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Anthropic exploite l'IA pour alimenter Claude, qui traite désormais 25 % des tâches de R&D
Anthropic a publié des indicateurs internes sur l’automatisation pilotée par l’intelligence artificielle au sein de sa division Recherche et Développement. D’ici août, Claude prenait en charge 26 % des tâches de recherche en IA de l’entreprise, une hausse spectaculaire par rapport à moins de 1 % en février, ce qui met en évidence une adoption rapide.
Cadre d’automatisation à six niveaux : plus de 90 % atteignent la collaboration humain-machine, mais aucun système « entièrement autonome »
Anthropic utilise un cadre d’automatisation à six niveaux pour évaluer l’implication de l’IA. Le niveau 4 (AL4) est défini comme « piloté par l’IA », où les humains fixent des objectifs de haut niveau et l’IA exécute la majorité du flux de travail, les humains supervisant et vérifiant les résultats. Actuellement, plus de 90 % des efforts de R&D atteignent ce niveau de collaboration ou supérieur, mais aucune tâche n’a atteint l’autonomie totale (AL5), garantissant que l’IA fonctionne toujours sous supervision humaine.
En interne, environ 30 000 agents d’IA alimentés par Claude travaillent en parallèle sur des projets de recherche et d’ingénierie. Ces agents peuvent se déléguer des tâches et corriger mutuellement les erreurs, générant plus d’un milliard de décisions en un seul mois en août.
80 % du code dans le dépôt est généré par Claude, alimentant l’auto-amélioration des modèles de nouvelle génération
Pour atténuer les risques, toutes les opérations d’IA subissent des vérifications de sécurité en ligne avant leur exécution, avec interception directe des décisions anormales. Le système échantillonne également régulièrement les journaux de conversation, signalant les cas à haut risque pour examen manuel.
Les modifications au niveau du code sont particulièrement significatives : actuellement, plus de 80 % du code fusionné dans le dépôt est généré par Claude, multipliant par plusieurs la productivité des ingénieurs. Ces agents d’IA prennent en charge une part importante des travaux de R&D de base, y compris les expériences sur les modèles, la programmation, l’analyse des données et la vérification des résultats, contribuant ainsi à l’itération du modèle Claude de nouvelle génération — un processus connu dans l’industrie sous le nom d’amélioration récursive autonome.
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