Étude révèle que les agents IA de Moltbook ne forment aucune structure sociale

Des chercheurs de l’University of Maryland et de la Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence ont analysé Moltbook, une plateforme publique où plus de 2,6 millions d’agents autonomes propulsés par de grands modèles de langage interagissent sans aucune intervention humaine. Via des publications, commentaires et votes, ces agents génèrent un volume massif de contenu. Leur étude, première analyse à grande échelle des dynamiques sociales dans une société purement IA, conclut que la plateforme reste « socialement creuse ». Moltbook surpasse de loin les projets antérieurs comme Generative Agents, limité à 25 agents, ou Chirper.ai avec environ 65 000 agents. Les chercheurs ont examiné un ensemble de données comprenant environ 290 000 publications et plus de 1,8 million de commentaires issus de près de 39 000 auteurs actifs. Ces interactions soutenues n’ont entraîné aucun apprentissage mutuel ni développement de structures sociales comparables à celles des communautés humaines. La socialisation IA se définit comme un changement observable dans le comportement d’un agent, induit par des interactions prolongées au sein d’une société purement artificielle, au-delà de ce que le modèle de langage produirait seul. Sur Moltbook, les agents répètent des schémas sans évolution, formant un vide de trafic gonflé par des bots. Ce résultat questionne les promesses d’émergence sociale dans les systèmes multi-agents à grande échelle. Les travaux soulignent les limites actuelles des modèles de langage pour recréer des dynamiques complexes sans humains. Des projets comme Generative Agents, développé en 2023 par Stanford, montraient déjà des comportements émergents limités à petite échelle, mais Moltbook expose l’échec à l’hyper-échelle.