Les agents de BallotBench font jeu égal avec les meilleurs prévisionnistes humains et les marchés prédictifs pour les prévisions électorales : aucun avantage net pour l’instant. Chambre des représentants/Sénat : les agents ont légèrement moins bien fait que les marchés, mais ont surpassé les modélisateurs traditionnels. Sénat : les meilleurs agents se sont classés entre Nate Silver (devant eux) et les marchés (derrière eux). La marge d’erreur est faible et de nombreuses courses restent indécises : ces données sont donc préliminaires. À retenir : les agents d’IA sont compétitifs, mais ne dominent pas les prévisions probabilistes face à des humains bien calibrés et à l’intelligence collective. Ce benchmark est important, car il évalue le raisonnement des agents en situation d’incertitude, et pas seulement leur capacité à repérer des schémas. Si les agents peuvent rivaliser avec Nate Silver sans bénéficier de ses décennies d’expertise dans le domaine, cela indique que les modèles de raisonnement comblent l’écart avec le jugement spécialisé des humains.