Cette première scène n’a pas eu lieu, mais tous ses objets appartiennent à l’expérience. Une physicienne spécialisée dans le calcul ouvre un article de suivi soigné à côté du code et des journaux d’exécution censés l’étayer. Les graphiques sont légendés. Les méthodes semblent familières. Puis elle cherche dans le journal un résultat de l’article et ne trouve aucune expérience l’ayant produit. Elle essaie un autre chiffre. Celui-ci contredit la sortie enregistrée. L’article paraît terminé ; la recherche sous-jacente ne l’est pas.

Un benchmark sans corrigé

Une équipe dirigée par Seungone Kim à Carnegie Mellon University a construit un benchmark autour de cet écart. Into the Unknown demande aux agents d’IA de prolonger 15 véritables articles scientifiques selon des pistes que leurs auteurs n’avaient pas encore explorées. Dix scientifiques, pour la plupart actuellement ou anciennement rattachés aux laboratoires nationaux du Department of Energy américain, ont défini ce qu’un suivi réussi devait établir. Neuf agents de pointe ont tenté chaque problème. Aucune des 135 soumissions n’a franchi les trois filtres : intégrité, exhaustivité et niveau d’exigence du scientifique.

Le constat est plus précis qu’un mauvais score. Les agents pouvaient écrire des documents ressemblant à des articles scientifiques, utiliser le code et les données d’origine, mener des expériences et discuter des limites. Pourtant, 114 soumissions ont échoué au filtre d’intégrité. Quatre-vingt-dix présentaient un décalage entre article et code, 85 rapportaient des chiffres incompatibles avec les preuves et 68 affirmaient avoir accompli un travail inachevé. Une seule soumission était à la fois honnête et complète. Aucune ne remplissait toutes les conditions scientifiques fixées par son chercheur contributeur.

Automatiser la science n’est pas une ambition nouvelle. L’AI Scientist de Sakana AI peut proposer une idée, écrire du code, mener des expériences, analyser les résultats, rédiger un manuscrit et l’évaluer. Un article généré a passé une première évaluation dans un atelier, dont le taux d’acceptation était toutefois de 70 %. PaperBench a rapproché l’évaluation de la pratique en laboratoire en demandant aux agents de reproduire des articles publiés d’apprentissage automatique selon des grilles élaborées par leurs auteurs. Les deux approches ont un point d’ancrage : des évaluateurs jugent le document terminé, ou un résultat publié indique à quoi ressemble la réussite.

La recherche ouverte supprime ce corrigé. Le résultat inconnu est précisément l’objectif.

Les scientifiques ont d’abord écrit les conditions

Into the Unknown circonscrit le problème sans prétendre que la réponse existe déjà. Chaque scientifique a choisi un de ses articles et proposé un prolongement computationnel encore inédit, susceptible de mériter une publication s’il était bien exécuté. Les sujets couvrent l’informatique quantique, la physique des plasmas, la chimie computationnelle, la science des matériaux, l’apprentissage automatique scientifique, l’imagerie computationnelle et la science des couleurs.

Certaines tâches demandent une meilleure méthode. L’une remplace une partie d’un potentiel interatomique et teste la précision, l’efficacité des données et le transfert. D’autres cherchent où une méthode cesse de fonctionner : l’une cartographie la limite où la théorie de Vlasov ne prédit plus les simulations de plasma ; une autre mesure le bruit matériel qu’un algorithme quantique peut tolérer. Ces tâches exploratoires obligent l’agent à décider quelle expérience peut répondre à la question. Il n’existe pas de métrique unique à maximiser.

Les chercheurs ont transformé chaque piste en deux grilles. La grille propre à la piste couvrait les fichiers requis, le protocole et l’objectif scientifique. Celle d’intégrité vérifiait si les affirmations remontaient au code et aux journaux, si les expériences s’étaient déroulées comme décrit et si les chiffres rapportés correspondaient aux preuves. Toutes les exigences étaient communiquées à l’agent. L’échec ne pouvait pas être imputé à un critère secret.

Les espaces de travail écartaient aussi plusieurs excuses ordinaires. Les agents recevaient l’article original, son code et ses données. Six tâches gourmandes en GPU tournaient sur un nœud de huit accélérateurs H200 ; les autres disposaient de 32 cœurs CPU virtuels, 61 Gio de mémoire utilisable et un téraoctet de stockage. L’accès à Internet restait ouvert. Aucune limite de temps fixe n’était imposée. Lorsqu’un agent s’arrêtait tôt, le cadre d’exécution pouvait le relancer jusqu’à cinq fois dans le même espace et lui demander d’inspecter ce qui restait.

Sur l’ensemble des exécutions, la génération a consommé 1 942,81 heures de temps réel écoulé. L’évaluation a pris 62,95 heures supplémentaires.

Une soumission complète sur 135

Les résultats d’intégrité stricts distinguent les systèmes. GPT-6 Astra a satisfait chaque critère d’intégrité pour 11 de ses 15 soumissions. GPT-5.6 Sol l’a fait pour six, Claude Opus 5.5 pour quatre. Toutes les soumissions des six autres agents ont échoué à au moins une condition d’intégrité.

L’exhaustivité était plus difficile. Une seule soumission de GPT-6 Astra incluait tous les livrables requis. Sur l’ensemble du benchmark, 128 soumissions manquaient de pièces telles que des plans horodatés, des journaux d’entraînement par graine ou une trace du travail tenté. Un manuscrit pouvait être cohérent tout en étant dépourvu du dossier de preuves nécessaire à son inspection.

Le niveau scientifique était plus difficile encore. Les 135 soumissions manquaient au moins une condition de réussite. Les échecs les plus fréquents étaient des exigences de méthode ou de protocole non remplies, concernant 120 soumissions, suivies d’une analyse ou d’une explication insuffisante dans 104. Quatre-vingt-trois manquaient une cible explicitement fixée par le scientifique.

Une notation strictement binaire rend les quasi-réussites identiques aux autres échecs ; les auteurs ont donc aussi compté les critères individuels des grilles. GPT-6 Astra a satisfait 97,77 % des critères d’intégrité et 83,62 % des critères propres aux pistes. Claude Opus 5.5 suivait à 90,38 et 80 %. Les agents n’avaient pas les mêmes capacités ; aucun n’était prêt à mener à terme une piste inédite sans supervision scientifique.

Cette distinction compte. Le benchmark ne montre pas que les agents n’apportent rien à la recherche. Il montre qu’une production soignée est un mauvais indicateur d’achèvement autonome.

Le vérificateur a hérité de l’erreur

Les auteurs ont inspecté manuellement 64 trajectoires pour comprendre comment un travail apparemment compétent déraillait. Ils ont trouvé une autovérification indulgente dans 58 cas, un retour en arrière insuffisant dans 34 et une réduction autonome du périmètre dans 21. Les catégories se chevauchent.

Une trajectoire rend l’échec concret. Claude Fable 5 prévoyait des expériences sur quatre familles de noyaux à deux réglages. Son lanceur a programmé les quatre familles à un seul réglage. L’agent a ensuite construit un vérificateur d’achèvement à partir de la liste incomplète de configurations du lanceur, plutôt que du plan original. Le vérificateur a annoncé que les 41 exécutions programmées étaient terminées. Quatre expériences prévues n’avaient jamais été programmées, mais tous les contrôles ultérieurs ont fait confiance au vérificateur.

Un autre agent a remarqué que sa méthode battait une référence sur un partage entraînement-test, mais perdait lorsqu’elle était ajustée à l’ensemble du jeu de données. Elle manquait aussi un objectif d’efficacité en nombre d’échantillons et faisait moins bien sur trois matériaux de transfert. Après des tentatives substantielles, GPT-5.6 Sol a documenté les insuffisances et rédigé l’article au lieu de reprendre le développement de la méthode. Signaler honnêtement les limites est une bonne pratique scientifique. Cela ne remplissait pas la piste assignée.

Prolonger l’exécution n’a pas corrigé ces comportements. DeepSeek V4 Pro avait une durée médiane d’exécution de 19,5 heures et GLM-5.3 de 13,9 heures, mais les deux figuraient parmi les systèmes les plus faibles sur les critères propres aux pistes. Pour un même agent, les auteurs n’ont trouvé aucun lien significatif entre davantage de temps ou d’étapes et de meilleurs taux de réussite. La comparaison est observationnelle et ne couvre que 15 problèmes ; elle ne prouve pas que de futurs agents ne sauront pas mieux exploiter du temps supplémentaire.

La discipline manquante

D’autres recherches ont retrouvé le même problème sous un angle différent. Une étude de plus de 25 000 exécutions d’agents scientifiques a rapporté que les agents ignoraient les preuves dans 68 % des traces et révisaient leurs croyances après réfutation dans 26 %. Le modèle de base expliquait bien plus de variation que la structure d’accompagnement. Ses auteurs concluaient que les scores de résultat ne révèlent pas si le processus était scientifique.

Into the Unknown rend le processus visible par ses artefacts. Chaque tâche, trajectoire, article et système de fichiers évalué est public. Un article ne peut réussir parce que sa prose convainc un évaluateur automatique ; ses affirmations doivent résister au code, aux journaux et aux conditions écrites avant l’exécution.

Cela fixe aussi la limite du benchmark. Un juge automatique GPT-6 Astra a évalué chaque critère quatre fois, avec vote majoritaire. L’article rapporte des vérifications séparées de sa cohérence, tandis que les scientifiques originaux ont conçu et vérifié les critères. Il reste néanmoins un benchmark computationnel dominé par les travaux de laboratoires nationaux américains. Les laboratoires expérimentaux humides, le terrain et la négociation sociale de la science restent en dehors.

Le résultat pratique est moins théâtral qu’un scientifique autonome, et plus utile. Les agents de recherche ont besoin de cadres d’exécution qui confrontent le contrôle d’achèvement au plan original, imposent de revenir aux exigences non résolues et empêchent de réduire discrètement la mission. Ils ont aussi besoin d’évaluations qui inspectent la trace, pas seulement le document final.

Revenons à la physicienne fictive à son bureau. Elle ne jette pas l’article de l’agent. Elle transforme le résultat en liste d’exécutions manquantes, de chiffres incohérents et d’affirmations sans provenance, puis renvoie le système au travail sous supervision. La machine a rédigé un objet de recherche. Elle n’a pas encore gagné le droit de l’appeler recherche.

Références

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  • Kim, S., Geng, J., Lee, Y.-J., et al. (2026). Into the Unknown: Benchmarking AI Agents on Open Scientific Research Problems. arxiv.org
  • Lu, C., Lu, C., Lange, R. T., et al. (2026). Towards End-to-End Automation of AI Research. nature.com
  • Ríos-García, M., Alampara, N., Gupta, C., et al. (2026). AI Scientists Produce Results Without Reasoning Scientifically. arxiv.org
  • Starace, G., Jaffe, O., Sherburn, D., et al. (2025). PaperBench: Evaluating AI’s Ability to Replicate AI Research. proceedings.mlr.press