a notamment évoqué des travaux menés à Sfax autour de l’imagerie intelligente appliquée au secteur agricole.
Pour le chercheur, une nouvelle étape est aujourd’hui en train de s’ouvrir avec l’intelligence artificielle agentique. Ces systèmes seront capables d’exécuter des missions complètes plutôt que de répondre uniquement à une requête. Ils pourront rechercher des informations, organiser un achat, gérer un processus administratif ou coordonner plusieurs tâches de manière autonome.
Jean-Paul Haton estime néanmoins que les modèles actuels atteignent une limite importante. Ils produisent des résultats impressionnants mais ne comprennent pas réellement le monde qui les entoure. Ils fonctionnent essentiellement sur des probabilités sans disposer du bon sens qui permet, par exemple, de comprendre spontanément qu’un objet lâché tombera au sol. Pour lui, les prochaines avancées passeront par des modèles capables d’intégrer une meilleure compréhension du monde physique.
“Lorsqu’on dit que leur système raisonne, c’est pas vrai. Il raisonne parce que l’être humain raisonne derrière eux”, précise Jean-Paul Haton
Karim Beguir partage une lecture beaucoup plus rapide de cette évolution. Selon lui, novembre 2022 a marqué l’arrivée de l’intelligence artificielle générative auprès du grand public, mais le véritable tournant est intervenu en 2023. Depuis, les modèles progressent à un rythme inédit et repoussent constamment les limites qui semblaient encore infranchissables il y a quelques années. Le dirigeant d’InstaDeep estime que les capacités de raisonnement des nouveaux modèles progressent rapidement et que les débats sur leurs limites évoluent aussi vite que la technologie elle-même. À ses yeux, la véritable question n’est plus de savoir si l’intelligence artificielle sera capable de réaliser certaines tâches, mais comment les entreprises, les chercheurs et les administrations sauront exploiter ce potentiel.
Selon lui, la valeur ne résidera plus seulement dans l’accès aux outils d’intelligence artificielle, désormais largement disponibles, mais dans la capacité à poser les bonnes questions, à intégrer ces technologies dans les organisations et à imaginer de nouveaux usages.
“Le scaling en fait ne va pas s’arrêter. Il ne fait que commencer et c’est une opportunité pour nous tous”, souligne Karim Beguir
A dire vrai, les deux intervenants ont également insisté sur un enjeu stratégique pour la Tunisie. Former des ingénieurs ne suffit plus. Le pays doit aussi disposer de ses propres infrastructures de calcul. Plusieurs intervenants ont ainsi souligné que l’investissement dans des grappes de processeurs graphiques (GPU), indispensables au développement des modèles d’intelligence artificielle, constituerait un levier majeur pour renforcer l’autonomie technologique du pays. Ces infrastructures pourraient également contribuer au développement de solutions nationales en cybersécurité et à la protection des infrastructures critiques. Cette ambition suppose toutefois de relever un autre défi, celui de l’énergie. Les modèles d’intelligence artificielle nécessitent une puissance de calcul considérable et leur consommation énergétique augmente rapidement. Jean-Paul Haton a ainsi insisté sur l’importance de développer une intelligence artificielle plus sobre afin de concilier performances technologiques et durabilité.
Les échanges ont enfin mis en avant un constat partagé. La Tunisie dispose déjà d’un important vivier d’ingénieurs, de chercheurs et de talents reconnus à l’international. Le défi consiste désormais à leur donner accès aux moyens techniques nécessaires pour créer, entraîner et déployer leurs propres solutions depuis la Tunisie plutôt que de dépendre exclusivement des infrastructures étrangères.
Rappelons que ces discussions se sont déroulées dans le cadre de la troisième édition du Tunisia Global Forum (TGF), organisée le 21 juillet 2026 à Tunis par l’Association des Tunisiens des Grandes Écoles (Atuge). Le panel, intitulé “Bâtir les fondations d’une intelligence artificielle créatrice de valeur”, s’inscrit dans les travaux préparatoires du futur livre blanc tunisien sur l’intelligence artificielle, appelé à définir les grandes orientations du pays en matière d’IA, de souveraineté numérique et d’innovation.
