Un laboratoire londonien qui défie les géants de l'IA
Inherent, petite start‑up britannique née de l’expérience de plusieurs anciens de Google DeepMind, vient de faire du bruit dans le monde de l’intelligence artificielle. Après une levée de fonds de 50 millions de dollars, l’équipe a dévoilé son nouvel agent, baptisé Faraday, qui a réussi à reproduire les résultats d’articles scientifiques publiés, surpassant des modèles bien plus imposants comme Claude Opus 4.8 d’Anthropic et le GPT‑5.5 d’OpenAI.
Faraday : un petit modèle, de grands résultats
Ce qui rend la performance de Faraday particulièrement intrigante, c’est la taille du réseau sous‑jacent. Le système s’appuie sur Qwen 3.6, un modèle ne comptant que 27 milliards de paramètres, alors que les concurrents cités dépassent largement les 100 milliards. Malgré cette différence de capacité brute, Faraday a non seulement atteint une précision supérieure dans la réplication d’expériences, mais il a également démontré ce que les fondateurs appellent le « goût de la recherche » – la capacité à identifier les expériences les plus prometteuses et à concevoir des protocoles pertinents.
Pour inculquer ce sens intuitif, Inherent a privilégié l’apprentissage par renforcement, une méthode qui récompense l’IA lorsqu’elle produit des résultats utiles plutôt que de lui imposer des règles strictes. Cette approche, inspirée des pratiques humaines où les doctorants commencent souvent par reproduire des travaux existants, vise à créer des agents capables de généraliser leurs compétences à de nouveaux domaines scientifiques.
Une stratégie collaborative plutôt que propriétaire
Plutôt que de développer chaque composant en interne, Inherent a choisi d’intégrer des outils déjà éprouvés. Ainsi, Faraday utilise le Codex de GPT‑5.5 d’OpenAI pour la génération de code, à l’image des chercheurs qui s’appuient sur des logiciels open‑source au lieu de réinventer la roue. Cette philosophie reflète la vision du cofondateur Edward Hughes : un partenaire d’équipe qui, au lieu de simplement répondre à nos attentes, propose des idées inattendues, mène des expériences autonomes et revient avec des résultats à discuter.
Cette dynamique collaborative s’étend également à la culture d’entreprise. Tous les membres d’Inherent travaillent physiquement dans leurs bureaux du quartier de King’s Cross, un pôle d’innovation qui a bénéficié de la présence de DeepMind. Selon Hughes, la proximité favorise les échanges rapides et la créativité, deux ingrédients essentiels pour pousser les limites de l’IA scientifique.
Implications pour l’avenir de la recherche
Si la réplication d’études constitue aujourd’hui un benchmark, le véritable enjeu d’Inherent réside dans la capacité de ses agents à générer de nouvelles connaissances. En entraînant Faraday à « sentir » quelles expériences méritent d’être menées, la start‑up espère un jour voir ses IA proposer des hypothèses inédites, concevoir des protocoles originaux et même publier des articles autonomes. Un tel scénario transformerait la manière dont la communauté scientifique explore les inconnues, en accélérant le cycle d’hypothèse‑expérimentation‑validation.
Pour les investisseurs, le message est clair : un petit modèle, optimisé par un apprentissage par renforcement intelligent, peut rivaliser avec les mastodontes du secteur. Inherent montre que l’innovation ne dépend pas uniquement de la taille du réseau, mais surtout de la façon dont il est entraîné et intégré dans un écosystème collaboratif.