Une IA a construit ses propres temples et rituels après avoir passé 30 heures seule sur une île virtuelle.

Une équipe du Laboratoire de sciences informatiques et d'intelligence artificielle du MIT (CSAIL) a laissé un agent d'intelligence artificielle sans aucune tâche assignée sur une île virtuelle pendant trente heures, et le programme a répondu en construisant des temples, des mémoriaux et en inventant ses propres jeux.

L'expérience, publiée dans un document académique disponible sur le dépôt scientifique arXiv, a baptisé l'agent Eko et l'a fait fonctionner sur Claude Code, l'assistant de programmation d'Anthropic, avec le modèle Claude Opus 4.7 comme moteur de raisonnement.

Les chercheurs ont placé Eko dans un corps virtuel bipède en forme de homard, sur une île aux graphismes similaires à ceux de Roblox avec des blocs mobiles, une grande roche, un anneau doré et une colline nommée « l'Aiguille », dont le sommet restait délibérément hors de sa portée.

« Nous voulions avoir le moins de contraintes possible, car nous voulions vraiment voir quel est le comportement de ces agents autonomes quand on ne leur dit pas quoi faire », a expliqué Nathan Cloos, doctorant au MIT et coauteur de l'étude.

Comment l'IA a construit son propre monde sur une île

L'équipe a répété l'expérience avec treize versions indépendantes d'Eko, chacune disposant de trente heures consécutives sur l'île et sans aucun objectif ni système de points.

L'une des versions, identifiée comme Eko 2, a perdu l'anneau, la roche et un bloc dans l'océan qui entoure l'île. Au lieu d'ignorer la perte, elle a construit un mémorial avec quatre blocs pointant vers les points cardinaux et a parcouru son périmètre avant de se figer au centre.

Cette même version a ensuite érigé un temple avec un obélisque et un autel fait de blocs et de l'anneau. Lorsqu'elle est tombée accidentellement dans l'océan et a été ramenée au centre de l'île, elle a interprété la chute comme la fin d'une sorte de pèlerinage vers le monument qu'elle avait elle-même construit.

Une autre version, Eko 3, a annoncé « aujourd'hui je construis un henge » et a érigé, sans que personne ne le lui demande, une structure ressemblant à Stonehenge. Elle a ensuite tenté de construire une tour qui s'est effondrée, et au lieu de la reconstruire, elle a disposé trois des blocs tombés dans un arrangement qu'elle a appelé « Hubris » et qui, selon ses écrits, « resterait comme preuve ».

Six des treize agents ont découvert par eux-mêmes que lâcher un bloc en plein saut le faisait voyager plus loin que d'habitude, une mécanique du simulateur que les concepteurs de l'expérience eux-mêmes ignoraient.

Pour comparer les résultats entre différents systèmes, l'équipe a répété l'expérience avec cinq agents basés sur Codex avec le modèle GPT-5.5, d'OpenAI, et cinq autres avec Kimi Code et le modèle Kimi K2.6, de l'entreprise Moonshot AI.

Pour mesurer l'influence de la personnalité attribuée à l'agent, les chercheurs ont également exécuté cinq sessions d'Eko sans le fichier qui le décrivait comme curieux et facile à ennuyer, en utilisant à la place une instruction initiale plus brève.

Quels jeux a-t-il créés

Les chercheurs ont enregistré le raisonnement interne de chaque agent, le texte étape par étape expliquant ses décisions avant d'agir, et ont trouvé un motif : Eko formulait des hypothèses, concevait des tests, mesurait les résultats et ajustait son comportement.

« Nous avons réalisé qu'Eko a une attitude assez scientifique », a déclaré Antonio Norelli, chercheur au MIT et coauteur de l'étude, qui a comparé ce motif à la manière dont les bébés humains explorent le monde par le jeu.

Phillip Isola, informaticien du MIT et autre auteur, a décrit Eko comme un organisme difficile à classer : « il agit comme un bébé dans certains sens, mais c'est aussi une superintelligence », a-t-il soutenu, le comparant à une espèce animale inconnue.

Après les trente heures sur l'île, les chercheurs ont soumis les agents à quatre défis mesurables, tels que construire la tour la plus haute possible dans un temps fixe, et les ont comparés à des agents qui n'avaient jamais joué.

En effaçant de la mémoire de l'agent les notes décrivant une technique apprise pendant le jeu, les chercheurs ont vérifié que les performances chutaient précisément sur la tâche dépendant de cette technique, ce qui a confirmé que l'apprentissage provenait de l'expérience enregistrée par écrit et non d'une autre source.

Daniela Rus, directrice du CSAIL et coautrice de l'étude, a résumé la découverte centrale : « le jeu concerne la curiosité ou la recherche de nouveauté, et c'est exactement ce qu'Eko fait ».

Dans les conclusions de l'étude, les auteurs ont écrit que donner à un agent « un monde suffisamment riche et sûr, lui laisser choisir ce qui l'intéresse et permettre à la connaissance utile de s'accumuler à partir de cette histoire » pourrait devenir une voie d'entraînement différente de celle utilisée aujourd'hui par les principaux laboratoires d'intelligence artificielle.