Des chercheurs de Microsoft ont découvert que les agents d’IA restent souvent bloqués à peaufiner les mêmes idées, car l’historique de leurs conversations les ramène vers les mêmes pistes de solution. Leur nouvelle méthode, baptisée Fork-and-Flush, crée plusieurs branches en parallèle, efface le contexte de discussion de chacune et ne conserve que les meilleurs résultats. Sur 13 tâches de référence, cette technique a fait passer le score moyen normalisé de 0.47 à 0.78, tout en réduisant la variabilité des résultats.
Pourquoi c'est important
Les développeurs peuvent obtenir des solutions de meilleure qualité et plus régulières avec des agents d’IA, sans augmenter la puissance de calcul, ce qui leur fait gagner du temps et réduit les coûts pour les problèmes d’optimisation complexes.
