Anthropic a publié cette semaine un premier aperçu de son propre pipeline de développement, révélant que son modèle Claude « dirige » désormais 26 % des travaux de recherche et développement en IA de l'entreprise, contre moins de 1 % en février 2026. Les chiffres sont apparus dans un article de blog de l'entreprise intitulé « Mesures pour comprendre le rythme du développement de l'IA dans les laboratoires frontaliers », publié par Anthropic le 17 septembre et rapporté par Reuters, le Washington Post et d'autres. points de vente.
Ce message est en partie un exercice de transparence et en partie un argument : Anthropic souhaite que d’autres laboratoires pionniers publient les mêmes types de chiffres, afin que le public et les gouvernements puissent suivre la rapidité avec laquelle l’IA reçoit les clés de sa construction. Pour plus de contexte sur cette histoire, consultez notre dernières avancées en IA.
Trois chiffres pour suivre le développement de l'IA
La société a proposé trois mesures qui, selon elle, éclairent le rythme de développement au sein des laboratoires pionniers : la part de la R&D en IA est effectuée par l'IA elle-même, la qualité de la supervision des actions des agents d'IA et la manière dont le calcul est réparti entre le travail de capacité et le travail de sécurité.
Le numéro principal provient de ce qu'Anthropic appelle son indice d'automatisation de la R&D. L'entreprise a catalogué tous les types de travaux de R&D en IA effectués au sein de l'entreprise, évalué le degré d'automatisation actuel de chaque tâche et regroupé les résultats à l'aide d'une échelle développée par le groupe de recherche Epoch AI. L'échelle va de AL0 (aucune implication de l'IA) à AL5 (l'IA fonctionne de manière totalement autonome, sans aucun humain dans la boucle), AL3 signifiant que l'IA « collabore » sur de grandes parties du travail sous la direction humaine étroite et AL4 signifiant que l'IA « dirige », accomplissant la plupart d'une tâche de bout en bout à partir d'une invite de haut niveau pendant qu'un humain supervise.
En août 2026, a rapporté Anthropic, Claude dirigeait 26 % des travaux de R&D en IA de l'entreprise. La part du travail au niveau ou au-dessus du niveau « AI collabore » est supérieure à 90 %. Claude ne fonctionne de manière totalement autonome pour aucun sous-ensemble mesuré de travaux de R&D en IA.
30 000 agents, un moniteur
La deuxième mesure concerne la surveillance. Anthropic a révélé qu'en août 2026, environ 30 000 agents effectuaient des travaux de recherche et d'ingénierie dans l'entreprise à tout moment sur sa plateforme interne la plus utilisée.
Chaque action entreprise par ces agents passe par un moniteur en ligne avant d'être exécutée, généralement en quelques secondes, selon le message. Anthropic affirme avoir analysé plus d'un milliard de décisions de ses agents de recherche et d'ingénierie au cours du mois d'août et constaté que la part des activités bloquées ou intensifiées par les moniteurs était de 0,002 %.
Concernant l'allocation de calcul, la troisième mesure, la société a déclaré qu'au cours de la semaine examinée, environ 6 % des calculs consacrés à la R&D en IA ont été alloués à la sécurité.
Construire son propre successeur – sous la supervision d'humains
Le cadrage compte autant que les chiffres. Les modèles d'Anthropic participent de plus en plus à la construction de la prochaine génération de ces mêmes modèles – ce que les chercheurs appellent l'auto-amélioration récursive, et ce que le titre du Washington Post décrit plus crûment comme un chatbot « prenant en charge le travail de construction de son propre successeur ».
Anthropic prend soin de tracer une ligne entre « l'IA mène » et « l'IA remplace ». A AL4, un humain supervise toujours et peut intervenir ; la société a explicitement indiqué qu’aucun sous-ensemble mesuré de ses travaux de R&D n’était exécuté à AL5. Mais la trajectoire est abrupte : passer de moins de 1 % à 26 % en sept mois environ suggère que la part du travail axé sur l’IA pourrait diminuer de moitié bien avant la fin de la décennie si les tendances actuelles se maintiennent.
La méthodologie a de réelles limites, et Anthropic le dit. Ses évaluations d'automatisation ont été produites en échantillonnant les propres enregistrements de travail de l'entreprise - y compris les messages Slack et la documentation interne - et en demandant à des humains et à un modèle de juge d'évaluer le degré d'automatisation de chaque tâche. Lors d’un test à l’aveugle, le personnel a évalué les tâches sans savoir quelles preuves les modèles avaient rassemblées. L'entreprise a rapporté que son juge modèle était d'accord avec les humains à peu près aussi souvent que les humains étaient d'accord entre eux : l'accord exact d'un modèle à l'autre était de 59 %, tandis que l'accord d'un humain à l'autre n'était que de 35 %, et les évaluations du modèle et de l'humain se situaient à un niveau l'un de l'autre 97 % du temps.
L'entreprise a également reconnu le risque d'autoréférence dans sa propre méthodologie : Anthropic a utilisé ses propres modèles pour aider à évaluer ses systèmes, ce qui pourrait signifier que le modèle juge commet les mêmes types d'erreurs que le modèle qu'il vérifie. La vérification par un tiers, affirme-t-il, est la véritable réponse.
Les yeux extérieurs arrivent
À cette fin, Anthropic prévoit d'intégrer des évaluateurs tiers indépendants issus de plusieurs organisations au sein de l'entreprise, leur donnant accès à des processus, systèmes et données internes comparables à ceux dont disposent les équipes internes d'évaluation des risques. METR, une organisation externe à but non lucratif de recherche sur l'IA, a déjà regroupé la plate-forme de surveillance hors ligne d'Anthropic.
La divulgation intervient au milieu d’un débat croissant sur le rythme. Le PDG d'Anthropic, Dario Amodei, a appelé à une coordination pour ralentir la frontière, et la société note que ses propres chiffres devraient changer si une telle coordination existait. Cette semaine, Anthropic et OpenAI ont également fait l'objet d'une lettre publique d'experts en sécurité affirmant que les laboratoires ont besoin d'évaluateurs de sécurité véritablement indépendants.
La question reste ouverte de savoir si les rivaux suivront l'exemple d'Anthropic. L'entreprise affirme que tout développeur frontalier pourrait publier régulièrement ces mesures en utilisant une méthodologie publique. En attendant, les seuls chiffres publics sur la rapidité avec laquelle l’IA crée l’IA proviennent des laboratoires eux-mêmes.
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