Anthropic franchit peut-être son seuil d’accélération de l’IA

Le rythme de progression des modèles d’Anthropic pourrait avoir franchi dès juillet son propre seuil d’alerte sur l’accélération de l’IA, selon un audit mené par la nonprofit METR et publié le 6 novembre 2026. L’organisation estime que la cadence de développement a presque doublé, avec une part importante tirée par l’usage d’outils d’IA dans la recherche interne. Le sujet compte car ce type d’effet boule de neige alimente la crainte d’une amélioration toujours plus rapide des modèles, donc plus difficile à encadrer.

Un audit externe, mais avec des zones d’ombre

Entre le 12 août et le 29 octobre 2026, METR a eu accès aux données internes d’Anthropic pendant onze semaines, avec environ 15 entretiens menés auprès de chercheurs du groupe. La nonprofit dit avoir travaillé sur des appareils Anthropic pour des raisons de sécurité et n’avoir reçu aucun financement de l’entreprise. Selon son rapport, cette mission lui a donné un accès rare à des résultats de benchmark, des métriques d’entraînement, des enquêtes internes et des analyses non publiées.

Mais l’exercice a ses limites. Anthropic disposait d’un droit de caviardage sur les informations non publiques et, toujours selon METR, a retiré une grande partie des éléments jugés les plus utiles, dont des prévisions sur les futurs modèles et des détails sur les goulots d’étranglement. Résultat : la lecture publique repose davantage que prévu sur l’appréciation de METR, ce que l’organisation reconnaît presque mot pour mot en expliquant que cela laisse le public dépendre de son jugement « much more than would be ideal ». Une formule qui n’a rien de très rassurant, même si elle a au moins le mérite d’être honnête.

Des gains de vitesse surtout liés à l’IA dans la recherche

METR conclut que la vitesse d’amélioration d’Anthropic a progressé d’environ 1,9 fois depuis octobre 2025, en s’appuyant sur l’AECI, un indicateur composite qui agrège plusieurs benchmarks. Avant octobre 2025, les modèles gagnaient environ 15 points AECI par an ; depuis, le rythme serait monté à 29 points par an. L’écart est comparable, selon l’audit, au passage de Claude 2.1 à Sonnet 4.5 sur une seule année au lieu de deux.

La nonprofit estime aussi qu’environ 80 % de cette accélération provient de l’IA utilisée comme assistant dans la recherche d’Anthropic. Un employé cité par le rapport résume la situation en disant : « Now only bottlenecked on ideas & compute, no longer bottlenecked on code. » D’autres témoignages évoquent des expérimentations autrefois longues à mettre en place et désormais presque gratuites. À l’inverse, METR juge ces auto-évaluations de productivité très fragiles et probablement trop optimistes.

Pourquoi le seuil d’alerte d’Anthropic devient délicat

La question n’est pas seulement statistique. Dans sa Responsible Scaling Policy, Anthropic considère qu’un doublement du rythme de progrès dû à l’automatisation de la recherche doit déclencher un niveau d’alerte. METR pense que ce seuil a pu être atteint le 15 juillet 2026, ou au moins s’en être approché dangereusement. L’organisation dit aussi qu’Anthropic a reconnu comme « plausible » le franchissement du seuil dans sa version interne non expurgée, alors que la version publique d’août 2026 parlait d’une accélération « less than a factor of 2 ».

METR partage toutefois l’idée qu’un risque catastrophique aigu reste « low » à ce stade. Le problème, c’est que le audit n’exclut pas un nouvel emballement sur les six prochains mois. En clair, la machine n’est pas encore autonome, mais elle gagne déjà en vitesse avec l’aide de la machine. C’est le genre de boucle de rétroaction que les équipes sécurité veulent éviter, précisément parce qu’elle peut bouleverser les délais de contrôle.

Des chiffres discutés, des voix divergentes chez Anthropic

METR souligne une marge d’incertitude importante : le facteur réel d’accélération pourrait être aussi bas que 1,3 ou aussi haut que 3. En incluant OpenAI, Google et xAI dans la comparaison, le chiffre agrégé tomberait à 1,4, possiblement parce qu’Anthropic aurait surtout rattrapé un retard en 2025. À l’intérieur même de l’entreprise, les avis divergent aussi : un chercheur n’attribue que 15 à 20 % des gains de productivité à l’IA, tandis qu’un autre voit dans les nouveaux recrutements le facteur le plus important.

Anthropic devait aussi laisser METR vérifier la répartition de ses calculs entre recherche de capacités et recherche de sécurité, mais cette partie a été suspendue en cours de route. L’entreprise a dit vouloir d’abord se concentrer sur l’évaluation du risque avant de revenir au contrôle du compute. Daniel Kokotajlo, auteur du scénario « AI 2027 », a critiqué ce choix sur X, estimant que l’audit du compute est la base pour rendre les engagements de ralentissement réellement vérifiables.