Une start-up londonienne fondée par d’anciens chercheurs de Google DeepMind affirme avoir surpassé Anthropic et OpenAI sur une tâche précise : reproduire de façon autonome des résultats scientifiques déjà publiés. Son agent Faraday s’appuie pourtant sur un modèle d’intelligence artificielle bien plus modeste que ses rivaux, selon TechCrunch.
L’essentiel
- L’agent Faraday, développé par Inherent Labs, dépasserait Claude Opus 4.8 et GPT-5.5 pour reproduire des études scientifiques
- Il tourne sur Qwen 3.6, un modèle de seulement 27 milliards de paramètres
- La start-up, fondée par des anciens de DeepMind, a levé 50 millions de dollars en mai 2026
- Basée à Londres, l’équipe d’une douzaine de personnes vise 20 à 25 salariés d’ici fin 2026
Faraday, l’IA qui rejoue les découvertes scientifiques
Inherent Labs a été fondée par plusieurs anciens de Google DeepMind, dont Edward Hughes, cofondateur et chief scientist de la jeune pousse.
Son produit, baptisé Faraday, ne cherche pas à générer de nouvelles théories. Il tente plutôt de reproduire, de façon autonome, les résultats de publications scientifiques déjà connues.
« Beaucoup de doctorants commencent justement par ça », explique Edward Hughes, cité par TechCrunch. Cette étape de vérification occupe une part importante du travail des jeunes chercheurs.
Pour Inherent Labs, automatiser cette tâche permettrait de vérifier plus vite la fiabilité des travaux publiés, dans un contexte où la reproductibilité reste un problème récurrent en recherche.
Un modèle réduit qui déjoue les pronostics
Le détail qui surprend le plus tient à l’architecture de Faraday. L’agent ne s’appuie pas sur les modèles les plus puissants du marché, mais sur Qwen 3.6, une intelligence artificielle open source chinoise de seulement 27 milliards de paramètres.
À titre de comparaison, les modèles phares d’Anthropic et d’OpenAI comptent généralement plusieurs centaines de milliards de paramètres. Faraday parviendrait pourtant à surpasser Claude Opus 4.8 et GPT-5.5 sur ce test précis de réplication scientifique.
Ce match rappelle celui, plus large, que se livrent déjà ChatGPT, Gemini et Claude pour le titre de meilleur assistant IA du moment.
Cette performance illustre une tendance plus large observée en 2026 : la taille brute d’un modèle compte de moins en moins face à la qualité de son entraînement et des outils qui l’entourent.
Une jeune pousse portée par 50 millions de dollars
Inherent Labs a bouclé un tour de table de 50 millions de dollars en mai 2026, avant même la présentation publique de Faraday.
L’équipe, basée à King’s Cross, à Londres, compte aujourd’hui une douzaine de personnes. La start-up espère atteindre entre 20 et 25 salariés d’ici la fin de l’année.
Ce financement s’inscrit dans une vague plus large d’investissements dans l’IA appliquée à la recherche, un secteur où d’autres jeunes pousses misent aussi gros, à l’image de cette start-up qui veut héberger l’IA en orbite.
Pour l’instant, Inherent Labs n’a pas précisé si Faraday sera commercialisé auprès des laboratoires ou des éditeurs scientifiques, ni son calendrier de disponibilité publique.
Vérifier la science plutôt que la réinventer
L’enjeu dépasse la simple prouesse technique. La reproductibilité scientifique est régulièrement pointée du doigt : de nombreuses études publiées dans des revues à comité de lecture peinent à être confirmées par d’autres équipes.
Un outil capable de vérifier automatiquement des résultats pourrait, selon Inherent Labs, accélérer ce travail de contrôle plutôt que de multiplier les publications automatisées, un sujet sensible alors qu’un tiers du contenu publié en ligne est déjà rédigé par une IA.
Reste à savoir si d’autres laboratoires accepteront de confier cette vérification à un agent autonome, aussi performant soit-il sur le papier.
Pour aller plus loin : notre dossier complet sur ChatGPT et l'IA d'OpenAI.
