Claude est désormais responsable de 26% des travaux mesurés en recherche et développement qu’Anthropic consacre à ses futures intelligences artificielles. Ce pourcentage ne signifie pas que le modèle est capable de concevoir seul son successeur : aucune des recherches menées ne parvient à une autonomie totale, et l’homme demeure responsable de l’orientation, de la validation et de la supervision des processus.
Une progression rapide : de moins de 1 % à 26 % en quelques mois
Anthropic repose sur une échelle élaborée par l’organisation indépendante Epoch AI, qui varie de l’absence d’intervention de l’IA à une autonomie complète sans intervention humaine. Le niveau de management qualifié désigne un système capable de recevoir un objectif de haut niveau, d’organiser la majeure partie du travail, mais nécessitant une supervision essentiellement humaine.
Selon cette méthode, la part des tâches gérées par Claude est passée de moins de 1 % en février à 26 % en août 2026. Plus de 90 % des travaux mesurés atteignent au moins un niveau de collaboration, où le modèle réalise des blocs de tâches significatifs sous une direction humaine étroite. Toutefois, Anthropic reconnaît une limitation majeure : ses modèles participent à l’évaluation, ce qui peut reproduire les erreurs inhérentes au système observé.
Environ 30 000 agents actifs simultanément
La société indique qu’environ 30 000 agents effectuaient simultanément des tâches de recherche et d’ingénierie sur sa principale plateforme interne en août. Ce chiffre ne représente qu’un seul environnement et non l’ensemble de l’entreprise. Chaque action subit une vérification automatique préalable à son exécution, tandis qu’un second dispositif analyse les activités postérieures.
Parmi plus d’un milliard de décisions examinées en août, seulement 0,002 % ont été bloquées en temps réel, soit environ une sur 47 000. Ce faible taux ne prouve pas à lui seul que les agents agissent correctement : il dépend également de la capacité du filtre à détecter les actions dangereuses. En dehors du temps réel, entre un et deux échanges sur mille sont signalés pour une analyse complémentaire, et une cinquantaine de cas prioritaires par semaine sont soumis à une vérification humaine.
La surveillance elle-même suscite des enjeux d’échelle
Anthropic fait la distinction entre les risques immédiats, comme la tentative de copier les poids du modèle, et les comportements plus lents et réversibles qui pourraient révéler un désalignement. Les premiers doivent être bloqués avant leur mise en œuvre, tandis que les seconds peuvent être détectés a posteriori pour améliorer les classificateurs et les règles déterministes.
Cette approche est en accord avec les efforts conjoints récemment présentés concernant la sécurité de l’IA menés par OpenAI, Anthropic et Google. Cela s’inscrit également dans le contexte de la publication de six incidents par OpenAI et du débat suscité par l’appel de Dario Amodei à ralentir le développement des modèles les plus avancés.
Une mesure bénéfique, mais encore difficile à comparer
Anthropic propose que les laboratoires publient régulièrement des données sur la proportion des travaux automatisés, la couverture de leurs contrôles, la rapidité d’analyse des alertes et le taux de remontée vers des intervenants humains. Des évaluateurs tiers pourraient valider les résultats pour éviter qu’un modèle ne soit juge de sa propre performance.
Par ailleurs, l’entreprise présente également un aperçu de la répartition de sa puissance de calcul. Sur une semaine échantillon de juillet, 6 % des ressources de calcul ont été allouées à la sécurité et 12 % aux recherches menées par l’IA, selon une méthodologie considérée comme prudente. Anthropic ne communique pas de volume de calcul absolu et envisage de renouveler ces mesures, afin de suivre principalement leur évolution dans le temps.
