Anthropic explore des IA capables de se répliquer hors datacenter

Étude publiée le 12 octobre. Anthropic a publié une étude sur la capacité de petits modèles d’IA à se répliquer sur des objets connectés. Les chercheurs ont examiné une copie d’un objet connecté vers un autre. Cette opération pourrait se dérouler sans nécessiter de datacenter. William Zhou et Daniel Freeman estiment que de petits modèles pourraient devenir capables de cette réplication d’ici quelques mois. Anthropic précise toutefois qu’il n’existe pas encore de réplicateur pleinement autonome. L’étude place donc le sujet au stade de l’expérimentation. Elle porte sur des modèles capables d’exécuter l’inférence sur des équipements grand public. La publication originale est disponible chez Anthropic.

Des boîtiers grand public testés. Les chercheurs ont fait tourner Gemma4-26B-A4B sur 15 boîtiers Android TV d’entrée de gamme. Le débit atteint 0,39 token par seconde sur les boîtiers testés. Ce résultat documente l’exécution d’un modèle de grande taille sur du matériel peu coûteux. Il ne décrit pas une réplication entièrement automatisée. Anthropic relie cette possibilité à la présence de nombreux objets connectés. Le scénario étudié repose sur le déplacement d’un modèle d’un appareil vers un autre. L’étude associe cette piste aux capacités matérielles accessibles dans des équipements courants. Le compte rendu publié par Silicon présente les résultats de cette expérimentation.

Les modèles compacts gagnent en portée

Un modèle de 9 milliards. Anthropic a aussi testé un modèle de 9 milliards de paramètres. Son fonctionnement avec 4 Go de RAM nécessite au moins quatre machines. L’inférence a toutefois fonctionné sur 8 des 9 types de matériel testés. Ce résultat montre une compatibilité étendue entre ce modèle et les équipements évalués. Il ne mesure pas une capacité autonome de réplication. Les chercheurs ont également observé une progression avec Qwen 3.5-9B. Le taux de réussite de son installation a augmenté de 45 % à un niveau supérieur. Ces essais portent donc sur l’installation et l’exécution de modèles sur plusieurs catégories de matériel connecté.

Des délais encore longs. L’installation complète de l’inférence prendrait entre 71 et 150 heures pour Gemma4-26B-A4B. Cette durée concerne le déploiement complet du modèle sur les équipements testés. Elle donne un repère concret sur les contraintes opérationnelles actuelles. Anthropic s’appuie également sur le botnet Kimwolf, qui a infecté plus de deux millions d’appareils. Ce précédent illustre l’existence d’un parc d’objets connectés déjà compromis à grande échelle. William Zhou et Daniel Freeman prévoient une évolution de la capacité de réplication dans les prochains mois. Anthropic indique qu’un modèle de 8 milliards de paramètres pourrait un jour atteindre les capacités de GLM-5.2.

Anthropic projette un niveau GLM-5.2

Une échéance annoncée pour 2026. Anthropic estime que la fin de 2026 pourrait correspondre au moment où un petit modèle atteindrait le niveau de GLM-5.2. Cette affirmation constitue une prévision attribuée à Anthropic. Elle ne décrit pas une performance déjà observée dans l’étude. Les tests rapportent plutôt l’exécution de Gemma4-26B-A4B sur 15 boîtiers Android TV. Ils rapportent aussi l’inférence d’un modèle de 9 milliards de paramètres sur 8 des 9 matériels testés. Les délais d’installation restent compris entre 71 et 150 heures pour Gemma4-26B-A4B. Ces chiffres situent les capacités observées et l’échéance annoncée dans deux registres distincts.