Sakana AI, basée à Tokyo, a lancé Fugu, un système qui offre les performances d'un modèle d'IA frontalier en coordonnant dynamiquement plusieurs modèles à la fois. Plutôt que de construire un réseau neuronal géant, Fugu est lui-même un modèle de langage formé pour appeler d'autres LLM à partir d'un « pool d'agents » échangeable, rassemblant une équipe de modèles spécialisés pour chaque tâche et synthétisant leur sortie via une seule API compatible OpenAI.
Le lancement, couvert par THE DECODER, MarkTechPost et MIT Sloan Management Review, représente le pari que le prochain bond en avant dans les performances de l'IA pourrait provenir moins d'une échelle brute que d'une coordination plus intelligente des modèles déjà existants. Pour plus de contexte sur cette histoire, consultez notre dernières avancées en IA.
Un modèle pour les commander tous
Pour l'utilisateur, Fugu se comporte comme un modèle unique. Sous le capot, soit elle traite seule une demande, soit elle rassemble une équipe de modèles spécialisés, gérant en interne la sélection, la délégation, la vérification et la synthèse. Sakana AI affirme que l'approche s'appuie sur des travaux antérieurs comme son ALE-Agent, qui s'est classé 21e sur 1 000 experts humains dans un concours de codage utilisant des techniques d'orchestration.
La société propose deux variantes. Le modèle de base Fugu cible une faible latence et de solides performances quotidiennes dans les cas d'utilisation de codage, de révision de code et de chatbot, et permet aux équipes d'exclure des agents spécifiques du pool pour des raisons de confidentialité ou de conformité. Fugu Ultra est conçu pour offrir une qualité de réponse maximale à des problèmes complexes en plusieurs étapes tels que la reproduction d'articles scientifiques, l'analyse de cybersécurité et les recherches de brevets et de littérature.
Des affirmations de référence qui font tourner les têtes
Selon les résultats de référence publiés par Sakana AI, Fugu Ultra fonctionne à égalité avec Fable 5 et Mythos Preview d'Anthropic sur une gamme de références de codage, de raisonnement et de science. Notamment, aucun des deux modèles Anthropic ne fait réellement partie du pool d'agents de Fugu car ils ne sont pas accessibles au public, ce qui signifie que Fugu a atteint des scores comparables en utilisant d'autres modèles.
Les chiffres publiés sont frappants. Sur SWE-Bench Pro, Fugu Ultra a obtenu un score de 73,7, devant Opus 4.8 à 69,2, Gemini 3.1 Pro à 54,2 et GPT 5,5 à 58,6. Sur TerminalBench 2.1, il a obtenu un score de 80,2 contre 82,1 sur Opus 4.8. Sur LiveCodeBench, il a atteint 93,2 contre 85,3 pour GPT 5.5, et sur Humanity's Last Exam, il a affiché 50,0, dépassant les 49,8 de l'Opus 4.8 et les 41,4 de GPT 5.5.
Les tests en conditions réelles dressent un tableau mitigé
Les premières évaluations pratiques ont été moins enthousiastes que les références. Le chercheur en IA Ethan Mollick a écrit sur X que Fugu Ultra est « incroyablement lent », avec ses tests de codage habituels prenant 30 minutes et des résultats « bons » mais en deçà de ceux de Fable dans la pratique. Un autre utilisateur a déclaré avoir dépassé un quota complet de cinq heures sur le forfait à 20 $ avec une seule invite, tandis que les développeurs de Hacker News se sont plaints du fait que le forfait à 200 $ par mois rapportait moins de trois heures par semaine de temps utilisable.
Les révisions de code sont apparues comme un point positif, correspondant à peu près à la qualité d'Opus 4.8 ou de GPT 5.5. Un test face-à-face a montré que Fugu Ultra terminait une tâche de codage en 22 minutes pour 7,32 $, bien plus rapide et moins cher que les 79 minutes et 37,85 $ de l'Opus 4.8, bien que le critique ait préféré la sortie d'Opus.
Sakana AI, fondée à Tokyo en 2023 et soutenue par Nvidia, a bâti son identité sur la recherche en IA inspirée de la nature, en utilisant des algorithmes évolutifs et des idées d'intelligence collective pour tirer davantage de performances des modèles existants. Fugu étend cette philosophie au marché commercial, transformant l’orchestration elle-même en produit. La société positionne également le système pour un public japonais inquiet de la dépendance excessive à l'égard des fournisseurs américains, avec un site bilingue et des tarifs destinés à la fois aux développeurs individuels et aux équipes d'entreprise.
Une couverture contre le verrouillage des fournisseurs
Au-delà des performances brutes, Sakana AI présente Fugu comme une protection contre la dépendance à l'égard d'un seul fournisseur d'IA. La société a souligné les récents contrôles américains à l'exportation qui ont retiré les modèles Fable et Mythos d'Anthropic des marchés étrangers comme preuve que l'accès aux meilleurs systèmes peut disparaître du jour au lendemain.
"Pour une organisation ou une nation, s'appuyer sur les API d'une seule entreprise pour les infrastructures critiques, les finances ou la gouvernance constitue une vulnérabilité importante", a écrit Sakana AI dans son communiqué. Étant donné que le pool de modèles de Fugu est entièrement échangeable, le système peut être redirigé vers d'autres modèles si l'un des fournisseurs tombe en panne.
Les analystes préviennent que cela n’est pas la même chose qu’une véritable souveraineté. Les performances de Fugu dépendent des modèles présents dans son pool, et plusieurs grands fournisseurs restreignant l'accès à la fois réduiraient encore ses options. La société n’a pas encore révélé dans quelle mesure la couche d’orchestration augmente l’utilisation et le coût des jetons. Pourtant, à mesure que les modèles frontières deviennent des atouts géopolitiques et que la dépendance à un seul fournisseur devient de plus en plus risquée, Fugu offre un aperçu d’une industrie de l’IA où la coordination peut avoir autant d’importance que la capacité.
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