Un mémo publié par Anthropic affirme que son intelligence artificielle Claude rédige aujourd’hui plus de 80 % du code de l’entreprise, contre moins de 5 % avant février 2025. Selon ses auteurs, Marina Favaro et Jack Clark, un système capable de concevoir seul son successeur pourrait apparaître plus tôt que prévu. Le document relance le débat sur l’auto-amélioration de l’IA.
Avant février 2025, les ingénieurs d’Anthropic copiaient des fragments suggérés par Claude dans leur éditeur. Aujourd’hui, ils décrivent un objectif et obtiennent du code sans intervention humaine entre les étapes. La part du code écrit par Claude est passée de quelques pourcents à plus de 80 % en dix-huit mois, rapporte Clubic. Chaque ingénieur supervise désormais huit fois plus de code qu’il n’en produisait lui-même en 2024. Le taux de réussite sur les tâches les plus ouvertes atteignait 76 % en mai 2026, contre 26 % six mois plus tôt. Depuis le début de 2026, chaque modification de la base de code passe par une relecture automatisée ; selon Anthropic, un tiers des bugs à l’origine d’incidents passés auraient pu être détectés avant la mise en production.
Des agents qui mènent des expériences scientifiques
En avril, Anthropic a publié les résultats d’un projet de recherche en sécurité de l’IA conduit par des agents Claude. Là où deux chercheurs humains avaient comblé 23 % de l’écart en une semaine, les agents ont atteint 97 % sur 800 heures de calcul cumulées, pour un coût d’environ 16 300 euros. Les humains avaient choisi le problème et défini les critères ; les agents ont conçu eux-mêmes chaque expérience. Sur l’optimisation du code d’entraînement, le modèle baptisé Mythos Preview a multiplié la vitesse par 52, là où un chercheur compétent plafonne autour de 4. Des agents ont par ailleurs corrigé en autonomie plus de 800 erreurs d’interface de programmation, réduisant une catégorie d’incidents dans des proportions importantes.
Trois trajectoires possibles
Les auteurs du mémo se gardent de toute certitude. Marina Favaro et Jack Clark décrivent trois scénarios : un plafonnement des capacités des modèles, des humains qui conservent la main sur les orientations de recherche pendant que l’exécution s’automatise, ou un système d’IA entraînant seul son successeur, auquel cas le rythme des progrès ne dépendrait plus que de la puissance de calcul disponible. Le document mentionne aussi le programme Project Glasswing, dans lequel Mythos Preview aurait détecté plus de dix mille vulnérabilités critiques en quelques semaines, dont une faille vieille de 27 ans dans le système OpenBSD.
Entre démonstration de puissance et signal d’alerte, le mémo d’Anthropic illustre une question désormais centrale pour le secteur : jusqu’où déléguer à la machine la conception des machines. La réponse dépendra autant des choix techniques que des décisions humaines qui les encadrent.
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