Si vous vous êtes déjà demandé à quel point nous sommes proches d’ systèmes d’IA capables de concevoir des versions améliorées d’eux-mêmes, Vals AI vient de créer le tableau de bord. L’indice de amélioration récursive autonome (RSI Index) de l’entreprise tente de quantifier quelque chose qui, jusqu’à présent, restait principalement dans le domaine des préoccupations théoriques : quelle est la capacité des modèles de pointe actuels à mener la recherche et le développement nécessaires pour construire leurs successeurs ?
Le modèle le plus performant sur l'indice, Claude Fable 5.1, obtient 35,03 %. Cela semble faible, jusqu'à ce que vous compreniez l'échelle.
Comment l'indice RSI fonctionne réellement
Vals AI a conçu l'indice autour de cinq tâches spécifiques qui reflètent le flux de travail réel du développement de l'IA. Les modèles sont évalués sous des contraintes fixes de calcul et de temps, ce qui signifie qu'ils ne peuvent pas simplement atteindre un bon score en consommant des ressources illimitées.
Le système de notation est ancré sur des points de référence plutôt que sur des notes arbitraires. Un score de 0 représente une ligne de base, 0,5 correspond aux niveaux de performance déjà documentés dans des recherches publiées, et un optimum théorique est situé à 1.
Le score de 35,03 % de Claude Fable 5.1 signifie qu'il effectue des performances significatives, mais qu'il ne parvient toujours pas à reproduire des techniques déjà connues des chercheurs. Les modèles peuvent surpasser les techniques existantes dans l'exécution d'expériences, mais ils restent généralement en retard pour produire de nouvelles techniques.
Pourquoi cela compte maintenant
L'indice RSI a été lancé en août 2026 dans le cadre d'une collaboration entre Vals AI et CoreWeave, coordonné avec la levée de fonds de série A de 40 millions de dollars de l'entreprise. Cette levée a valorisé Vals AI à 400 millions de dollars.
Le PDG Rayan Krishnan a positionné l'indice comme comblant un défaut critique. Les principaux laboratoires d'IA ont déjà commencé à faire référence au potentiel d'amélioration récursive autonome dans leurs fiches de modèle, mais sans cadre normalisé pour la comparaison, ces références manquent de base commune d'évaluation.
Au cours des six mois suivant son levée de fonds, le chiffre d'affaires de Vals AI a augmenté huit fois par rapport à l'ensemble de l'année 2025. Sa base de clients a doublé. Son effectif a triplé.
La question de gouvernance
Krishnan a été vocal sur ce que l'indice RSI implique pour la régulation. La préoccupation n'est pas qu'un modèle avec un score de 35 % soit sur le point de déraper. C'est que la trajectoire passant de 35 % à des scores plus élevés pourrait être abrupte, et que le développement de ces capacités se déroule dans un nombre limité de laboratoires avec une visibilité externe réduite.
Krishnan a souligné la nécessité de structures de gouvernance internationale pour suivre l'évolution de ces avancées. L'indice RSI lui confère un fondement empirique : il est plus difficile de rejeter les appels à une supervision lorsque l'on peut pointer une métrique concrète démontrant des progrès mesurables vers une auto-amélioration autonome.