L'IA construit désormais l'IA : selon METR, les modèles d'Anthropic progressent deux fois plus vite, surtout grâce à l'IA elle-même

Le groupe de recherche sur la sécurité de l'IA METR a publié le 5 novembre une évaluation indépendante : après 11 semaines passées au sein d'Anthropic, il conclut que les modèles de l'entreprise progressent désormais environ deux fois plus vite qu'entre mars 2024 et octobre 2025 — et que l'essentiel de cette accélération vient de l'IA elle-même qui aide à la recherche, et non d'une puissance de calcul accrue. Le rapport révèle aussi qu'Anthropic a supprimé la plupart des preuves clés de la version publique, ce qui suscite des questions sur la transparence des laboratoires de pointe.

Deux fois plus vite : deux ans de progrès en un an

L'analyse de référence de METR estime que depuis octobre 2025, le rythme des progrès d'Anthropic est environ 1,9 fois supérieur au rythme antérieur (intervalle de confiance à 95 % de 1,5 à 2,8 fois) — soit environ deux ans de progrès historiques concentrés en un an. Les chercheurs se disent convaincus que cette accélération n'est pas due à une montée en puissance du calcul d'entraînement ; en octobre, l'essentiel provenait de l'IA assistant la recherche, et cette part continue d'augmenter. Un membre de METR a estimé qu'environ 80 % de l'accélération venait de l'IA, soit environ 1,8 fois le rythme sans IA. Les employés utilisant le modèle interne le plus puissant de l'entreprise se déclaraient environ 12 fois plus productifs qu'avec sans aide de l'IA, soit environ le double de ce qu'ils rapportaient quelques mois plus tôt, et une ligne citée dans l'évaluation évoque une réduction d'environ 80 % du délai entre l'idée et l'expérience.

Trois modèles non publiés déjà entraînés

Le rapport révèle qu'Anthropic a terminé l'entraînement de trois modèles non publiés (nommés Model 2, Model 3 et Model 4) entre juillet et octobre 2026, en plus d'un ancien point de contrôle de 2022 lui aussi non publié. METR souligne que l'IA assiste encore principalement les chercheurs humains plutôt que de travailler seule sur les tâches d'entraînement les plus importantes. Anthropic a modifié la portée du projet en cours de route pour exclure la vérification du calcul, de sorte que le rapport ne tire aucune conclusion substantielle sur l'utilisation du calcul.

Version publique largement expurgée

METR a remis à Anthropic un rapport d'environ 100 pages, mais Anthropic a exercé son droit contractuel de supprimer de la version publique la plupart des preuves jugées les plus instructives par les chercheurs. METR affirme que cela oblige le public à se fier à son jugement bien plus qu'il ne le devrait. Ces conclusions ont alarmé les chercheurs en sécurité de l'IA, qui estiment que l'auto-amélioration récursive pourrait être plus proche que prévu, et certains réclament un accès extérieur plus approfondi aux laboratoires de pointe. Le cofondateur d'Anthropic, Sam McCandlish, a défendu ces suppressions sur X, affirmant que les facteurs exacts d'accélération sont commercialement sensibles et que leur publication donnerait aux rivaux une feuille de route plus rapide, aggravant les risques que METR dénonce. Anthropic a refusé de répondre aux questions de The Verge sur l'évaluation et l'a renvoyé au message de McCandlish.

Des conclusions qui restent très incertaines

METR souligne que les chiffres principaux sont des estimations subjectives à forte incertitude, avec une fourchette plausible d'environ 1,3 à 3 fois, et que l'accélération pourrait se limiter à des tâches bien définies et mesurables. Un membre de METR a fait valoir que ces résultats signifient qu'Anthropic a déjà franchi le seuil que sa propre politique d'échelle responsable qualifie de progrès radicalement accéléré grâce à l'IA. Le rapport n'établit pas que les garde-fous ont pris du retard sur le rythme des progrès — mais il rend plus concrète l'inquiétude que la recherche en IA devance le travail de sécurité, ce qui est précisément la question que l'évaluation cherchait à trancher et qu'elle ne peut pas trancher entièrement à cause des suppressions.