Claude 4 monte en cadence

Anthropic lance deux modèles d’IA conçus pour automatiser des tâches complexes, marquant un tournant dans la course aux agents intelligents.

Anthropic a dévoilé le 22 mai la série Claude 4, une nouvelle famille de modèles d’intelligence artificielle axée sur la programmation et le raisonnement multi-étapes. Les deux versions proposées, Claude Opus 4 et Claude Sonnet 4, succèdent aux modèles précédents avec une ambition accrue : transformer les agents conversationnels en véritables opérateurs autonomes, capables d’exécuter des tâches longues sans supervision humaine.

Le modèle Opus 4, réservé aux utilisateurs payants, est présenté comme le plus avancé jamais conçu par la start-up. Selon les tests internes d’Anthropic, il a été capable de travailler en autonomie pendant sept heures sur une suite d’opérations complexes, ce qui en ferait le meilleur modèle de codage actuellement disponible. Il dépasse sur plusieurs benchmarks spécialisés les modèles Gemini 2.5 Pro de Google ou o3 d’OpenAI.

Des modèles conçus pour durer et raisonner

La principale innovation d’Opus 4 et de Sonnet 4 repose sur leur capacité de raisonnement prolongé. En mode « extended thinking », les modèles peuvent suspendre leur réponse pour évaluer différentes hypothèses avant de produire un résultat. Une synthèse de ce processus est alors proposée à l’utilisateur, sous la forme d’un résumé interprétable, afin de préserver la lisibilité sans dévoiler l’ensemble des étapes internes.

Cette approche permet également aux modèles d’alterner entre raisonnement et utilisation d’outils, comme les moteurs de recherche, afin d’affiner leurs réponses. Lorsqu’ils sont connectés à des fichiers locaux, ils peuvent extraire et stocker des informations utiles pour maintenir la continuité d’une tâche, ce qu’Anthropic décrit comme la construction d’une « connaissance tacite ».

Claude Code en ligne de commande et intégrations élargies

En parallèle du lancement des nouveaux modèles, Anthropic a généralisé l’accès à son outil Claude Code, un assistant de développement en ligne de commande qui était jusqu’alors en phase de test. Claude Code peut désormais être intégré à des environnements de développement comme VS Code, JetBrains ou GitHub, et utilise un SDK permettant de l’interfacer avec des applications tierces.

L’objectif est de proposer un outil à la fois agentique et flexible, capable de répondre à des commentaires de revue de code, corriger automatiquement des erreurs ou modifier des fichiers sur demande. L’agent peut être exécuté comme un sous-processus sur les principaux systèmes d’exploitation, renforçant son intégration dans les workflows existants.

Un positionnement résolument concurrentiel

Anthropic, soutenue par Amazon et fondée par d’anciens chercheurs d’OpenAI, s’inscrit dans une course aux modèles de fondation de plus en plus exigeante. La start-up affirme que ses modèles Claude 4 sont non seulement plus performants que la génération précédente, mais également plus fiables : selon ses propres mesures, ils seraient 65 % moins enclins à contourner les consignes que le modèle Sonnet 3.7 lancé en février.

Les deux modèles sont disponibles via l’API d’Anthropic, ainsi que sur les plateformes Amazon Bedrock et Google Vertex AI. Claude Sonnet 4 est accessible gratuitement pour les utilisateurs non payants, tandis qu’Opus 4 est réservé aux abonnements premium, facturés entre 15 et 75 dollars par million de tokens traités selon les usages.

Une trajectoire commerciale en forte accélération

Sur le plan économique, Anthropic revendique une croissance rapide. Son chiffre d’affaires annuelisé aurait atteint 2 milliards de dollars au premier trimestre, contre 1 milliard au trimestre précédent. Le nombre de clients dépensant plus de 100 000 dollars par an aurait été multiplié par huit sur un an. Pour soutenir cette dynamique, l’entreprise a récemment obtenu une ligne de crédit de 2,5 milliards de dollars sur cinq ans, destinée à renforcer sa trésorerie face à l’intensification de la concurrence.

Anthropic prévoit désormais de livrer des mises à jour de modèles plus fréquentes, afin de maintenir ses performances à la pointe et de répondre plus rapidement aux besoins des développeurs et entreprises utilisatrices. Dans un secteur marqué par des investissements massifs et des progrès rapides, cette stratégie vise à consolider sa place face à OpenAI, Google et Meta.