Les agents AI : quand trop, c’est vraiment trop !

Imagine un monde où des hordes d’agents AI se bousculent pour résoudre des problèmes. C’est un peu le scénario que proposent Anthropic et OpenAI avec leurs armées d’agents. Mais attention, plus d’agents ne veut pas forcément dire mieux ! Des chercheurs du NTT Research’s Physics of Artificial Intelligence (PAI) Lab et de Harvard University’s Center for Brain Science (CBS) ont découvert qu’au-delà d’un certain nombre, les agents AI commencent à se marcher sur les pieds.

En 2024, OpenAI parlait de “swarm” pour décrire ses architectures multi-agents. Anthropic, lui, préfère parler d’orchestration multi-agents. L’idée derrière tout ça ? Plus tu as d’agents, plus t’es productif. Sauf que non !

Les agents AI peuvent devenir contre-productifs lorsqu'ils sont trop nombreux.

Quand les agents deviennent des ennemis

Elizabeth Pavlova, senior data scientist chez Harvard CBS, et Hidenori Tanaka, à la tête du PAI Lab de NTT et associé au Harvard CBS, ont montré qu’ajouter des agents ne garantit pas une meilleure performance. Au contraire, ça peut même tout foutre en l’air.

Dans une étude qui sera présentée à l’ICML 2026 Workshop AI4GOOD, ils expliquent que le nombre idéal d’agents pour le Flag Game, un jeu conçu pour évaluer les interactions multi-agents, est de 16. Moins de 16 agents et t’as pas assez d’infos pour prendre une décision collective. Plus de 16 et ça devient le bordel : les agents se polarisent et forment des camps opposés.

Le Flag Game : un jeu de devinettes géantes

Dans ce jeu, chaque agent voit seulement une partie d’un drapeau et doit deviner quel pays il représente. Les agents communiquent entre eux pour partager leurs hypothèses et essayer de trouver la réponse correcte. Le jeu se termine quand 85% des agents sont d’accord pendant trois tours consécutifs ou après un certain nombre de tours.

Mais voilà le hic : ajouter trop d’agents complique la communication. Les groupes commencent à se former, chacun validant sa propre position sans écouter les autres. C’est comme si t’avais une équipe où tout le monde parle en même temps et personne n’écoute vraiment. Bref, le chaos total !

Qualité vs Quantité : le dilemme des agents AI

Pour Tanaka, “simplement ajouter plus d’agents ne rend pas nécessairement les choses meilleures. C’est comme embaucher plein de gens sans réfléchir : ça ne fait pas automatiquement une entreprise plus efficace.”

Le message pour les entreprises ? Quand il s’agit d’agents AI, mise sur la qualité plutôt que la quantité. Un agent bien formé et bien orchestré vaut mieux qu’une horde d’agents qui se battent entre eux.

Pour conclure sur : " Les agents AI : quand trop, c’est vraiment trop ! "

Imagine un peu : tu as une équipe où chaque membre a son propre avis et refuse de changer d’opinion. C’est exactement ce qui se passe avec trop d’agents AI. Ils deviennent tellement focalisés sur leurs propres hypothèses qu’ils oublient de collaborer efficacement.

Cela peut conduire à des décisions incohérentes ou inefficaces, car les agents ne parviennent pas à s’accorder sur une solution commune. En plus, la communication devient de plus en plus compliquée. Plus il y a d’agents, plus il y a de bruit dans le système.

Source : https://www.theregister.com/ai-and-ml/2026/07/28/too-many-ai-agents-can-get-in-each-others-way/5279292