L'IA face aux grands problèmes du monde · Sciences de la Terre et du climat · arXiv · 2026-10-22
SciExam for ENSO : les agents d'IA peuvent-ils construire des modèles climatiques ?
Titre original: SciExam for ENSO: Can AI Agents Build Climate Models?
SciExam for ENSO est un benchmark dans lequel des agents à modèle de langage construisent des modèles stochastiques d'ordre faible de l'ENSO à partir d'observations réelles. Dans un budget de six heures, les agents traitent les observations, figent leurs propres diagnostics écrits, puis élaborent un modèle à partir de ceux-ci seuls, tandis que des évaluateurs masqués testent s'il reproduit les statistiques de l'ENSO, récupère les variables non observées et prévoit des années mises de côté. Sur douze systèmes d'agents, six ont produit des modèles obtenant un score supérieur à celui d'un modèle publié, et les formes simplifiées des modèles les plus performants s'alignent chacune sur l'une des deux explications concurrentes de l'asymétrie chaud-froid de l'ENSO.