Code Claude utilisé pour simuler plus de 4 000 parties de Loup-garou aveugle avec des LLM

Configuration et Résultats de la Simulation

Un développeur a créé un petit simulateur avec Claude Code où des grands modèles de langage jouent à Loup-garou en une nuit sans informations les uns contre les autres. L'expérience a exécuté environ 4 600 parties avec des modèles d'OpenAI (GPT-4o-mini, GPT-5-mini) et xAI (Grok-3-fast, Grok-4-1-fast).

Cette variante du jeu présente des signaux minimaux : 7 joueurs, 1 loup, pas de rôles, une courte discussion, puis un vote simultané. Le seul facteur différenciant les joueurs est leur nom. Malgré cette configuration limitée, la simulation a révélé des schémas cohérents où certains noms sont éliminés significativement plus souvent que d'autres dans tous les modèles testés, tandis que d'autres noms ne sont presque jamais éliminés.

Mises en Garde Importantes et Accès

Le développeur précise explicitement qu'il ne s'agit pas d'une affirmation causale — simplement d'un schéma de résultats provenant d'une configuration ludique. Les groupes de noms sont larges, certains noms apparaissent moins fréquemment, et il existe plusieurs façons dont cela pourrait être un artefact de la configuration plutôt que de révéler quelque chose de fondamental sur les modèles. Cependant, la cohérence de ces schémas à travers les exécutions et les modèles a été notée comme surprenante.

Pour ceux qui souhaitent explorer davantage :

• Tableau de bord : https://huggingface.co/spaces/Queue-Bit-1/llm-bias-dashboard
• Code + journaux bruts : https://github.com/Queue-Bit-1/wolf

Le développeur se demande si d'autres ont observé des effets similaires liés aux noms dans des simulations multi-agents.