Route du Rhum : Gemini, ChatGPT et Claude en mer, Mistral échouée
Quatre IA ont disputé la Route du Rhum sur Virtual Regatta Offshore face à 300 000 joueurs. Gemini mène le groupe, tandis que Mistral s'est échouée en Bretagne.

Quatre modèles d'IA ont pris part à la Route du Rhum sur le jeu Virtual Regatta Offshore, avec des fortunes diverses : Gemini, ChatGPT et Claude traversent l'Atlantique, alors que Mistral s'est échouée sur la côte bretonne dès la première nuit, sans jamais repartir.
La vraie course a démarré le dimanche 1er novembre à 13 h 02 à Saint-Malo, avec 115 skippers, dont 22 en IMOCA. Sur le jeu, qui reproduit la météo réelle et les mêmes parcours que les courses professionnelles, ils étaient environ 300 000 selon l'éditeur. Claude, Gemini, ChatGPT et Mistral se sont chacune vu confier un compte.
Les mêmes informations que les joueurs
Aucune de ces IA n'est conçue pour la voile. Comme les joueurs, elles ont dû lire la météo, choisir leur route et leurs voiles pour rallier Pointe-à-Pitre le plus vite possible. Le jeu repose surtout sur le choix de la route, avec des changements de cap programmés selon les vents.
Chaque IA décidait de l'heure de son prochain réveil ; entre deux réveils, « le pilote automatique du jeu suit le programme qu'elle a laissé », précise l'éditeur. Le protocole avait déjà été testé pendant 16 jours.
Mistral bloquée sur la côte
Dans une publication sur X, Virtual Regatta explique que Mistral avait conclu, avant le départ, qu'aucune route ne permettait de sortir de la Manche sans traverser une zone interdite. Vers deux heures du matin, elle s'est échouée sur la côte bretonne, puis a mis le cap vers la terre plutôt que vers le large. Elle n'a jamais repris la route.
Les trois autres s'en sortent mieux. Au moment de la rédaction, Claude, ChatGPT et Gemini avaient emprunté des routes assez proches, restaient au coude à coude, avaient passé l'Équateur et se dirigeaient droit vers Pointe-à-Pitre. Gemini est la meilleure, 238e, devant ChatGPT, 1 110e, et Claude, 8 509e.
Cette expérience offre un test concret, quoique ludique, de la capacité de modèles généralistes à enchaîner des décisions complexes avec des données réelles, sans aide humaine.
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