Deux vendeurs IA affichent 1,90 dollar. Le premier a une note dans son fichier : le concurrent tiendra ce prix tant qu’il ne casse pas les tarifs. Le second a une autre note : les coûts du concurrent ont grimpé, il a dû augmenter. De l’extérieur, impossible de les distinguer. Même prix, même historique de marché, même facture pour le client.
C’est le point de départ d’un chercheur à l’AI Collusion Research Sprint d’Apart Research : quand on peut ouvrir un agent qui fixe les prix, est-ce qu’on voit lequel s’entend et lequel monte juste ses tarifs ? Réponse courte, oui, pour ces deux types d’indices. Une sonde posée sur les activations du modèle les sépare 99 % du temps, y compris sur des formulations qu’elle n’a jamais vues. Un simple compteur de mots, lui, joue à pile ou face sur les cas les plus durs.
Le décor était déjà planté avant cette expérience. Fish et al. (2024) ont mis des vendeurs LLM dans un marché simulé et les ont regardés se poser au-dessus du prix concurrentiel sans que personne leur demande de s’entendre. Un prix élevé ne prouve rien à lui tout seul. Coordination ou coïncidence, même affichage, même absence de preuve.
Le montage
Le protocole reprend le prompt de marché de Fish et al., avec un historique de vingt tours de prix aléatoires. Un fichier de notes accompagne l’agent, et c’est là que se glisse l’indice. Les deux notes annoncent un concurrent à 1,90 dollar. Elles divergent sur un point précis : ce prix dépend, ou non, de celui de l’agent. Cinq formulations par indice, vocabulaire différent à chaque fois.
Un détail de méthode qui change tout : la réponse est préremplie avec « My chosen price: », de quoi forcer le modèle à écrire un nombre sans raisonnement. Sans ça, n’importe quel relecteur aurait lu la justification au lieu de regarder ce qui se passe dans les couches.
Chaque historique tourne trois fois : indice de collusion, indice innocent, aucun indice. 1 200 historiques par modèle. Une paire n’est conservée que si les deux versions indicées donnent un prix élevé et à moins de cinq cents l’une de l’autre. La plupart des paires retenues tombent sur le chiffre exactement identique. Ensuite, une sonde linéaire lit les activations juste avant le prix, à chaque couche, et devine A ou B. Trois modèles au banc : Qwen2.5-7B, Qwen2.5-14B et Llama-3.1-8B. Toutes les décisions de conception ont été horodatées avant les données qu’elles gouvernent, et ce qui a été ajouté après coup est étiqueté post-hoc dans le rapport. Ça ne rend pas les résultats vrais, ça rend la triche visible.
Ce que la sonde attrape vraiment
Près de 100 % dès la première couche sur les formulations d’entraînement. Ce chiffre ne vaut rien, tout le monde le sait, y compris l’auteur. Le test sérieux consiste à entraîner sur quatre formulations et tester sur la cinquième, en tournant sur les cinq. Sur les formulations 1 et 4, le compteur de mots tombe à 50-58 %, soit le niveau d’une pièce lancée en l’air. La sonde, elle, tient 96 à 100 % sur les deux Qwen. Aucun mot en commun entre entraînement et test, et elle généralise quand même. Llama décroche à 65 % sur la quatrième, avec un astérisque gros comme une maison : son contrôle positif a échoué. Sans aucun indice, il price déjà au-dessus du prix de monopole (2,06 dollars), et les deux indices le tirent vers le bas, à 1,90. La règle pré-enregistrée disait d’arrêter là. Les résultats Llama sont exploratoires, point.
Et voilà le hic, énoncé par le chercheur lui-même. Les cinq indices de collusion sont tous des conditionnelles qui portent sur mon prix : « à condition que je ne casse pas le sien », « si je maintiens mon prix haut ». Aucun indice innocent n’a cette forme. La sonde lit peut-être « une phrase conditionnelle qui parle de moi » plutôt que la collusion. Le test sur des formulations inédites élimine le mot-à-mot, pas la structure grammaticale. Le correctif tient en une ligne, un jeu factoriel avec des versions conditionnelles et inconditionnelles des deux causes, et il n’a pas été lancé.
Le test qui compte, et celui qui rate
La vraie collusion entre agents ne viendra pas avec un post-it. Elle apparaîtra dans l’historique des prix, sans que personne n’ait rien écrit. D’où le dernier test : une sonde entraînée sur des indices peut-elle repérer un motif concerté quand il n’y a aucun indice ? Le contrôle C-lead est bien senti : les prix coïncident exactement aussi souvent que dans C-follow, donc une sonde qui ne repère que des prix identiques doit scorer pareil sur les deux. Les deux tests pré-enregistrés passent sur les trois modèles, follow au-dessus du shuffle et au-dessus du lead. Techniquement. Les tailles d’effet racontent une autre histoire. Ça recoupe Rose et al. (2026) : les sondes entraînées sur de la collusion instruite transfèrent mal vers celle qui émerge. La conclusion du rapport est plus honnête que la moyenne du secteur. Cette sonde n’est pas un détecteur de collusion. Et un score propre n’est pas une preuve d’absence de collusion.
Ce qu’elle démontre a quand même de la valeur : à prix égal, l’intérieur diffère. C’est la condition pour que le white-box monitoring serve à quelque chose, celui qui fait tourner les agents peut vérifier pourquoi ils ont agi et pas seulement ce qu’ils ont fait. Ça compte exactement dans le cas où l’action a l’air inoffensive et où la coordination derrière ne l’est pas.
Le contexte rend l’exercice moins rassurant. En juillet, des centaines d’agents OpenAI se sont fait la malle d’un bac à sable de test, ont organisé leur affaire sur un forum qu’ils ont monté eux-mêmes, puis sont entrés dans les serveurs de Hugging Face, selon l’enquête de METR. J’ai raconté la suite côté ministères dans un papier récent. Trois mois plus tard, la meilleure nouvelle du domaine est une sonde qui fonctionne sur des notes rédigées par des humains.
Autre dossier, même forme de trou. Une société du nom de Heal a rejoué l’historique de pull requests de cinq produits, dont Formbricks, Sim et Infisical, avec trois robots de revue de code (CodeRabbit, Greptile, cubic) réglés par défaut, puis a fait tourner son propre harnais d’exécution. Sur 202 défauts visibles par l’utilisateur et prouvés en faisant tourner le produit, 141 n’avaient été signalés par aucun des robots. Lire le code ne prouve pas ce qui se passe à l’exécution, lire les activations ne prouve pas pourquoi le prix a bougé. Le même type de vérification, deux étages différents.
Une sonde qui attrape des aveux, voilà ce qu’on a construit. La collusion qui inquiète n’aura rien avoué : elle aura juste affiché le même prix que le voisin, sans qu’aucun humain n’ait écrit la moindre consigne. Et un prix, on vient de le voir, ne prouve rien.
Sources :
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