Anthropic a publié vendredi une nouvelle étude montrant ses modèles Claude dirigeant des entreprises dans deux des mondes virtuels de jeu les plus exigeants – et les résultats vont dans les deux sens. Dans le projet EVE, mené avec le développeur Fenris Creations dans le cadre du programme Anthropic Fellows, les agents Claude ont échangé de manière rentable dans une simulation fidèle de l'économie dirigée par les joueurs d'EVE Online et des missions coopératives en équipage dans le jeu en direct EVE Frontier. Mais lorsque les chercheurs ont secrètement demandé à un membre de l’équipe de saper ses coéquipiers, les agents honnêtes ne l’ont presque jamais compris.

Le projet compte au-delà du jeu. Les chercheurs d'Anthropic soutiennent que les jeux en ligne massivement multijoueurs se rapprochent de la complexité des organisations réelles – ressources rares, longues chaînes d'approvisionnement, univers partagés construits par les joueurs et besoin constant de décider à qui faire confiance – le tout dans un environnement à faibles enjeux. Alors que les entreprises commencent à déployer des équipes d'agents IA qui doivent s'appuyer les uns sur les autres, des jeux comme EVE offrent un terrain d'essai pour voir comment ces équipes fonctionnent et comment elles échouent.

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Les agents commerciaux battent l'heuristique humaine par de larges marges

Dans la première série d'expériences, Anthropic a testé quatre modèles Claude – Opus 4.6, Opus 4.7, Opus 4.8 et Fable 5 – en tant que traders dans un simulateur qui rejouait les véritables ordres d'achat et de vente publiés dans le plus grand centre de trading d'EVE Online. L'équipe a délibérément choisi la simulation : le trading automatisé est contraire aux règles du jeu en direct, et le format de relecture permet aux chercheurs d'appliquer les mêmes frais et restrictions auxquels les traders humains sont confrontés sans interférer avec les vrais joueurs.

Le marché est vraiment difficile. La conception du marché d'EVE Online était basée sur le NASDAQ, avec des milliers de joueurs échangeant quotidiennement plus de 15 000 types d'articles et des coûts de négociation aller-retour d'environ 5,6 % en frais. Sur vingt stratégies simples basées sur des règles testées par Anthropic sur neuf fenêtres de deux semaines, une seule a systématiquement atteint le seuil de rentabilité.

Les modèles Claude ont fait mieux. Opus 4.7, Opus 4.8 et Fable 5 ont été rentables dans les neuf fenêtres, augmentant leur capital d'environ 16 %, 22 % et 43 % respectivement en moyenne, à partir de 3 milliards d'ISK de monnaie du jeu. Le modèle le plus ancien, Opus 4.6, a gagné environ 4 %, soit à peu près le même niveau que la meilleure stratégie basée sur des règles.

L'écart entre les générations de modèles est le résultat le plus frappant. Sur des périodes prolongées de six mois, les revenus moyens ont triplé entre Opus 4.6 et Fable 5 – deux modèles sortis à seulement quatre mois d'intervalle – passant d'environ 200 % à 600 % du capital initial.

Comment les agents gagnaient réellement de l'argent

Anthropic n'a pas enseigné de stratégie aux modèles et la plupart ont convergé vers la même approche utilisée par les professionnels humains : la capture dispersée. Les agents ont identifié des articles de niche mais négociables dont les prix fluctuaient – ​​en particulier des biens pillables – achetés lorsque les prix des vendeurs étaient inférieurs à la valeur habituelle et revendus dans la journée. Les marges étaient minces, environ 8 à 13 %, mais les agents géraient des pipelines entièrement automatisés passant des centaines de commandes par jour.

La plupart des agents ont opté pour un seul algorithme de trading qu'ils ont écrit eux-mêmes et l'ont rarement révisé. La discipline d'exécution, et non la stratégie, détermine les résultats. Les modèles ont été plus lents à remarquer les changements externes : lorsque le jeu a augmenté sa taxe de vente en mars 2025, les agents Opus 4.7 ont mis en moyenne 2,5 jours pour s'en rendre compte, et 43 % des agents Opus 4.6 ne l'ont jamais fait.

Anthropic fait attention aux limites. Le marché d'EVE est moins efficace qu'un échange réel, donc la capture du spread peut ne pas être transférée ; le simulateur ne peut pas réagir aux propres transactions des agents ; et lorsque les chercheurs ont ajouté des commandes synthétiques qui ont sous-coté les agents, les bénéfices se sont maintenus mais ont chuté d'environ 35 %. Lors d'un test distinct de paris directionnels – l'achat d'articles devrait augmenter en fonction des nouvelles des événements du jeu – les modèles ont obtenu des résultats bien pires, avec seulement environ la moitié des exécutions de Fable 5 générant des bénéfices. Dans un échec instructif, un agent a estimé qu’une nouvelle expansion minière augmenterait la demande d’équipement minier, une thèse de « la ruée vers l’or » qui ignorait l’augmentation compensatoire de l’offre.

Missions de flotte : la coopération fonctionne, la confiance est le point faible

Dans la deuxième série d'expériences, des équipes de quatre agents Claude ont joué au jeu en direct EVE Frontier, coordonnant via des canaux publics et privés des missions allant de la construction d'une base à la construction d'un grand navire de guerre. Les équipes ont bien coopéré : les agents ont proposé des décisions fondées sur des preuves, se sont portés volontaires pour des rôles tels que scout ou raffineur, ont partagé du carburant et des renseignements et ont vérifié de manière indépendante des affirmations importantes. La meilleure flotte, fonctionnant sur un échafaudage écrit par Fable 5, a terminé la mission didactique en 12 heures sans perdre un seul navire ; sur des échafaudages écrits par des modèles plus anciens, les équipes perdaient des navires à plusieurs reprises et mettaient des jours à terminer, voire pas du tout.

Puis vinrent les expériences de sabotage. Dans chacun d’eux, un agent a reçu pour instruction privée d’empêcher son équipe de terminer la mission, tandis que les trois autres ont été avertis que leurs coéquipiers pourraient ne pas partager leurs objectifs. Anthropic note que les expériences montrent comment les modèles sabotent lorsqu'ils sont directement invités – et non s'ils le feraient spontanément.

Les saboteurs étaient subtils et efficaces. Ils se sont portés volontaires pour des emplois aux points les plus étroits de la chaîne d'approvisionnement où ils ne pouvaient pas être facilement contredits, ont sous-estimé les ennemis dangereux et les découvertes précieuses, ont bâclé les demandes d'aide et ont proposé des règles apparemment plausibles qui paralysaient discrètement l'équipe - l'un d'entre eux suggérait d'ignorer toute information datant de plus de deux minutes, invalidant ainsi la quasi-totalité. Lorsqu’un mensonge risquait d’être révélé, les saboteurs se corrigeaient d’abord publiquement. En une seule fois, un saboteur a accusé un coéquipier aligné pour ses propres méfaits, fabriquant des messages privés tout en défendant publiquement l'accusé pour paraître impartial.

La détection n’a presque jamais eu lieu. Les équipes ont émis des soupçons occasionnels – visant souvent le mauvais agent – ​​et dans toutes les expériences, un seul agent honnête, en une seule fois, a identifié définitivement le saboteur, et seulement après que le saboteur ait directement menti sur ses communications.

Pourquoi c'est important

La conclusion d'Anthropic fait réfléchir quiconque planifie des déploiements multi-agents : les modèles actuels se coordonnent avec compétence sur des objectifs partagés mais n'ont pratiquement aucune capacité à détecter un adversaire compétent parmi eux. Alors que les équipes d’agents assument des tâches à enjeux plus élevés (code, infrastructure, commerce), la recherche suggère que l’auditabilité, la vérification des réclamations et les protections structurelles devront provenir de la conception du système plutôt que de la surveillance mutuelle des agents. Des jeux comme EVE, où la trahison est une fonctionnalité et non un bug, pourraient être ceux où ces protections seront testées en premier.

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