Claude dirige désormais 26 % des tâches mesurées de recherche et développement qu’Anthropic consacre à ses prochaines intelligences artificielles. Ce chiffre ne signifie pas que le modèle conçoit seul son successeur : aucun domaine étudié n’atteint l’autonomie complète et les humains restent responsables des orientations, de la validation et de la supervision.
De moins de 1 % à 26 % en quelques mois
Anthropic s’appuie sur une échelle élaborée par l’organisme indépendant Epoch AI. Elle va de l’absence d’implication de l’IA à une autonomie totale sans humain dans la boucle. Le niveau qualifié de direction correspond à un système capable de recevoir un objectif de haut niveau, d’organiser l’essentiel du travail et de solliciter principalement une supervision humaine.
Selon cette méthode, la part des tâches dirigées par Claude est passée de moins de 1 % en février à 26 % en août 2026. Plus de 90 % du travail mesuré atteint au moins le niveau de collaboration, où le modèle réalise des blocs importants sous une direction humaine rapprochée. Anthropic reconnaît une limite importante : ses propres modèles participent à l’évaluation, ce qui peut reproduire les erreurs du système observé.
Environ 30 000 agents actifs au même moment
La société indique qu’environ 30 000 agents effectuaient simultanément des tâches de recherche et d’ingénierie sur sa principale plateforme interne au mois d’août. Ce nombre ne couvre qu’un environnement, pas l’ensemble de l’entreprise. Chaque action passe par un contrôle automatique avant son exécution, tandis qu’un second dispositif analyse les activités après coup.
Sur plus d’un milliard de décisions examinées en août, 0,002 % ont été bloquées en temps réel, soit environ une sur 47 000. Le faible taux ne prouve pas à lui seul que les agents se comportent correctement : il dépend aussi de la capacité du filtre à reconnaître une action dangereuse. Hors temps réel, entre un et deux échanges sur mille sont signalés pour une analyse supplémentaire, et une cinquantaine de cas prioritaires par semaine atteignent une vérification humaine.
La surveillance devient elle-même un problème d’échelle
Anthropic distingue les risques immédiats, comme une tentative de copie de poids de modèle, des comportements plus lents et réversibles pouvant révéler un mauvais alignement. Les premiers doivent être bloqués avant l’action. Les seconds peuvent être repérés après coup, puis servir à améliorer les classificateurs et les règles déterministes.
Cette approche rejoint les travaux communs que nous avons récemment présentés sur la sûreté de l’IA chez OpenAI, Anthropic et Google. Elle intervient aussi après la publication de six incidents par OpenAI et le débat provoqué par l’appel de Dario Amodei à ralentir le développement des modèles les plus avancés.
Une mesure utile, mais encore difficile à comparer
Anthropic propose que les laboratoires publient régulièrement une part de travail automatisé, la couverture de leurs contrôles, la vitesse de revue des alertes et le taux d’escalade vers des humains. Des évaluateurs tiers pourraient vérifier les résultats et limiter le risque qu’un modèle soit juge de ses propres performances.
L’entreprise révèle également la répartition d’une partie de sa puissance de calcul. Sur une semaine échantillon de juillet, 6 % du calcul était consacré à la sûreté et 12 % à la recherche menée par l’IA, selon une méthode présentée comme conservatrice. Anthropic ne fournit pas de volume absolu de calcul et prévoit de répéter ces mesures, ce qui permettra surtout d’observer leur évolution dans le temps.
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