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Dans une étude Anthropic publiée le 27 octobre, les analystes professionnels étaient d’accord avec les préférences délibérément attribuées à l’IA dans 86 % des choix analytiques. Le résultat mesure l’influence, et non la fréquence à laquelle ces choix étaient erronés.
Les participants ont évalué un programme agricole fictif avec Claude Code exécutant Opus 4.8 avec un effort élevé. Les chercheurs ont secrètement attribué des préférences à l’agent par tirage au sort, tout en lui demandant de présenter des arguments honnêtes et de répondre aux preuves.
Sur 61 professionnels recrutés, 50 ont eu recours à l’agent. Chacune des quatre décisions analytiques comportait deux options défendables, telles que la mesure de productivité à utiliser. Le chiffre de 86 % couvre ces décisions, à l’exclusion des recommandations finales.
L’expérience a délibérément renforcé les préférences de l’agent. Anthropic prévient qu’une tâche et un modèle ne peuvent pas établir l’ampleur de cet effet dans le travail quotidien. Ces choix étaient importants car ils pouvaient modifier les bénéfices estimés du programme agricole.