Claude développe déjà ses propres successeurs, mais le véritable pilotage automatique est encore loin
Le développement de l’IA commence à prendre une forme quelque peu circulaire. Anthropic a révélé que Claude « dirige » déjà 26 % de ses travaux de recherche et développement en intelligence artificielle. En février, cette part était inférieure à 1 %. Plus impressionnant encore, l’IA intervient, au moins comme collaboratrice, dans plus de 90 % des activités de développement d’Anthropic.
Avant de céder aux scénarios de science-fiction, il convient toutefois de définir les termes. Claude ne travaille pas dans un laboratoire numérique en décidant de manière indépendante quel modèle, plus intelligent que lui, développer ensuite.
Anthropic utilise une échelle d’automatisation allant d’AL0 à AL5. Le niveau AL4, dit « leads » (« dirige »), signifie que l’IA reçoit une mission générale d’un humain et peut en accomplir seule la majeure partie, du début à la fin. Un humain supervise le travail, mais n’a plus besoin d’en préciser chaque étape à l’avance. Le niveau AL5 correspondrait à une autonomie complète, sans intervention humaine. Or, dans les activités de développement mesurées par Anthropic, Claude n’a encore atteint ce niveau dans aucun domaine.
Le bond de 1 % à 26 % compte davantage que le titre accrocheur
Le plus remarquable n’est même pas le niveau actuel de 26 %, mais la rapidité de cette évolution. En février encore, la part des travaux dirigés par Claude était inférieure à 1 %.
Cette progression crée une boucle de rétroaction assez intéressante dans le développement de l’IA. Un modèle plus performant aide les chercheurs et les ingénieurs à concevoir le suivant, lequel devrait à son tour pouvoir prendre en charge une part encore plus importante du travail nécessaire au développement de la génération d’après.
Un exemple récent fourni par Anthropic montre ce que cette répartition du travail signifie concrètement. En moins de quatre semaines, Claude a optimisé plus de 30 modèles open source destinés à la modélisation biomoléculaire, les rendant en moyenne environ quatre fois plus rapides.
Il ne s’agit donc plus simplement d’un chatbot qui écrit quelques lignes de code Python pour un ingénieur. Les agents peuvent se voir confier des ensembles de tâches de plus en plus vastes et complets.
Environ 30 000 agents d’IA travaillent simultanément dans le laboratoire d’Anthropic
L’ampleur rend le sujet encore plus intéressant. Sur la plateforme interne la plus utilisée d’Anthropic, quelque 30 000 agents travaillent simultanément à des tâches de recherche et d’ingénierie. L’entreprise encadre leurs activités à l’aide de systèmes de sécurité automatisés.
C’est un assez bon exemple de ce à quoi commence réellement à ressembler « l’IA au travail ». Une seule fenêtre de discussion avec Claude n’a rien de particulièrement spectaculaire. Des dizaines de milliers d’agents résolvant des tâches en parallèle, en revanche, le sont.
Anthropic insiste sur la supervision, car plus les tâches confiées aux agents sont vastes, plus les décisions qu’ils prennent au cours du travail deviennent importantes. À un certain stade, la question n’est plus de savoir si le modèle a écrit la bonne ligne de code, mais quelle orientation de recherche il a choisie au départ.
Ce chiffre doit néanmoins être considéré avec prudence
Le chiffre de 26 % ne provient pas d’un audit indépendant et ne repose pas sur une norme universelle du secteur. L’indicateur a été élaboré par Anthropic et l’entreprise reconnaît elle-même utiliser ses propres modèles pour évaluer les systèmes. Il peut donc arriver que le modèle chargé de l’évaluation commette les mêmes erreurs que celui qui est évalué. À l’heure actuelle, les laboratoires d’IA ne disposent pas non plus d’une méthodologie commune qui permettrait de comparer équitablement les chiffres d’Anthropic, d’OpenAI et de Google DeepMind.
Il serait donc prématuré d’affirmer que Claude effectue déjà un quart du travail des chercheurs d’Anthropic ou qu’il se développe lui-même de manière autonome.
Une conclusion bien plus exacte — et même plus intéressante — s’impose : dans une part croissante des activités de pointe liées au développement de l’IA, les humains passent du rôle d’intervenants directs à celui de personnes qui définissent les tâches et supervisent leur exécution.
Si, selon l’indicateur d’Anthropic, Claude était capable de diriger moins de 1 % des travaux de développement en février, contre déjà 26 % en août, c’est cette courbe qu’il faudra principalement suivre dans les prochains rapports. Une IA qui contribue à créer la génération suivante n’est plus une idée théorique. Pour l’instant, elle a simplement encore besoin d’un humain à ses côtés.
