Quatre IA terminent Minecraft en 27 heures après 605 morts

Quatre intelligences artificielles ont réussi à terminer Minecraft en battant l’Ender Dragon, sans qu’un humain leur indique comment progresser. L’expérience a duré 27 heures et 14 minutes, durant lesquelles les agents ont écrit 2 783 programmes, échangé 229 messages et cumulé 605 morts. Une aventure laborieuse, mais qui montre comment plusieurs IA peuvent s’organiser pour atteindre un objectif commun.

Cette expérience est présentée dans une étude publiée le 15 octobre 2026 par Maxence Faldor, Satinder Singh et Roberta Raileanu. Les chercheurs ont confié à quatre agents utilisant Gemini 4 Argon une mission simple : partir de zéro dans un monde Minecraft en survie et vaincre l’Ender Dragon. Aucun itinéraire ni répartition des tâches ne leur était imposé.

Comment quatre intelligences artificielles peuvent-elles jouer à Minecraft ?

Quand on imagine une IA qui joue à Minecraft, on pense facilement à un programme qui regarde l’écran et appuie sur les touches d’un clavier. C’était justement le principe d’une autre expérience avec GPT-6 Astra, qui a joué 141 heures à Minecraft sans parvenir à vaincre le dragon. Ici, l’approche est différente : les agents ne jouent pas en observant directement l’écran.

Les chercheurs ont utilisé Mineflayer, une bibliothèque JavaScript permettant de contrôler un personnage Minecraft par programmation. Chaque agent pouvait consulter des informations sur son personnage et son environnement : ses coordonnées, sa santé, son inventaire, les blocs proches ou encore les créatures présentes autour de lui.

Pour agir, l’IA devait écrire du code. Par exemple, au lieu de maintenir la touche Z pour avancer, elle pouvait créer un programme demandant à son personnage de rejoindre des coordonnées précises. Pour miner, elle devait identifier des blocs, écrire les instructions nécessaires, lancer le programme et vérifier le résultat.

Si le programme échouait, l’agent recevait un message d’erreur et devait trouver une autre solution. Une action durait généralement quelques dizaines de secondes avant qu’il réfléchisse à l’étape suivante.

Les quatre agents partageaient le même monde et pouvaient communiquer par le chat de Minecraft. Ils disposaient aussi d’une mémoire commune, dans laquelle ils notaient des coordonnées, des découvertes et des solutions à des problèmes déjà rencontrés.

Un cinquième agent, appelé Observer, était chargé de surveiller les événements et de vérifier les informations annoncées par les joueurs. Il ne participait pas à l’aventure.

Dès les premières minutes, les IA se répartissent les tâches

Pour battre l’Ender Dragon, les agents devaient accomplir les mêmes grandes étapes qu’un joueur : récolter des ressources, fabriquer des outils, rejoindre le Nether, obtenir des perles de l’Ender et des bâtons de Blaze, retrouver un Stronghold, puis activer son portail vers l’End.

Mais plutôt que de suivre tous le même chemin, les agents ont commencé à se coordonner dans le chat. En une dizaine de minutes, ils avaient déjà discuté d’une première répartition du travail.

Gyldenia s’est occupé de chercher de la nourriture, des lits et des ressources utiles. Bulicame est parti à la recherche de diamants. Janesick s’est concentré sur les outils et le fer, tandis qu’Auratian préparait le portail du Nether.

Cette organisation n’avait pas été programmée par les chercheurs. Les IA ont choisi elles-mêmes de se spécialiser pour éviter que tout le monde perde du temps à faire la même chose.

Cette stratégie a rapidement porté ses fruits. Moins de deux heures après le début de la partie, l’équipe disposait déjà d’outils en fer, de diamants et d’un portail du Nether fonctionnel.

Dans le Nether, les premières grosses difficultés apparaissent

Une fois dans le Nether, les agents devaient obtenir les ressources nécessaires à la fabrication des yeux de l’Ender. Ceux-ci demandent des perles de l’Ender et de la poudre de Blaze, obtenue à partir des bâtons de Blaze.

L’équipe s’est organisée sur deux fronts. Une partie des joueurs recherchait une forteresse du Nether pour combattre des Blazes. Les autres récupéraient des perles en attirant des Endermen près d’abris suffisamment bas pour les empêcher de passer.

Ce dernier détail est intéressant : les IA ont exploité une mécanique bien connue des joueurs. Les Endermen étant trop grands pour passer sous un plafond de deux blocs, il est possible de les attaquer depuis un abri sans qu’ils puissent vous atteindre directement.

Au bout de cinq heures et demie, l’équipe avait déjà réuni quinze perles de l’Ender dans un coffre commun. Le véritable problème a été de ramener la poudre de Blaze dans le monde normal.

Janesick est notamment mort avec douze poudres de Blaze sur lui. Plus tard, une boule de feu de Ghast a détruit des objets abandonnés au sol. Chaque perte obligeait l’équipe à recommencer une partie du travail.

Plutôt que de répéter exactement les mêmes erreurs, les agents ont commencé à noter des règles dans leur mémoire partagée, par exemple pour mieux protéger les ressources importantes et organiser leur récupération en cas de mort.

Une IA utilise les mathématiques pour retrouver le Stronghold

L’une des étapes les plus surprenantes concerne la recherche du Stronghold, la forteresse souterraine qui abrite le portail vers l’End.

Habituellement, un joueur lance un œil de l’Ender, suit sa direction, avance puis recommence jusqu’à se rapprocher de la structure. L’agent Janesick a choisi une méthode plus précise : la triangulation.

Le principe est assez simple. Imaginez que vous vous trouviez à deux endroits différents et que vous sachiez, depuis chacun, dans quelle direction se situe un lieu. En traçant deux lignes correspondant à ces directions, leur point de croisement donne une estimation de sa position.

Dans Minecraft, Janesick a lancé deux yeux de l’Ender depuis des positions distinctes, enregistré leur déplacement toutes les 50 millisecondes et calculé l’intersection des trajectoires.

Le calcul a désigné une zone située à environ 1,3 kilomètre du village. La position estimée se trouvait à seulement 43 mètres de la véritable salle du portail.

Cette méthode a surtout permis de remplacer une longue exploration approximative par un calcul basé sur les informations du jeu. Pour une IA qui sait écrire du code, enregistrer des coordonnées et effectuer des opérations mathématiques devient un moyen efficace de résoudre ce type de problème.

La suite a pourtant failli tourner à la catastrophe. Auratian s’est noyé alors qu’il transportait les douze yeux de l’Ender nécessaires au portail. Les autres agents ont partagé l’emplacement des objets et le temps restant avant leur disparition. Bulicame est parvenu à tous les récupérer, avec seulement deux minutes et demie de marge.

Après 13 heures et 17 minutes, les douze yeux étaient finalement installés et le portail de l’End était activé.

L’Ender Dragon leur a résisté pendant près de 14 heures

Atteindre l’End ne représentait finalement que la moitié du travail. C’est face au dragon que les IA ont rencontré leurs plus grandes difficultés.

Les agents ont été tués 69 fois par l’Ender Dragon. Ils ont dû comprendre comment s’approcher de lui, éviter ses attaques et réagir lorsqu’il adoptait un comportement inattendu.

Au fil des tentatives, ils ont établi plusieurs règles : ne pas rester sur la plateforme d’arrivée, privilégier les attaques lorsque le dragon se pose près du portail central et quitter la dimension lorsque son comportement reste bloqué.

Pour réinitialiser certaines situations, les agents ont même choisi de sauter volontairement dans le vide afin de revenir à leur point de réapparition. Lors d’une tentative, les quatre personnages ont quitté l’End dans un intervalle d’environ six minutes pour permettre à la dimension de se décharger.

Le déclic : détruire les cristaux qui soignent le dragon

Le principal obstacle était pourtant une mécanique fondamentale du combat. Les cristaux de l’End placés au sommet des piliers d’obsidienne permettent au dragon de récupérer de la vie.

Ce n’est qu’après environ 21 heures d’expérience qu’Auratian a clairement identifié leur rôle dans les difficultés rencontrées par l’équipe. Les agents ont alors adopté une méthode simple : empiler des blocs de terre près des piliers, atteindre les cristaux, les détruire et redescendre.

Il leur a fallu encore quatre heures et quarante minutes pour éliminer les dix cristaux présents dans ce monde. Une fois la régénération du dragon interrompue, l’équipe a enfin pu réduire sa barre de vie de manière durable.

Trente-neuf minutes après la destruction du dernier cristal, Bulicame a porté le coup final. Le serveur Minecraft a enregistré le succès « Free the End », confirmant la victoire de l’équipe après 27 heures et 14 minutes.

605 morts : pourquoi cette victoire reste très différente de celle d’un joueur

Le résultat montre que plusieurs IA peuvent mener un projet compliqué jusqu’à son terme. Mais il serait trompeur de présenter cette partie comme une démonstration d’un niveau de jeu supérieur à celui d’un humain. La comparaison avec les 141 heures de GPT-6 Astra doit notamment tenir compte d’une différence majeure : Astra utilisait les commandes habituelles d’un ordinateur, tandis que ces quatre agents disposaient d’outils de programmation conçus pour interagir avec Minecraft.

D’abord, les agents ont joué en difficulté Facile. Ils ont également bénéficié des informations fournies par Mineflayer, qui peuvent être beaucoup plus précises que ce qu’un joueur voit normalement à l’écran.

Par exemple, les programmes pouvaient accéder à des données internes du jeu, y compris des propriétés de créatures ou des informations sur le comportement du dragon. Les agents n’avaient donc pas besoin d’interpréter uniquement les animations et les sons comme le ferait un joueur utilisant un écran, une souris et un clavier.

Ensuite, environ 22 % des programmes exécutés se sont terminés par une erreur. La réussite est venue d’une succession de tentatives, de corrections et de récupérations après les échecs, plutôt que d’un parcours maîtrisé du début à la fin.

Enfin, l’étude décrit une seule partie réussie. Elle ne permet pas de savoir si les mêmes agents gagneraient régulièrement, s’ils réussiraient aussi bien dans un monde plus difficile ou combien de temps leur demanderait une autre graine Minecraft.

Pourquoi les chercheurs ont-ils choisi Minecraft pour cette expérience ?

Minecraft constitue un terrain d’essai intéressant parce qu’une tâche apparemment simple, vaincre l’Ender Dragon, demande en réalité de résoudre de nombreux problèmes dans un ordre précis. Le jeu se prête aussi à d’autres expériences étonnantes : nous avions présenté une IA capable de générer du texte grâce à 445 782 blocs de commande. Dans ce cas, le modèle fonctionnait à l’intérieur même de Minecraft, et non comme un agent chargé d’y jouer.

Impossible de fabriquer des yeux de l’Ender sans avoir obtenu les bonnes ressources. Impossible d’activer le portail sans retrouver le Stronghold. Et difficile de battre le dragon sans comprendre les cristaux qui le soignent.

Les chercheurs voulaient donc surtout observer si des agents capables d’écrire du code pouvaient conserver un objectif pendant plus d’une journée, organiser leur travail, partager leurs découvertes et corriger leurs erreurs.

Les quatre IA ont notamment conservé des notes communes, créé des fonctions réutilisables et développé des procédures pour éviter de refaire les mêmes erreurs. Une fonction destinée à contourner un problème de fabrication avec Mineflayer a ainsi été retrouvée dans 655 programmes écrits par les différents agents.

Ce comportement intéresse les chercheurs au-delà de Minecraft. Les mêmes difficultés existent dans des projets informatiques : répartir les tâches, conserver les informations importantes, vérifier qu’une action a fonctionné et reprendre le travail après un échec. Dans un autre registre, un créateur avait même relié une simulation du réseau neuronal d’une mouche à une créature Minecraft, pour observer comment ses signaux pouvaient être traduits en déplacements. Ce ne sont pas les mêmes technologies, mais toutes utilisent Minecraft comme environnement d’expérimentation.

Pour autant, cette expérience ne démontre pas que les IA peuvent désormais accomplir n’importe quel projet complexe sans assistance. Elle montre qu’une équipe d’agents peut atteindre un objectif long et difficile dans un environnement programmable, mais avec un coût important en essais, en temps et en calcul.