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Accueil > Actualités Minecraft > Deux IA battent l’Ender Dragon de Minecraft en moins de 9 minutes
Actualités Minecraft

Deux IA battent l’Ender Dragon de Minecraft en moins de 9 minutes

Par Ezral21 septembre 2026

Quelques jours après avoir vu GPT-6 Astra passer 141 heures dans Minecraft sans atteindre l’Ender Dragon, une nouvelle expérience vient de produire un résultat radicalement différent. Associé à une seconde IA appelée Jev, le modèle a cette fois participé à une partie terminée en seulement 8 minutes et 43 secondes.

L’expérience a été publiée le 20 septembre 2026 par l’ingénieur Ronak Malde. Elle repose sur plusieurs outils qui se partagent les rôles : Astra planifie la progression, Jev choisit rapidement les actions à effectuer et Mineflayer se charge de les exécuter dans Minecraft.

En bref

  • 🤖 GPT-6 Astra et Jev ont été combinés pour jouer à Minecraft.
  • ⏱️ L’Ender Dragon a été vaincu en 8 min 43,300 s.
  • 💥 Le combat final a été remporté avec six explosions de lits.
  • 💰 Les appels aux deux modèles auraient coûté moins d’un dollar.

L’Ender Dragon battu en 8 minutes et 43 secondes

Le run a été réalisé sur Minecraft Java Edition 1.16.5. L’agent démarre dans un nouveau monde avec un inventaire vide, récupère les ressources nécessaires, emprunte le Nether comme raccourci puis rejoint l’End.

Le run publié par Ronak Malde, avec Astra et Jev aux commandes. Vidéo : Ronak Malde

Le dépôt GitHub du projet indique un temps final de 8 minutes 43,300 secondes. L’agent atteint ensuite le portail de sortie avec toute sa vie et sans être mort une seule fois pendant la tentative.

Le combat contre l’Ender Dragon est particulièrement rapide : lorsqu’il vient se poser au-dessus du portail, l’agent utilise six lits pour provoquer des explosions et éliminer le boss dès son premier atterrissage.

Deux IA avec des rôles très différents

Le fonctionnement est assez simple à comprendre. GPT-6 Astra s’occupe de la stratégie générale. Il décide par exemple de ce qu’il faut récupérer ou de la prochaine zone à rejoindre.

Jev intervient à beaucoup plus court terme. À partir de la situation actuelle, il choisit parmi différentes actions : se déplacer, miner un bloc, ouvrir un coffre, fabriquer un objet ou attaquer.

Enfin, le logiciel Mineflayer transforme ces décisions en actions dans Minecraft. Durant le run, Jev a été sollicité 131 fois contre 35 appels à Astra.

Ronak Malde estime le coût total des modèles à moins d’un dollar : environ 0,96 dollar pour Astra et 0,01 dollar pour Jev.

Ce n’est pas un speedrun classique

Le temps de 8 minutes et 43 secondes peut sembler spectaculaire, mais il faut éviter de le comparer directement aux records réalisés par des joueurs humains.

La partie est jouée en difficulté Paisible et utilise une seed sélectionnée à l’avance. Le portail de l’End est déjà naturellement activé, son emplacement est connu et le trajet a été étudié auparavant. L’agent reçoit également des informations structurées provenant directement du jeu au lieu de devoir comprendre Minecraft uniquement à partir de l’image affichée à l’écran.

Mineflayer prend ensuite en charge une partie du déplacement et des interactions. L’agent ne découvre donc pas Minecraft comme le ferait un joueur avec une souris et un clavier : il évolue dans un environnement préparé pour tester sa capacité à enchaîner rapidement des objectifs.

Un contraste saisissant avec l’expérience des 141 heures

Le résultat tranche fortement avec une autre expérience récente. Le 17 septembre, nous évoquions une partie durant laquelle GPT-6 Astra avait joué seul à Minecraft pendant 141 heures.

Le modèle était alors parvenu à construire une ferme à Blazes et à récupérer plusieurs ressources importantes, mais n’avait jamais atteint l’Ender Dragon. Après l’explosion d’un Creeper ayant détruit une partie de sa progression, il avait même passé plusieurs heures à cultiver principalement des pommes de terre.

La différence vient surtout de l’organisation du nouveau système. Ici, Astra ne doit plus tout gérer seul : la planification, les décisions rapides et l’exécution sont réparties entre plusieurs outils spécialisés. Le run bénéficie aussi d’une seed connue et d’un itinéraire préparé à l’avance.

C’est finalement ce qui rend l’expérience intéressante. Plus que le temps obtenu, elle montre qu’en répartissant les tâches entre plusieurs agents, une IA peut progresser beaucoup plus efficacement dans un environnement complexe comme Minecraft.

Le code utilisé pour cette expérience est disponible publiquement sur GitHub. Le développeur y détaille également les conditions du run, la seed utilisée et les limites du système afin que le résultat ne soit pas présenté comme un speedrun humain classique.

Sources : Ronak Malde – publication originale et vidéo du run · GitHub – Minecraft Agent

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