Chez Anthropic, 90 % des ingénieurs construisent des agents auto-améliorants en se basant sur un principe fondamental : Fermer la boucle. Pas simplement « donner une tâche à l’IA ». Lui fournir un moyen de vérifier son propre travail. Voici le modèle qu’ils utilisent : 1. L’agent génère une sortie 2. L’agent effectue une étape de vérification sur son propre résultat 3. Si cela échoue, il réessaie avec de nouveaux contextes 4. Boucle jusqu’à ce qu’il réussisse — ou qu’il escalade C’est pourquoi les agents d’IA modernes semblent plus intelligents que les anciens. Ce n’est pas un meilleur modèle. C’est une architecture supérieure. Le modèle n’a pas changé. La boucle, si. Si vous construisez des agents aujourd’hui, arrêtez de penser d’abord aux invites. Pensez d’abord aux boucles de rétroaction. Un modèle médiocre avec une boucle de rétroaction serrée surpassera systématiquement un excellent modèle sans boucle.