Anthropic franchit une étape décisive en sortant le 29 septembre dernier Claude 4.5, un modèle d’intelligence artificielle qui ne se limite plus au traitement du langage. Enveloppé dans une suite d’outils et d’API, il s’impose désormais comme une véritable plateforme pour le développement d’agents IA et l’automatisation logicielle. Une avancée technique majeure, pensée pour les ingénieurs autant que pour les entreprises.
Anthropic poursuit son offensive dans le domaine de l’IA générative avec la sortie de Claude 4.5, une version présentée comme le successeur universel de ses précédents modèles. Derrière les habituelles promesses de puissance se cache un virage stratégique : le passage d’un LLM (Large Language Model) à un véritable écosystème d’outils agentiques, conçu pour s’intégrer directement dans les chaînes de développement logiciel.
Proposé au même tarif que Claude 4 — 3 dollars pour un million de tokens en entrée et 15 dollars en sortie — le nouveau modèle reste plus onéreux que la concurrence, mais mise sur la qualité et la cohérence du raisonnement. Multimodal, Claude 4.5 accepte le texte et l’image en entrée, avec une fenêtre de contexte étendue à 200 000 tokens, et jusqu’à un million en version bêta. Il peut produire 64 000 tokens de sortie et puise dans un corpus d’entraînement actualisé jusqu’en juillet 2025, tout en s’appuyant sur une base d’informations cohérente avec le Web de janvier 2025.
Anthropic ne se contente pas de venter la performance brute. Le discours met l’accent sur la stabilité, la mémoire et la coordination entre outils. Claude 4.5, décrit comme un modèle de raisonnement hybride, est capable de « réfléchir » sur de longues durées. Certains partenaires auraient observé des sessions d’exécution de plus de 30 heures, soit quatre fois plus longtemps que son prédécesseur et que la concurrence, grâce à un système de sauvegarde d’états intermédiaires. L’API permet de reprendre une tâche là où elle s’était arrêtée, un atout crucial pour les usages en ingénierie logicielle.
Autre amélioration majeure : la gestion du contexte. Claude 4.5 est désormais conscient de son propre budget de tokens et adapte automatiquement ses réponses pour éviter la saturation. Les appels d’outils, les entrées et sorties sont stockés de manière hiérarchisée, et les plus anciens peuvent être compressés ou supprimés. Une fonction mémoire, actuellement en bêta, permet même de stocker des conversations ou sessions sur des infrastructures choisies par le client, via des fichiers JSON.
La coordination d’outils multiples est un autre pilier de cette mise à jour. Claude 4.5 peut manier jusqu’à une dizaine d’outils simultanément, notamment pour des appels à des serveurs MCP ou des scripts complexes. Anthropic vante une orchestration intelligente des sous-tâches, une capacité clé pour la génération d’agents IA autonomes. Cette logique s’étend au SDK Claude Agent, un framework complet destiné à concevoir et déployer ces agents, fondé sur une boucle d’action et de vérification continue.
Pour les développeurs, Anthropic propose également Claude Code, enrichi de nouvelles fonctions de sauvegarde d’état, et une extension native pour VS Code. L’application Claude.ai s’ouvre à la création de fichiers bureautiques — feuilles de calcul, présentations, documents — et à un mode expérimental baptisé « Imagine with Claude », qui génère en temps réel des applications front-end à partir d’un simple concept textuel.
Ces évolutions visent à combattre le redouté « pourrissement du contexte », phénomène qui altère la pertinence des LLM à mesure que les données s’accumulent. Anthropic propose ainsi une véritable ingénierie du contexte, combinant prompting structuré, formats balisés (XML, Markdown) et outils de compression, quitte à ralentir légèrement la génération des réponses.
Claude 4.5 est dès à présent disponible via Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI, Databricks, GitHub Copilot, Microsoft Copilot Studio ou encore Windsurf. Les premiers retours d’entreprises comme Netflix, Figma, Thomson Reuters ou Canva saluent déjà la précision et la robustesse du modèle. Reste à savoir si cette architecture agentique saura tenir ses promesses dans des environnements de production à grande échelle.
