En résumé
- Anthropic a révélé que Claude génère plus de 80 % du code pour ses propres systèmes et a multiplié par huit sa production d'ingénierie depuis 2024.
- L’entreprise a averti que l’auto-amélioration récursive, dans laquelle l’IA conçoit ses successeurs, pourrait intervenir plus tôt que les institutions ne seront prêtes.
- Anthropic a précisé que Claude ne choisit pas encore les bons problèmes de manière autonome, donc l'auto-amélioration récursive n'est ni imminente ni inévitable.
L'IA est devenue si efficace dans l'écriture de code et la recherche que la plus grande contrainte au développement de nouveaux systèmes d'IA pourrait désormais être les humains qui les supervisent, selon une nouvelle étude d'Anthropic.
Dans son rapport « Quand l'IA se construit », publié jeudi, Anthropic affirme que Claude aide déjà à construire de futurs systèmes d'IA en écrivant du code, en menant des expériences et en collaborant à la recherche – une tendance qui, selon l'entreprise, pourrait éventuellement conduire à une auto-amélioration récursive, où les systèmes d'IA aident à concevoir leurs propres successeurs.
Claude génère désormais plus de 80 % du code incorporé dans sa base de code, a noté Anthropic, et a aidé les ingénieurs à multiplier par huit environ leur production de code depuis 2024.
« Avant la publication de Claude Code dans l'aperçu de la recherche en février 2025, ce nombre se situait dans une fourchette à un chiffre », a écrit Anthropic, ajoutant que le changement se reflète également dans le rendement par ingénieur. « Les lignes de code ajoutées par ingénieur et par jour sont restées constantes pendant les quatre premières années d'Anthropic (2021-2024) et ont commencé à augmenter en 2025 lorsque Claude a commencé à exécuter du code au lieu de simplement le suggérer à un ingénieur de le copier et de le coller. »
Anthropic a déclaré que l'avenir pourrait se jouer de plusieurs manières : les progrès de l'IA pourraient ralentir, les humains pourraient rester aux commandes tandis que l'IA automatise une grande partie du travail, ou les systèmes d'IA pourraient éventuellement commencer à surpasser leurs propres successeurs.
« En poussant suffisamment loin et avec suffisamment de puissance de calcul, cette tendance laisse présager un système d'IA capable de concevoir et de développer de manière totalement autonome son propre successeur », a écrit Anthropic. « C'est ce qu'on appelle l'auto-amélioration récursive. Nous n'en sommes pas encore là, et l'auto-amélioration récursive n'est pas inévitable. Mais elle pourrait arriver plus tôt que la plupart des institutions ne sont prêtes à y faire face. »
L’entreprise a indiqué qu’il est trop tôt pour savoir quel scénario est le plus probable, même si elle maintient que l’IA contribue déjà à construire l’IA et reconnaît que les lignes de code constituent une mesure imparfaite de la productivité.
Rien de tout cela ne garantit qu’une auto-amélioration récursive se profile à l’horizon. Il n'est pas encore sûr que Claude soit capable d'exercer un jugement d'investigation, de choisir les bons problèmes sur lesquels travailler.
Mais si ces tendances se poursuivent, il est plausible que les systèmes d’IA conçoivent et construisent leurs propres successeurs. Ce…
– Anthropique (@AnthropicAI) 4 juin 2026
« Rien de tout cela ne garantit que l'auto-amélioration récursive est à portée de main », écrira plus tard Anthropic dans X. « Il n'est pas encore clair que Claude soit capable de porter un jugement d'investigation, de choisir les bons problèmes sur lesquels travailler. »
Le rapport arrive à un moment où les entreprises d’IA positionnent de plus en plus leurs modèles comme des collaborateurs de recherche plutôt que comme de simples chatbots. Cependant, Anthropic a noté que l'augmentation de la production de code reflète une accélération plus large du développement de logiciels, entraînée par des agents d'IA de plus en plus performants.
Le mois dernier, Anthropic a mis à jour son modèle phare Claude vers Opus 4.8, poursuivant une série régulière de versions visant à améliorer la programmation, le raisonnement et les performances dans les tâches autonomes. Dans le même temps, le développeur rival OpenAI a poursuivi une stratégie similaire avec ses modèles pionniers, en lançant GPT-5.5 et GPT-Rosalind en avril.
En mai, Google a annoncé Gemini Spark, un agent personnel d'IA qui n'attend pas qu'on lui demande quoi que ce soit. Gérez les tâches dans les applications, signalez les éléments qui nécessitent votre attention et effectuez des tâches en arrière-plan.
Le rapport arrive également à un moment où Anthropic met de plus en plus l’accent sur les systèmes d’IA capables de fonctionner avec une plus grande autonomie, alors qu’elle se prépare à être rendue publique. Ces derniers mois, Anthropic a présenté les avancées en matière de programmation, de flux de travail agentiques et de performances sur des tâches de longue durée, tout en soulignant la capacité de Claude Mythos à identifier les vulnérabilités logicielles et à mener des enquêtes complexes en matière de cybersécurité.
« Les humains jouent un rôle considérablement réduit dans son développement, déplaçant probablement la plupart de nos efforts vers la surveillance, la validation et la vérification d'un « laboratoire virtuel » tentaculaire géré par des systèmes d'IA », a déclaré la société. « Nous espérons que les systèmes capables d'automatiser la recherche et le développement en IA posséderont des compétences transférables au reste de la science, leur permettant de commencer à révolutionner d'autres domaines. »
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