Quatre agents IA basés sur Gemini 4 Argon, le nouveau modèle d’intelligence artificielle de Google, sont parvenus à vaincre l’Ender Dragon, le boss final de Minecraft, sans intervention humaine pendant la partie. Dans une étude, des chercheurs de Google DeepMind décrivent une expérience de 27 heures durant laquelle les agents IA ont écrit leurs propres programmes, réparti les tâches et appris de leurs erreurs pour terminer le jeu.
Les agents IA de Google viennent à bout de Minecraft
Les chercheurs ont placé quatre agents IA dans un monde de survie généré aléatoirement en difficulté facile avec un objectif unique : vaincre l’Ender Dragon. Aucun rôle ni itinéraire n’avaient été imposés à l’avance. Chaque agent contrôlait son propre personnage grâce à Mineflayer, une bibliothèque open source permettant de piloter un joueur de Minecraft par du code, et pouvait communiquer avec les autres par le chat du jeu et une mémoire partagée.
Au fil de la partie, les agents se sont réparti spontanément les activités : fabrication d’outils, collecte de nourriture et de ressources, préparation de portails ou construction d’abris contre les Endermen. Ils se transmettaient des coordonnées, des conseils et des avertissements et récupéraient même des objets laissés par leurs coéquipiers morts. Cette coordination leur a permis de progresser à travers les nombreuses étapes nécessaires pour atteindre la dimension de l’End et combattre le dragon.
La session a duré 27 heures et 14 minutes. Pendant ce temps, les quatre agents IA de Google ont écrit et exécuté 2 783 programmes, échangé 229 messages et cumulé 605 morts. La majorité du temps a été consacrée à la progression finale et au combat contre l’Ender Dragon. Un cinquième agent, baptisé « The Observer » (l’Observateur), surveillait la partie afin de documenter le déroulement de l’expérience et de vérifier qu’aucune aide extérieure n’était apportée.
Les agents ne se contentaient pas d’enchaîner des actions préprogrammées par les chercheurs : ils écrivaient, testaient et corrigeaient eux-mêmes le code nécessaire à leurs déplacements et à leurs actions. La démonstration reste néanmoins encadrée par une interface logicielle, Mineflayer, qui leur donne accès à des informations structurées sur le monde du jeu. Il ne s’agit donc pas d’une IA jouant comme un humain à partir des seules images affichées à l’écran.
Une démonstration prometteuse, mais encore limitée
Pour les chercheurs, l’expérience montre la capacité d’agents généralistes à maintenir un objectif sur une longue durée, à gérer des étapes interdépendantes et à collaborer malgré des échecs répétés. Ces compétences pourraient être utiles à des tâches plus concrètes, notamment en programmation ou dans l’automatisation de processus complexes.
Le résultat doit toutefois être interprété avec prudence. Il repose sur une seule partie en difficulté facile et ne démontre pas que les agents réussiraient systématiquement dans d’autres mondes ou dans des conditions plus difficiles. L’étude ne permet pas non plus d’isoler précisément la contribution de la coopération entre agents par rapport à celle d’un agent unique. L’expérience montre une capacité à mener à bien une tâche longue dans un environnement logiciel structuré, sans prouver pour autant une autonomie générale dans le monde réel.
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