03 / ÉTAT DES CONNAISSANCES

La recherche entre dans l’ère des agents

Découverte d’algorithmes, hypothèses scientifiques, recherche multi-agents : voici les travaux concrets qui inspirent la mission.

Illustration conceptuelle de robots chercheurs coordonnés dans un laboratoire numérique
VISUALISATION CONCEPTUELLEDes idées générées, évaluées et confrontées

QUATRE EXEMPLES DOCUMENTÉS

Une transformation déjà mesurable

Les initiatives ci-dessous appartiennent à leurs laboratoires respectifs. Elles constituent des points d’appui scientifiques, pas des outils déjà intégrés à AI4ASI.

2025—2026

AlphaEvolve Google DeepMind

Des modèles proposent des programmes ; des évaluateurs automatiques les testent ; les meilleures solutions sont réutilisées pour de nouvelles itérations. Applications à l’optimisation algorithmique et à des problèmes mathématiques.

Publication originale ↗
2025—2026

Co-Scientist Google Research / DeepMind

Un collectif d’agents génère, examine, confronte et hiérarchise des hypothèses scientifiques. Les experts humains restent responsables de leur validation et de leur utilisation.

Publication originale ↗
2024

The AI Scientist Sakana AI

Une expérimentation ambitieuse d’automatisation de certaines étapes de la recherche en apprentissage automatique : idées, code, expériences et rédaction. La production automatique n’équivaut pas à une preuve de qualité scientifique.

Publication originale ↗
2025

Multi-agent research Anthropic

Une architecture qui délègue des sous-recherches à plusieurs agents travaillant en parallèle puis regroupe leurs résultats. Elle illustre les gains possibles et les problèmes de coordination et de fiabilité.

Analyse technique ↗
L’ENSEIGNEMENT COMMUN

Proposer ne suffit pas.
Il faut pouvoir vérifier.

Les meilleurs exemples combinent génération d’idées et méthodes de contrôle. Cette distinction est le point de départ du projet AI4ASI.

Notre méthode envisagée ↗

RUBRIQUE SUIVANTE · 04/14

Notre méthode

Lire la suite →