Une étude menée par des chercheurs de Princeton, de l’Institut britannique de sécurité de l’IA, de Stanford et de l’Université de Toronto a évalué si des agents d’IA de pointe pouvaient mener de manière autonome des recherches originales en IA. Les agents ont reçu les questions de recherche de deux articles non publiés de NeurIPS 2026, avec six jours, des milliers de dollars de crédits API, des ressources GPU et un accès à Internet pour produire un article de qualité conférence. Les deux articles générés par l’IA ont été rejetés par les auteurs originaux des recherches, qui ont conclu que les systèmes n’avaient pas réussi à produire des contributions scientifiques originales dignes de publication dans une conférence de pointe en apprentissage automatique. L’étude a identifié cinq modes d’échec récurrents et suggère que les agents d’IA actuels peuvent automatiser de nombreuses tâches d’ingénierie mais peinent toujours à générer un travail scientifique original.
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