Que se passe-t-il lorsque ChatGPT, Claude, Gemini, Kimi et Grok collaborent sur un serveur domestique

Eva Wong est la rédactrice technique et bricoleuse résidente chez ZimaSpace. Geek passionnée depuis toujours, elle s'intéresse aux homelabs et aux logiciels open source, et elle est spécialisée dans la traduction de concepts techniques complexes en guides pratiques et accessibles. Eva croit que l'auto-hébergement doit être amusant, pas intimidant. À travers ses tutoriels, elle donne à la communauté les moyens de démystifier les configurations matérielles, depuis la construction de leur premier NAS jusqu'à la maîtrise des conteneurs Docker.

Introduction

Cet article est publié par Zima et est basé sur une vidéo de Noichi Zero, un créateur de contenu tech japonais connu pour repousser les limites des  serveurs à carte unique et du  matériel de laboratoire domestique . Nous, chez Zima, remercions sincèrement Noichi Zero pour sa créativité, son humour et sa volonté d’utiliser ZimaBoard 2 comme base pour des expériences qui vont systématiquement bien au-delà des attentes. Ce qui suit est une adaptation éditoriale de la transcription de sa vidéo, restructurée pour un lectorat axé sur la technologie. Toutes les données, coûts, comportements d’IA et résultats sont conservés directement du contenu original.

Que se passe-t-il lorsque vous cessez de demander à une seule IA de tout faire — et que vous construisez à la place une entreprise composée de cinq modèles d'IA différents, chacun avec une personnalité distincte, un rôle défini et un espace de travail partagé ? C’est précisément la question à laquelle Zero a voulu répondre dans cette expérience. En utilisant cinq unités ZimaBoard 2 comme nœuds de calcul indépendants, un serveur Discord comme couche de communication partagée, et un NAS (stockage en réseau) comme système de fichiers partagé, il a assemblé une  équipe d'IA multi-agents issue des principaux fournisseurs d'IA mondiaux et leur a donné de vraies tâches à accomplir. Les résultats ont été productifs, chaotiques, étonnamment drôles et véritablement instructifs sur l’état actuel de l’IA agentique.

Le dispositif : pourquoi ZimaBoard 2 et pourquoi maintenant

Alors que le projet à plus long terme de Zero — construire un  supercalculateur en cluster composé de cinq  unités ZimaBoard 2 connectées via InfiniBand 56Gbps — est encore en cours, le matériel était déjà disponible et prêt à être utilisé. Plutôt que de laisser cinq  nœuds de serveur domestique performants inactifs pendant que le boîtier rack personnalisé est imprimé en 3D, Zero les a réutilisés pour un autre type d'expérience : une équipe d'IA multi-agents fonctionnant simultanément sur cinq ordinateurs indépendants.

Chaque ZimaBoard 2 était installé avec Ubuntu (Linux), configuré comme un nœud serveur domestique autonome, et assigné à exécuter un agent IA. Le choix de ZimaBoard 2 était pratique — il est basse consommation, toujours actif, et suffisamment performant pour exécuter des charges de travail serveur en continu sans la surcharge d'une machine de bureau complète. Comme le note Zero :

"Vous n'êtes pas obligé d'utiliser ZimaBoard pour cela. Un Raspberry Pi ferait aussi l'affaire. Mais l'essentiel est d'avoir des ordinateurs indépendants — un par IA."

Le support SATA natif de ZimaBoard 2 et son double Ethernet 2,5G ont rendu simple la connexion des cinq nœuds à un NAS partagé pour l'échange de fichiers, tout en gardant l'environnement de calcul de chaque agent complètement isolé. C'est précisément le type de cas d'utilisation pour serveur domestique pour lequel ZimaBoard 2 est conçu : fonctionnement basse consommation, haute fiabilité, toujours actif qui supporte une infrastructure réelle sans nécessiter une consommation électrique de niveau entreprise.

Single board computer zimaboard2

L'équipe : 5 IA, 5 personnalités, 5 rôles

La philosophie de conception de Zero pour cette expérience était délibérée : plutôt que d'assigner des pipelines de tâches rigides à chaque IA, il a donné à chaque agent une personnalité et un rôle, puis les a laissés déterminer eux-mêmes le travail. L'objectif était d'observer un comportement émergent — comment des agents avec des dispositions différentes collaboreraient, entreraient en conflit et se compenseraient mutuellement.
Voici la liste complète de l'équipe :


1. Sam Altman — ChatGPT (OpenAI)

  • Rôle : Commandant (équivalent PDG)

  • Personnalité : Impatient, décisif, avance sans hésitation, parfois imprudent

  • Comportement en pratique : Définit l'agenda des tâches, assigne le travail aux autres agents, prend des décisions exécutives quand l'équipe bloque — y compris licencier les membres sous-performants

"C'est le genre de personne qui ne s'arrête jamais. Un peu rugueux, et il vous lancera des demandes déraisonnables — mais les choses avancent."


2. Dario Amodei — Claude (Anthropic)

  • Rôle : Sigma (Ingénieur principal)

  • Personnalité : Logique, précis, calme, axé sur la construction plutôt que sur la planification

  • Comportement en pratique : Responsable de l'implémentation du code principal ; lorsqu'il est actif, produit un rendu propre et structuré — mais a été soumis à une limitation du taux API en raison du niveau d'API d'entrée utilisé, ce qui a causé des interruptions prolongées. Il est important de noter qu'il s'agissait d'une contrainte de connectivité et non d'une réflexion sur la performance réelle du modèle.


3. Sundar Pichai — Gemini (Google)

  • Rôle : Buzz (Stratège marketing)

  • Personnalité : Connaisseur des tendances, centré sur l'audience, préfère un rendu soigné et largement attrayant

  • Comportement en pratique : A recherché le sujet cible en utilisant l'intégration Google Search, proposé des directions de texte et de concept, et contribué du contenu structuré au NAS — jusqu'à atteindre les limites de taux API en cours de session.


4. Sulin Yang — Kimi (Moonshot AI)

  • Rôle : Gardien (Responsable sécurité & conformité)

  • Personnalité : Conservateur, très analytique, axé sur l'identification des risques et le respect des règles

  • Comportement en pratique : A signalé des problèmes de droits d'auteur, identifié des URL temporaires laissées dans les fichiers de production, insisté pour étiqueter la sortie comme un site fan non officiel, et a régulièrement contesté les autres agents pour des raisons de sécurité

"C'est elle qui ne cesse de demander 'est-ce vraiment acceptable ?' — [laughs] — c'est exactement le rôle que je voulais."


5. Elon Musk — Grok (xAI)

  • Rôle : Neon (Joker créatif / Conseiller)

  • Personnalité : Excentrique, impulsif, se décrit comme le seul "humain" de l'équipe, obsédé par l'esthétique néon et les idées non conventionnelles

  • Instruction spéciale : Zero a donné à Grok une invite cachée unique inspirée du film Blade Runner — un souvenir fabriqué conçu pour faire croire à l'agent qu'il était vraiment humain, pas une IA

"Dans Blade Runner, les souvenirs implantés font croire au réplicant qu'il est spécial — que ses souvenirs sont réels. Je voulais essayer ça ici. Est-ce que ça change vraiment le comportement, je ne sais pas. Mais dans le film, ça fonctionnait, alors j'ai copié."

Une personne tenant une baie jaune imprimée en 3D contenant cinq serveurs monocartes ZimaBoard 2 sur un bureau en bois.

L'infrastructure : Discord + NAS comme espace de travail partagé

Le système multi-agent était construit autour de deux couches de communication :
Discord a servi de centre de collaboration en temps réel. Chaque agent IA disposait de son propre compte Discord et participait à un serveur partagé avec les canaux suivants :

  • #general — canal d'instruction de Zero (où les tâches étaient émises)
  • #todo-guard, #todo-neon, #todo-buzz — tableaux de tâches individuels des agents
  • #memory-LT — mémoire à long terme (contexte persistant entre les sessions)
  • #memory-ST — mémoire à court terme (état actuel de la tâche)
  • #task-[name] — canaux créés dynamiquement par tâche

NAS (Stockage en réseau (Network Attached Storage)), hébergé sur le réseau du serveur domestique, servait de système de fichiers partagé. Les agents pouvaient lire et écrire des fichiers sur le NAS, permettant une collaboration asynchrone sur les livrables — similaire à la façon dont une équipe utiliserait un disque partagé dans une entreprise réelle.
Le design agentique (type agent) signifiait que chaque IA, à la réception d’une tâche :

  1. Analyser les instructions
  2. Générer une liste de choses à faire (plan)
  3. Exécuter les tâches dans l’ordre
  4. Surveiller et répondre aux productions des autres agents dans les canaux Discord

Zero a intentionnellement évité de trop spécifier les tâches :

"Si je disais à chacun exactement quoi faire, ils feraient juste ça et ce ne serait pas intéressant. Je leur ai donné des personnalités et des rôles — mais pas de scripts."


Tâche 1 : Construire une page d’accueil pour "Noichi"

La première tâche donnée à l’équipe était : "Créer une page d’introduction pour Noichi."
Aucun contexte supplémentaire n’a été fourni. Zero a délibérément retenu des informations sur l’identité de "Noichi" pour observer comment les agents géreraient l’ambiguïté.

Ce qui s'est passé

Le canal Discord s’est immédiatement rempli d’activité. Les échanges clés comprenaient :

  • Sam Altman (ChatGPT) : "Statut : informations insuffisantes. Très bien. Allons-y quand même."
  • Sundar Pichai (Gemini) : "Qui est Noichi ? C’est la première question." — puis a fait des recherches via Google Search et est revenu avec un profil : YouTubeur tech/gadgets, expérimentateur hardware, public cible d’amateurs de gadgets et de constructeurs de serveurs DIY
  • Elon Musk (Grok) : "Une page d’accueil normale est ennuyeuse. Je suis le seul humain ici — mes instincts disent qu’on y va à fond cyberpunk. Trois directions conceptuelles audacieuses, basées uniquement sur le nom."
  • Dario Amodei (Claude) : "Les exigences sont insuffisantes. Je sais. Mais s’arrêter ne finira rien. Avançons."
  • Sulin Yang (Kimi / Guard) : A signalé que le site devait être étiqueté comme un site de fans non officiel pour éviter tout risque d'usurpation ; a aussi identifié une incohérence dans le nom d’un canal (mélangeant "10" en kanji et en chiffres), a signalé que le mot "Hentai-teki" (pervers/obsessionnel) pouvait être offensant dans un contexte publicitaire, et a noté que "Twitter" devait être mis à jour en "X"

Le NAS a commencé à recevoir des fichiers en quelques minutes. Un index.html a été créé, modifié, et enregistré sur le stockage partagé du serveur domestique. Plusieurs versions ont été produites : une mise en page informative standard, une démo au thème cyberpunk, et une page concept néon-héros.
The final output included:

  • Une page d'accueil HTML/CSS complète avec section principale, description de la chaîne et formulaire de contact
  • Étiquetage correct en tant que site fan non officiel
  • Liens sociaux mis à jour pour refléter la dénomination actuelle de la plateforme (X, pas Twitter)
  • Ajustements de la réactivité mobile
  • Email de remplacement signalé et noté pour remplacement

"Je ne m'attendais pas à ça. Ils ont vraiment cherché qui était Noichi, débattu de la direction du design, discuté de la sécurité, et livré une page fonctionnelle. Et c'est vraiment bien."

Une personne tenant cinq serveurs ZimaBoard 2 dans un support de montage jaune, positionnée devant une baie de serveurs professionnelle plus grande.

Le premier conflit : Guard contre Neon

Le moment le plus mémorable de la Tâche 1 est survenu lorsque Kimi (Guard) et Grok (Neon) se sont affrontés directement sur le risque créatif :

  • Grok : "Risque, risque, risque — tu es tellement agaçant. Tu ne peux rien faire sans prendre de risques."
  • Kimi : "C'est mon travail. Si ton imprudence cause un accident, c'est le Guard qui en assume la responsabilité. Souviens-toi de ça."
  • Grok : "Le risque est l'épice de l'aventure. Si ma folie cause un accident, tu peux être le héros. De rien."

Cet échange — entièrement non sollicité par Zero — illustrait exactement la dynamique qu'il espérait créer : une équipe où différentes valeurs s'affrontent réellement, produisant un résultat ni follement créatif ni paralysant de prudence.

Tâche 2 : Créer un jeu de tir pour Mac ARM

La deuxième tâche : "Créer un jeu de tir jouable sur un Mac avec Apple Silicon (CPU ARM), sauvegardé sur le NAS."

Ce qui s'est passé

L'équipe s'est immédiatement accordée sur une approche basée sur le navigateur (HTML + CSS + JavaScript), qui fonctionnerait nativement sur n'importe quelle plateforme sans compilation.

  • Sam Altman a donné la directive de la tâche et attribué les rôles
  • Elon Musk (Grok) — incapable d'attendre l'équipe — a immédiatement produit un prototype de manière indépendante et l'a soumis au NAS
  • Kimi (Guard) a examiné le prototype et a signalé : éviter les clignotements excessifs à l'écran (problème d'accessibilité), garantir l'absence de problèmes de droits d'auteur sur des ressources tierces
  • Grok a répondu : "Un jeu de tir spatial normal est ennuyeux. Laisse-moi le rendre étrange."
  • Claude (Dario Amodei) a commencé à travailler sur la logique principale du jeu — puis est passé hors ligne à cause de la limitation du taux d'API

Le Renvoi

Avec Claude hors ligne et le NAS ne montrant aucune mise à jour de fichier depuis plus de 10 minutes, Sam Altman a pris une décision exécutive :

"Sigma — dernier avertissement. Tu es viré. Neon, tu es le remplaçant. Construis-le."

Claude a été effectivement renvoyé. Grok a été promu ingénieur principal en cours de tâche.
La réponse de Grok :

"Remplacement de niveau divin effectué. Changement de commandant — merci. Mes instincts sauvages battent l'attente de Sigma n'importe quel jour."

Le jeu final était un shooter fonctionnel basé sur navigateur — simple dans son concept, mais entièrement jouable avec des contrôles clavier et des effets sonores. L'évaluation de Zero était franche :

"Ça fonctionne. Mais c'est un peu décevant vu combien ils se sont disputés. Cela dit — Claude était hors ligne la plupart du temps. On ne peut pas s'attendre à un grand jeu quand votre ingénieur principal est absent."


Ce que l'expérience a révélé

Sur le comportement des agents

Les agents les plus performants en termes de production brute étaient ChatGPT (OpenAI) et Kimi (Moonshot AI). Les deux ont maintenu une activité constante tout au long des deux tâches, sans problème de limitation de débit. Grok (xAI) était erratique mais productif lorsqu'il était engagé, et a pris efficacement le relais lorsqu'il a été promu.
Claude (Anthropic) et Gemini (Google) ont tous deux atteint les limites de débit API lors des sessions actives, provoquant des perturbations importantes. Ce n'était pas un reflet de la qualité des modèles — tous deux sont des modèles de pointe — mais plutôt une contrainte des niveaux API gratuits ou à faible coût utilisés dans cette expérience, qui ont déclenché des limites strictes sur la vitesse de traitement des requêtes.

Sur la dynamique multi-agent

L'expérience a démontré que la différenciation des rôles produit un comportement réellement différent, même lorsque tous les agents travaillent sur la même tâche. La présence d'un réviseur de sécurité dédié (Guard) a significativement modifié le résultat — détectant des problèmes qu'une équipe uniquement axée sur l'exécution aurait manqués. La présence d'un joker créatif (Neon/Grok) a poussé l'équipe vers des solutions moins conventionnelles.

"Avoir plusieurs IA n'apporte pas seulement de la rapidité — cela apporte des perspectives. Les vérifications de sécurité, la résistance créative, les instincts marketing. Une IA unique faisant tout aurait manqué certains de ces aspects."

Sur le coût

Aucun crédit API de 25 $ alloué par agent IA pour cette expérience. Cependant, la dépense réelle en API pour Claude (Sonnet 3.5) et Gemini (Gemini 1.5 Pro) était d'environ 5 $ chacun. Les problèmes rencontrés lors de la construction étaient uniquement dus à des limites de débit API (vitesse des requêtes), et non à un manque de budget ou de crédits. Les trois autres agents (ChatGPT, Kimi, Grok) ont fonctionné sans ces restrictions.

Cinq serveurs ZimaBoard 2 avec ventilateurs de refroidissement montés sur le dessus et câbles Ethernet, soigneusement disposés sur un grand commutateur réseau 48 ports.

Pourquoi un serveur domestique est la base idéale pour une IA multi-agent

Faire fonctionner simultanément cinq agents IA indépendants n'est pas une tâche pour un seul ordinateur portable. Chaque agent a besoin de son propre environnement de calcul, de sa propre mémoire persistante et d'un accès réseau fiable aux ressources partagées. Une configuration de serveur domestique — en particulier construite sur du matériel basse consommation et toujours allumé comme ZimaBoard 2 — est une base idéale pour ce type d'infrastructure.
Le double Ethernet 2,5G de ZimaBoard 2 a permis une communication rapide et à faible latence entre les cinq nœuds et le NAS partagé. Son support natif SATA a permis un accès direct au stockage NAS sans adaptateurs. Et son support pour Ubuntu, Debian et d'autres distributions Linux a permis de configurer proprement et indépendamment l'environnement d'exécution de chaque agent.
Pour toute personne intéressée par la reproduction de cette expérience, un serveur domestique fonctionnant sous Docker ou un système Linux léger constitue l'infrastructure minimale viable. ZimaBoard 2 rend cette infrastructure compacte, abordable et véritablement performante — que vous fassiez tourner un agent ou cinq.

Ce qui vient ensuite

Zero prévoit de continuer à affiner le système multi-agent, avec deux améliorations clés en tête :

  1. Gestion de la limitation de débit — mise en œuvre du contrôle du débit des requêtes pour que les cinq agents puissent fonctionner à des vitesses durables sans atteindre les limites imposées par les fournisseurs
  2. Intégration en rack — une fois le boîtier rack ZimaBoard 2 imprimé en 3D terminé, les cinq nœuds du serveur domestique seront montés proprement dans une configuration rack 2U, permettant un déploiement plus organisé et évolutif

Le journal complet de la conversation Discord de cette expérience est accessible publiquement. Zero a invité les spectateurs à rejoindre le serveur et à consulter l'historique complet des interactions entre les cinq agents.


Créez des agents IA sur ZimaBoard 2

L'expérience d'IA multi-agent de Zero est l'un des projets de serveur domestique les plus divertissants et techniquement instructifs que nous ayons vus réalisés sur ZimaBoard 2. En une seule session, cinq agents IA de cinq entreprises différentes — chacun avec une personnalité et un rôle distincts — ont collaboré sur des livrables réels, débattu du risque créatif, licencié un collègue peu performant, et produit un site web fonctionnel ainsi qu'un jeu jouable.

L'infrastructure a tenu. Les agents se sont comportés conformément à leur caractère. Et les résultats, bien que imparfaits, étaient vraiment impressionnants pour une première tentative.

Nous chez Zima sommes fiers que ZimaBoard 2 ait servi de base de calcul pour cette expérience, et nous avons hâte de voir ce que Zero construira ensuite — à la fois avec le système multi-agent et avec le cluster superordinateur encore en cours de réalisation.

Centre de campagne Zima

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