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Anthropic affirme que Claude « dirige » 26 % des travaux de recherche et développement en IA de l’entreprise en août 2026, mais ce chiffre est auto-déclaré et n’a pas été vérifié de manière indépendante. Cela vient d’un rapport d’Anthropic publié le 17 septembre, qui indique également qu’environ 30 000 agents d’IA travaillaient sur sa plateforme interne la plus utilisée à tout moment en août.
Le rapport propose trois mesures que tout laboratoire frontalier pourrait publier : la quantité de recherche sur l’IA effectuée par l’IA, la surveillance étroite des agents d’IA et la puissance de calcul consacrée à la sécurité. Anthropic donne ensuite ses propres numéros pour chacun.
Anthropic définit ce que signifie « diriger »
Ces 26 % ne signifient pas que Claude effectue seul le quart des recherches. Anthropic utilise une échelle d’automatisation développée par Epoch AI qui va de AL0, sans implication de l’IA, à AL5, où l’IA fonctionne de manière totalement autonome, sans aucun humain dans la boucle.
Chez AL4, « dirige », l’IA « peut accomplir la plupart des tâches de bout en bout à partir d’une invite de haut niveau, tandis que l’humain supervise ». L’exemple d’Anthropic est un pipeline de données nocturnes défectueux : Claude trouve et corrige le problème et l’écrit, mais un ingénieur décide quand même si le correctif est expédié.
Anthropic affirme que 26 % de ses travaux de recherche sur l’IA se situent à ce niveau, que plus de 90 % se situent au niveau AL3 ou au-dessus, que « l’IA collabore » et qu’aucune zone mesurée n’est entièrement autonome. Un graphique du rapport montre que la part des « leads » est passée de moins de 1 % en février 2026 à 26 % en août.
La méthode s’appuie fortement sur Claude lui-même. Anthropic a échantillonné 20 % du personnel de chaque département concerné chaque semaine en juillet, a demandé à un agent Claude de lister ses tâches à partir de Slack et des documents internes, puis a demandé à un Claude distinct de « juger » le degré d’automatisation de chaque type de travail.
Anthropic concède son point faible. Utiliser ses propres modèles pour évaluer ses propres systèmes signifie que le juge « pourrait commettre les mêmes types d’erreurs que le modèle qu’il vérifie », même si le rapport indique que le juge était exactement d’accord avec les évaluations du personnel dans 59 % du temps, alors que le personnel n’était d’accord que dans 35 % du temps.
Le moniteur d’Anthropic a bloqué une décision d’agent sur 47 000 en août
En août 2026, Anthropic affirme qu’environ 30 000 agents effectuaient des travaux de recherche et d’ingénierie à tout moment sur sa plateforme interne la plus utilisée, et ses chiffres couvrent uniquement cette plateforme. Un moniteur automatisé examine leurs actions avant leur exécution.
Sur plus d’un milliard de décisions d’agents en août, Anthropic affirme que 0,002 % ont été bloquées, soit environ une sur 47 000. Les humains examinent les actions bloquées en une semaine, et un deuxième moniteur, après coup, signale environ 100 000 transcriptions par semaine, dont environ 50 parviennent à un humain.
C’est un petit taux sur un très grand nombre. L’argument d’Anthropic est que les agents individuels se comportent rarement mal, mais que chez des millions ou des milliards d’agents, « même des événements rares peuvent se produire régulièrement ».
La sécurité a obtenu environ 6 % des recherches effectuées au cours d’une semaine de juillet
Le chiffre de calcul provient d’une seule semaine, du 13 au 20 juillet. Au cours de cette semaine, Anthropic affirme qu’environ 6 % des calculs utilisés pour la recherche sur l’IA ont été consacrés à des travaux de sécurité, et environ 12 % des calculs utilisés pour la recherche basée sur l’IA.
Anthropic appelle ces chiffres délibérément conservateurs. Les travaux qui ont amélioré les capacités autant que la sécurité étaient considérés comme de la recherche générale, et les classificateurs de sécurité d’Anthropic, qui, selon elle, utilisent une quantité de calcul distincte et comparable, sont entièrement laissés de côté.
Anthropic note également qu’une semaine suffit pour montrer que la mesure peut être effectuée, pas assez pour montrer une tendance. Le pool divisé est vaste : SemiAnalysis estime que les dépenses d’investissement cumulées en IA pourraient atteindre environ 11 100 milliards de dollars de 2024 à 2029.
Ainsi, chaque chiffre d’affaires ici est un instantané autodéclaré, mesuré par Anthropic avec l’aide de Claude : la part de calcul couvre la période du 13 au 20 juillet, et la part de recherche et les chiffres des agents couvrent le mois d’août. Anthropic indique qu’elle envisage d’intégrer des évaluateurs tiers indépendants ayant accès à ses systèmes internes et de publier les mesures régulièrement, et affirme que « tout développeur frontalier pourrait publier ces mesures régulièrement, en utilisant une méthodologie publique ».
Jusqu’à ce qu’un autre laboratoire publie les mêmes mesures, les 26 % sont un chiffre sans comparaison.