MiroFish : 76 000 étoiles pour « prédire n’importe quoi » — et pas une seule mesure de précision

TL;DR — MiroFish en une minute

• Ce que c’est : un moteur (AGPL-3.0, 76 150 étoiles en 313 jours, soit 243 par jour) qui transforme un document en un monde simulé peuplé de milliers d’agents IA, les fait interagir, puis rédige un rapport de prédiction.
• Ce qui est sérieux : il repose sur OASIS, un moteur de simulation sociale issu de la recherche, et il est incubé par Shanda Group.
• Ce qui manque : pour un outil qui promet de « prédire n’importe quoi », aucune mesure de précision. Nulle part.
• Ce qu’il faut savoir avant de l’essayer : consommation élevée, données envoyées à des services tiers, licence AGPL très contraignante pour un service en ligne.
• Notre verdict : marque-page — pour explorer des scénarios, jamais pour décider.

Deux cent quarante-trois étoiles par jour. C’est le rythme de MiroFish depuis novembre 2025, et on comprend pourquoi : la promesse est l’une des plus audacieuses de l’écosystème. Son README la formule ainsi : bâtir « un monde numérique parallèle », y faire vivre « des milliers d’agents intelligents », y injecter des variables « depuis une vue divine » pour « déduire précisément les trajectoires futures ».

Autrement dit : répéter l’avenir dans un bac à sable avant de le vivre.

L’idée est fascinante, et le travail derrière n’est pas du vent. Mais une question manque partout dans le projet, et c’est la seule qui compte pour un outil de prédiction : est-ce que ça marche ?

Ce que fait MiroFish, concrètement

Le fonctionnement tient en cinq étapes :

1. Construire un graphe. On lui donne un document de départ — un rapport, une actualité, un projet de loi, ou même un roman — et il en extrait les entités et leurs relations.
2. Peupler le monde. Il génère des personnages à partir de ces entités, chacun avec sa personnalité, sa mémoire et sa logique de comportement.
3. Simuler. Les agents interagissent sur deux réseaux sociaux simulés, en parallèle, sur un nombre de tours choisi.
4. Rédiger un rapport. Un agent dédié analyse le monde simulé et produit un rapport de prédiction.
5. Interroger. On peut discuter avec n’importe quel agent du monde simulé, ou avec l’agent rapporteur.

Le projet revendique deux usages : un « laboratoire de répétition » pour les décideurs, qui y testeraient politiques publiques et communication « à risque zéro », et un « bac à sable créatif » pour le grand public.

Un socle sérieux — et un détail parlant

La simulation elle-même n’est pas l’œuvre de MiroFish. Le projet le dit honnêtement : son moteur repose sur OASIS, un outil open source de l’équipe de recherche CAMEL-AI, sous licence Apache-2.0, qui simule des réseaux sociaux de type Twitter et Reddit avec jusqu’à un million d’agents, et qui a fait l’objet d’une publication scientifique.

MiroFish y ajoute la chaîne complète : l’extraction du document, la génération des personnages, le rapport, l’interface. Il est par ailleurs incubé par Shanda Group, le groupe chinois de divertissement en ligne.

Le détail parlant tient en deux chiffres :

L’emballage compte quatorze fois plus d’étoiles que le moteur. Ce n’est pas un reproche fait à MiroFish, qui crédite OASIS sans détour. C’est une observation sur ce que récompense le compteur : la promesse, bien plus que la mécanique.

Ce que le README ne contient pas

Nous avons cherché, dans la documentation, ce qui devrait être la première section d’un outil de prédiction. Elle n’existe pas. Il n’y a :

• aucune mesure de précision ;
• aucun test sur des événements passés — faire « prédire » au moteur quelque chose dont on connaît déjà l’issue, pour voir s’il tombe juste ;
• aucune comparaison entre une prédiction et ce qui s’est réellement produit ensuite.

Et les deux démonstrations mises en avant ne permettent pas de combler ce manque :

• une simulation d’opinion publique autour de l’université de Wuhan, présentée sans confrontation au déroulé réel ;
• la « fin perdue » du *Rêve dans le pavillon rouge*, l’un des grands romans classiques chinois, dont seuls les quatre-vingts premiers chapitres nous sont parvenus. MiroFish en « prédit » la suite à partir de ces chapitres.

C’est un exercice brillant. C’est aussi, par construction, une prédiction qu’on ne pourra jamais vérifier.

Pourquoi une simulation n’est pas une prédiction

Il faut comprendre ce qui se passe dans la boîte. Les « milliers d’agents » sont des modèles de langage qui jouent des personnages, eux-mêmes inventés par un modèle de langage à partir du document de départ. Leur comportement reflète ce que le modèle juge vraisemblable, pas ce qu’une population réelle ferait.

Le résultat est donc une histoire plausible, pas une probabilité mesurée. Les deux se ressemblent beaucoup dans un rapport bien rédigé. Elles n’ont pourtant rien à voir quand il faut engager un budget.

Cela ne rend pas l’outil inutile. Une simulation sert à explorer : faire émerger des réactions auxquelles on n’avait pas pensé, éprouver un message sous plusieurs angles, générer des hypothèses. Elle ne sert pas à trancher. La différence entre les deux, c’est précisément la mesure de précision qui manque.

Ce qu’il faut savoir avant de l’essayer

Le coût. La documentation prévient elle-même : « consommation élevée, commencez par des simulations de moins de quarante tours ». Parmi les problèmes les plus commentés par les utilisateurs figure d’ailleurs une erreur 402 — paiement requis — en pleine génération de rapport, faute de crédits.

Les données. Le modèle recommandé par défaut est celui d’Alibaba Cloud, et la mémoire des agents passe par Zep Cloud. Tout document confié à MiroFish part donc chez ces prestataires. Pour des données clients, c’est rédhibitoire sans un examen sérieux.

La licence. MiroFish est sous AGPL-3.0 — nous avons lu le fichier complet. C’est la licence la plus contraignante pour un service en ligne : si vous l’intégrez à un produit utilisé à distance, vous devez en publier le code source. À l’inverse, OASIS est sous Apache-2.0, beaucoup plus permissive.

La maintenance. Elle est contrastée. Côté questions, c’est sain : 360 fermées pour 57 ouvertes, soit 86 % de résolution. Côté code, l’activité est quasi nulle depuis deux mois, et l’essentiel des contributions vient d’une seule personne.

La tentation du marketeur

Si vous faites du marketing, l’idée vient vite : « simulons mille prospects face à notre nouvelle publicité, avant de dépenser un euro ».

C’est séduisant, et c’est un piège. Mille personnages joués par une IA ne remplacent pas cent vrais visiteurs. Un vrai test — deux versions, du vrai trafic, un groupe témoin — vous dit ce qui se passe. Une simulation vous dit ce qui pourrait se passer, selon ce qu’un modèle de langage imagine de votre public.

Utilisez la simulation pour trouver les questions. Utilisez le terrain pour trouver les réponses.

Notre verdict : marque-page

Notre échelle : Installer / À tester / À suivre / Marque-page / Ignorer.

MiroFish est un marque-page, et c’est un compliment mesuré : le concept est passionnant, le socle est solide, la démonstration est spectaculaire. Pour explorer un scénario, préparer une prise de parole, écrire une fiction, il ouvre des pistes réelles.

Mais un outil qui s’intitule « prédire n’importe quoi » se juge sur une seule question : ses prédictions se réalisent-elles ? Tant que le projet n’y répond pas, chiffres à l’appui, il faut le lire comme ce qu’il est vraiment : un générateur de futurs plausibles. C’est déjà beaucoup. Ce n’est pas une boule de cristal.