NapseflowNapseflow
Tech

Google lâche quatre IA dans Minecraft sans aucune aide humaine : elles terminent le jeu en moins de 30 h, un speedrun hors norme

Presse-Citron · mis à jour il y a 16 j

Qui a dit que les IA n'avaient pas le droit de s'amuser à piocher pendant des heures en évitant de se faire péter la tronche par les creepers ? Google a voulu tenter l'expérience : pari réussi, malgré un nombre de ratés tout simplement hallucinant..

Quatre IA dans Minecraft

Google DeepMind a testé quatre agents d'intelligence artificielle (IA) autonomes, basés sur le modèle Gemini 4 Argon, dans le jeu vidéo Minecraft. Ces agents, nommés janesick, gyldenia, auratian et bulicame, ont été placés dans un monde généré aléatoirement avec pour seul objectif de vaincre l’Ender Dragon, le boss final du jeu situé dans une dimension parallèle appelée l’End. Contrairement aux joueurs humains, ces IA n’ont reçu aucune stratégie prédéfinie ni aide humaine. Elles ont dû organiser leur propre équipe, se spécialiser dans des tâches distinctes (fabrication d’outils, recherche de ressources, exploration) et collaborer via le chat du jeu pour partager des informations et coordonner leurs actions. Leur mission s’est achevée en 27 heures, un temps record pour des IA autonomes, bien que très éloigné des records humains de quelques minutes.

Collaboration et spécialisation

Les quatre IA ont rapidement développé une forme de division du travail pour maximiser leurs chances de succès. L’une d’elles s’est concentrée sur la fabrication d’outils et d’équipements, tandis qu’une autre partait à la recherche de nourriture et de ressources pour remplir les coffres. Les deux dernières exploraient l’environnement, localisaient le portail menant à l’End et préparaient les étapes nécessaires pour atteindre le boss. Elles communiquaient entre elles en échangeant 229 messages via le chat du jeu, partageant leurs découvertes, leurs coordonnées et leurs alertes en cas de danger. Cette coordination a permis de limiter les pertes, même si les IA ont tout de même subi 605 morts au cours de leur aventure, perdant une partie de leur équipement à chaque décès. Un cinquième agent, surnommé The Observer, supervisait la partie sans jouer, vérifiant que les règles étaient respectées et rédigeant des rapports pour les chercheurs.

Résolution autonome d’un problème

Cette expérience menée par Google DeepMind démontre que des IA généralistes, comme celles basées sur Gemini 4 Argon, peuvent résoudre des problèmes complexes sans recourir à des scripts ou outils conçus spécifiquement pour le jeu. Pour accomplir leur objectif, les quatre agents ont dû enchaîner des milliers d’étapes interdépendantes, comme trouver des ressources, construire un abri, fabriquer des armes ou activer le portail vers l’End. Ils ont exécuté 2 783 programmes au total, sans bénéficier de graines de monde (ou seeds), c’est-à-dire de configurations prédéfinies du monde généré aléatoirement. Selon les chercheurs, il s’agit de la première résolution autonome et intégrale de Minecraft par des IA, réalisée uniquement avec la bibliothèque standard Mineflayer, un outil open source qui permet à des programmes de se connecter aux serveurs du jeu et d’agir comme de vrais joueurs.

Coût énergétique et limites

Le coût de cette expérience s’élève à 1 620 dollars (soit environ 1 444,5 euros) pour l’utilisation des API de Google, correspondant à 1,35 milliard de tokens (unités de calcul utilisées par les modèles d’IA). Bien que ce montant soit négligeable pour un géant comme Google, il soulève des questions sur l’impact écologique et énergétique de telles démonstrations. Les IA ont mis 27 heures pour vaincre l’Ender Dragon, un temps bien supérieur aux records humains de quelques minutes, et ont subi 605 morts, illustrant les limites actuelles de l’autonomie des IA dans des environnements complexes. Les chercheurs ont souligné que Minecraft les a « salement corrigés », montrant que les IA restent loin de maîtriser parfaitement les jeux vidéo, malgré leurs capacités de résolution de problèmes.

Ce que ça pourrait changer

L’objectif principal de cette expérience n’était pas de battre des records de vitesse, mais de prouver que des IA généralistes peuvent accomplir des tâches d’une grande complexité sans assistance humaine. En utilisant uniquement des outils standards comme **Mineflayer** et en s’appuyant sur leur capacité à apprendre et à s’adapter, les agents ont démontré une forme d’intelligence collective. Cette démonstration sert également à mettre en avant le modèle **Gemini 4 Argon**, conçu pour être plus accessible au grand public que des benchmarks techniques obscurs. Google DeepMind a ainsi validé une nouvelle étape dans le développement des IA autonomes, tout en soulignant les défis restants, notamment en termes de coût et d’efficacité.

Sujets complémentaires

Ce contenu a été généré par intelligence artificielle à partir de l'article source. Il peut contenir des erreurs ou imprécisions.