R&D / Alakris Lab

Alakris Lab

Recherche sur les organisations autonomes d’IA

Alakris Lab est l’initiative de recherche et développement d’Alakris consacrée aux organisations autonomes d’IA : des systèmes où des agents accomplissent un travail opérationnel réel, coopèrent avec les humains et d’autres agents, prennent des décisions, se remettent des défaillances et gagnent progressivement en autonomie.

Alakris conçoit et étudie des organisations autonomes d’IA où les agents évoluent d’assistants vers des employés numériques et des équipes coordonnées capables d’accomplir un travail organisationnel réel.

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  1. Agents d’IA
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  4. Organisations autonomes d’IA

Alakris Lab

Qu’est-ce qu’Alakris Lab ?

Alakris Lab est la direction de recherche d’Alakris. Les déploiements commerciaux réels d’agents d’IA permettent d’étudier non seulement la qualité des modèles, mais aussi la fiabilité du travail organisationnel de longue durée.

Comment des systèmes d’IA peuvent-ils accomplir de manière fiable un travail organisationnel de longue durée dans des environnements réels ?

Notre thèse de recherche

Alakris étudie les architectures, méthodes et métriques permettant aux agents spécialisés de partager le travail, préserver les limites d’autorité, se remettre des défaillances et rester responsables devant les personnes.

Nous pensons que la prochaine grande étape de l’intelligence artificielle appliquée ne sera pas un agent autonome isolé, mais des organisations composées de plusieurs agents spécialisés travaillant avec les humains.

R&D

Programme de recherche

Huit domaines liés structurent le programme de recherche à long terme d’Alakris Lab.

01

Coordination multi-agents

Comment les agents répartissent les tâches, transmettent le contexte et coordonnent leur travail.

02

Autonomie de longue durée

Comment les agents exécutent des travaux durant des heures, des jours ou des semaines sans supervision continue.

03

Fiabilité des employés numériques

Fiabilité, détection des erreurs et reprise après défaillance des employés numériques.

04

Collaboration humain-agent

Comment les personnes délèguent le travail et contrôlent le niveau d’autonomie des agents.

05

Mémoire et contexte des agents

Mémoire à long terme et préservation du contexte entre les tâches.

06

Gouvernance de l’IA

Autorisations, responsabilités, politiques et limites des agents autonomes.

07

Économie du travail de l’IA

Coût des tâches, productivité et comparaison rigoureuse du travail humain et de l’IA.

08

Référentiels pour organisations autonomes

Méthodes de mesure de l’autonomie, de la qualité et de l’efficacité des organisations d’IA.

Nouveaux axes de recherche

Les domaines dans lesquels Alakris souhaite apporter de nouvelles connaissances comprennent :

Au lieu d’étudier les agents uniquement dans des simulations, Alakris vise à évaluer les systèmes autonomes au moyen de déploiements opérationnels réels.

  • Mesure de l’autonomie organisationnelle de l’IA
  • Référentiels pour le travail réel de l’IA
  • Architectures de coordination de plusieurs employés numériques
  • Métriques d’intervention humaine
  • Mécanismes de reprise pour les agents de longue durée
  • Modèles de gouvernance des équipes autonomes
  • Modèles économiques des organisations opérées par l’IA

La recherche par le déploiement réel

Les produits réels créent une boucle de recherche mesurable, tandis que les données privées des clients restent hors de la surface publique de recherche.

  1. Déploiement
  2. Télémétrie
  3. Jeu de données
  4. Expérience
  5. Référentiel
  6. Recherche
  7. Meilleur produit
  • Taux d’achèvement des tâches
  • Taux d’intervention humaine
  • Coût par tâche
  • Latence
  • Taux d’échec
  • Taux de reprise
  • Niveau d’autonomie
  • Achèvement des tâches de longue durée

Autonomie en environnements extrêmes

Les environnements extrêmes constituent un cadre utile pour étudier l’autonomie avec des communications limitées, des ressources contraintes, des défaillances et une intervention humaine différée.

Nous considérons ces environnements comme un test de résistance à long terme pour les architectures et métriques des organisations autonomes d’IA, et non comme l’annonce d’un programme spatial ou d’un partenariat actuel.

  • Environnements industriels isolés
  • Opérations spatiales
  • Exploration planétaire
  • Futures missions martiennes

Collaboration scientifique

Alakris Lab est ouvert au dialogue avec les chercheurs, universités, laboratoires d’IA et entreprises technologiques travaillant sur les agents autonomes, les systèmes multi-agents, la sûreté de l’IA, la robotique et l’IA organisationnelle.

Discuter d’une collaboration scientifique
  • Expériences conjointes
  • Développement de référentiels
  • Recherche sur les jeux de données
  • Rapports techniques
  • Publications scientifiques
  • Pilotes de recherche appliquée
  • Stages de recherche
  • Collaborations universitaires
  • Programmes de doctorat industriel

Publications et recherche

Matériaux publiés et recherches en cours d’Alakris Labs au 6 octobre 2026. Prépublications, manuscrits, préenregistrement et données ont des statuts distincts ; tous ne sont pas des publications évaluées par les pairs.

Articles
Rapports techniques
Référentiels
Jeux de données
Open source

Programme de recherche

Digital Organizations Beyond Human Reach

Programme à long terme sur les organisations autonomes lorsque l’autorité humaine est inaccessible, les postes persistants et la mémoire institutionnelle. Travaux futurs : résilience, répartition des pouvoirs et continuité de la mission. Il s’agit d’un programme de recherche, pas d’une promesse de produits disponibles.

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Prépublication · 20 août 2026

Escalation Presupposes a Reachable Addressee

Article de position sur l’hypothèse d’un destinataire joignable pour l’escalade et un contrôle structurellement indépendant. Prépublication Zenodo, DOI 10.5281/zenodo.22030089.

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Manuscrit de recherche

Structural independence of an onboard oversight role under communication delay

Manuscrit empirique issu d’une simulation préenregistrée. L’interaction indépendance–délai est étayée ; l’équivalence sans délai reste indéterminée. Un second modèle révèle un coût de l’indépendance lorsque l’escalade est disponible. L’acceptation n’est pas confirmée.

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Préenregistrement · 2 sept. 2026

Organizational Independence of Oversight Roles in Communication-Delayed Autonomous Missions

Plan factoriel : six configurations de contrôle, deux délais et 25 graines confirmatoires. L’enregistrement OSF distingue les hypothèses fixées à l’avance de l’analyse ultérieure.

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Données ouvertes · 3 sept. 2026

egsim — pilot materials

Données pilotes, recalibrages et code figé. Le pilote sert à concevoir l’étude et estimer la puissance, pas à confirmer les hypothèses.

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Données ouvertes · 15 sept. 2026

egsim — confirmatory materials

270 cellules expérimentales, analyse figée, code et matériaux reproductibles. Le dépôt porte sur une simulation ; l’application aux missions réelles exige d’autres essais.

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Code ouvert

egsim — escalation-gap simulator

Code du simulateur, scénarios, dispositif expérimental, textes et instructions de reproduction. Le dépôt public permet d’examiner la méthode et ses limites.

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Communauté scientifique, ateliers et groupes de travail

Activités confirmées et discussions ouvertes. Évaluer un article, le soumettre et présenter un exposé sont des activités distinctes ; aucune acceptation ni présentation réalisée n’est annoncée ici.

Discussion · depuis septembre 2026

AAIF Identity & Trust : autorité inaccessible

Nous avons présenté un cas d’autorisation lorsque l’autorité externe est inaccessible. Les échanges couvrent la portée, la révocation et le refus sûr. Des tests communs du veto contraignant, des preuves périmées et des effets déjà produits sont proposés ; les résultats ne sont pas encore disponibles.

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Cas ouvert · octobre 2026

Comparaison de la décision, de l’effet et du résultat

L’issue nº13 propose un dispositif reproductible pour comparer Alakris, MintID et Proofable en séparant l’autorité à l’envoi, l’effet produit et le résultat de la tâche. L’expérience commune est en préparation.

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Contacts scientifiques · 6 oct. 2026

Carte des participants AAIF Identity & Trust

Sélection sourcée de dix participants à nos discussions, avec leurs rôles et projets. Ce n’est ni un annuaire officiel AAIF ni une liste de partenaires Alakris.

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Invitation acceptée · 17 sept. 2026

NeurIPS 2026 Meta-Agents : évaluation scientifique

Vladislav Kostitsyn a accepté de relire des travaux pour Managing Agents that Manage Agents. Il s’agit du comité de lecture de l’atelier, sans revendication d’évaluation pour la conférence principale, d’article accepté ou d’exposé.

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Réseau de recherche

Nous contribuons aux discussions AAIF Identity & Trust sur les pouvoirs des agents. La participation de chercheurs ne signifie pas un partenariat avec leurs employeurs. Les contacts et sources publiques figurent dans la section communauté.