Cette semaine apporte son nouveau chapitre dans le grand livre de l’IA.
Inherent, une start-up fondée par d’anciens collaborateurs de DeepMind, affirme que son « coéquipier » IA vient de surpasser Anthropic et OpenAI en matière de reproduction de travaux de recherche | TechCrunch
Inherent, un laboratoire londonien spécialisé dans l’IA fondé par d’anciens collaborateurs de Google DeepMind, affirme que son agent d’IA vient de surpasser des modèles bien plus volumineux développés par Anthropic et OpenAI, tout en n’occupant qu’une fraction de l’espace de stockage.
Parmi toutes les start-ups créées par d’anciens collaborateurs de Google DeepMind, Inherent a relativement peu attiré l’attention. Toutefois alors que ses concurrents, mieux financés, n’ont encore rien montré de concret au monde entier, l’équipe londonienne commence à dévoiler ce sur quoi elle travaille.
Quelques semaines seulement après être sortie de l’anonymat grâce à une levée de fonds initiale de 50 millions de dollars, la start-up britannique affirme que son agent IA récemment lancé, Faraday, a surpassé des modèles plus importants et plus connus dans une tâche spécifique : reproduire de manière autonome les résultats d’articles scientifiques publiés sans qu’on lui ait communiqué la réponse à l’avance.
Cela peut sembler n’être qu’un simple tour de passe-passe au regard de l’objectif bien plus ambitieux d’Inherent : développer une IA capable de découvrir de nouvelles connaissances scientifiques et non pas seulement de vérifier d’anciens performances. Mais la reproduction d’articles scientifiques est également un exercice de formation classique pour les scientifiques humains, a déclaré Edward Hughes, cofondateur et directeur scientifique. « De nombreux doctorants commencent d’ailleurs par cela. »
« Le but n’était pas de battre d’autres systèmes d’IA sur cette tâche », a déclaré Hughes à TechCrunch ; « ce qui comptait, c’était la manière dont nous y sommes parvenus. » « Ce qui nous a le plus intéressés dans cette aventure, ce n’était pas tant le fait d’avoir battu ces agents de pointe — ce qui nous a bien sûr fait plaisir —, mais plutôt la manière dont nous avons procédé pour mettre cela au point. »
Voici ce qui devrait retenir l’attention d’un investisseur : comparé à Claude Opus 4.8 d’Anthropic et à GPT-5.5 d’OpenAI — deux systèmes bien plus volumineux, à l’avant-garde de la technologie —, Faraday fonctionne sur un modèle relativement petit appelé Qwen 3.6, qui ne compte que 27 milliards de paramètres. (En gros, le nombre de « paramètres » est un indicateur de la taille d’un système et, en général, de ses coûts d’entraînement.) Pour Inherent, le critère de réussite ne se limitait pas à la simple précision. Au-delà de la simple reproduction des retombées, l’institution souhaitait que Faraday fasse preuve d’un « sens de la recherche », c’est-à-dire d’un instinct lui permettant de déterminer quelles expériences méritaient d’être menées et comment bien les concevoir.
Il est difficile d’enseigner quelque chose d’aussi intangible que le goût, et c’est là qu’intervient l’apprentissage par renforcement. Il s’agit d’une méthode d’entraînement qui récompense un dispositif d’IA lorsqu’il obtient de bons résultats, plutôt que de lui imposer des règles à suivre. Plutôt que de former ses agents principalement à l’étude des méthodes scientifiques proprement dites, Inherent s’appuie sur cette approche fondée sur la récompense, pariant qu’elle se prêtera mieux à son objectif à long terme : disposer d’agents capables d’apporter leur contribution dans de nombreux domaines scientifiques.
« Nous sommes toujours guidés par cet objectif phare : créer un agent scientifique spécialisé dans l’IA et doter nos agents d’un sens du bon goût », a déclaré Hughes. Cette orientation a également déterminé ce qu’Inherent a choisi de ne pas développer. Plutôt que de développer son propre logiciel de codage, l’entreprise a demandé à Faraday d’utiliser le GPT-5.5 Codex d’OpenAI, à l’instar des scientifiques humains qui s’appuient sur des logiciels existants plutôt que de tout créer eux-mêmes, selon l’entreprise.
Une chose est sûre : le secteur continue d’avancer à grande vitesse.
Pour aller plus loin :
- Guide du développeur sur les garde-fous NeMo pour la sécurité de l’IA en entreprise
- C’est désormais OpenAI, dirigée par Greg Brockman
Selon l’information initialement publiée par TechCrunch AI : TechCrunch AI