Les accélérations anthropiques doublent, mais le METR affirme que des preuves sont dissimulées.

D'après une évaluation indépendante, Anthropic améliore ses modèles d'IA environ deux fois plus vite qu'il y a un an. Le hic : l'entreprise a expurgé la plupart des éléments de preuve jugés essentiels par les évaluateurs. Le public doit donc se fier à leur parole pour une conclusion qui pourrait modifier la perception des risques liés au rythme des progrès en IA.

L'évaluation provenait de Évaluation des modèles et recherche sur les menaces (METR), L’étude a été publiée jeudi. METR a passé 11 semaines au sein d’Anthropic, de mi-août à fin octobre, et a eu accès aux résultats de tests de référence internes, aux indicateurs de formation, aux entretiens avec le personnel et aux enquêtes. L’étude n’a reçu aucune rémunération du laboratoire.

Le nombre

Sur l'indice de capacité interne d'Anthropic (AECI), les scores des modèles ont augmenté à un rythme estimé 1,9 fois Le rythme d'avant octobre 2025 est estimé à un facteur de 1,5 à 2,8 avec un intervalle de confiance à 95 %. En d'autres termes, selon METR, Anthropic a réalisé l'équivalent de deux années de progrès historiques au cours de la dernière année. La plupart des membres de l'équipe METR travaillant sur le projet pensent désormais que le laboratoire progresse “ probablement ” sur des tâches bien définies à un rythme environ deux fois supérieur à celui de la période mars 2024-octobre 2025, même s'ils ne seraient pas surpris si le chiffre réel se situait plutôt autour de 1,3 ou 3.

METR affirme pouvoir exclure “ avec certitude ” une augmentation plus rapide de la puissance de calcul d'entraînement comme cause de cette situation. Les entretiens et les enquêtes pointent plutôt vers une utilisation intensive des outils d'IA pour aider les chercheurs à écrire du code, à mener des expériences et à explorer de nouvelles pistes. Les sondages menés auprès du personnel sur Slack concernant l'accélération déclarée ont atteint un gain d'environ 12 fois pour le dernier modèle interne en octobre — une preuve encore fragile, souligne METR, mais cohérente avec une amélioration significative. L'IA n'apporte pas encore de contributions autonomes et hautement significatives aux étapes d'entraînement les plus complexes, ont indiqué les examinateurs, même si des signes encourageants apparaissent.

Ce que vous ne pouvez pas voir

Anthropic disposait du droit unilatéral de supprimer les informations non publiques du rapport. Selon METR, l'entreprise a retiré la majeure partie des éléments de preuve jugés les plus pertinents par l'équipe pour ses conclusions sur les risques, notamment des estimations détaillées de l'accélération par étape du pipeline, une analyse des points de blocage et des prévisions pour les modèles futurs. Anthropic a déclaré que ces suppressions visaient à éliminer les informations confidentielles susceptibles d'avantager les promoteurs concurrents.

METR est catégorique quant au résultat : le public ne peut ni juger les preuves elles-mêmes, ni les concilier avec d’autres sources. “ Ce rapport ne garantit pas la transparence des preuves ‘, indique l’organisme. Les lecteurs doivent donc s’appuyer davantage sur le jugement de METR que ce que le groupe juge approprié pour des questions d’une telle importance. AP News On a également constaté cette même tension : une mise en garde concernant des progrès plus rapides, liés à des éléments que la plupart des gens ne peuvent pas examiner.

Pourquoi l'affirmation concernant le rythme est contestée

Les évaluateurs recensent les erreurs possibles dans un sens comme dans l'autre. L'accélération pourrait se limiter aux tâches simples et auto-évaluables, et surestimer l'impact réel, souvent complexe. La croissance initiale d'Anthropic en matière d'AECI était plus lente que celle du secteur dans son ensemble, ce qui pourrait fausser la comparaison avec un facteur de “ 2 ”. Par ailleurs, des données internes, dont certaines ont été expurgées, laissaient entendre que l'accélération pourrait dépasser le facteur de 2 et continuer à progresser. De plus, METR n'a identifié aucun obstacle majeur susceptible de freiner de nouvelles accélérations au cours de l'année à venir.

C’est important car l’amélioration continue – des systèmes d’IA qui contribuent réellement à la création de la prochaine génération, plus rapide – est le scénario qui inquiète les chercheurs en sécurité et qui pourrait accélérer les délais. METR estime qu’une majorité (peut-être environ 80 %) des actuel Cette accélération est due à l'assistance de l'IA, mais l'évolution des facteurs fin 2025 reste incertaine. Le cofondateur Sam McCandlish a déclaré qu'Anthropic prévoyait de publier une analyse de la vitesse de progression au sein de l'entreprise., The Verge a rapporté.

Pourquoi c'est important

Si les laboratoires de pointe bénéficient déjà d'un gain de productivité important grâce à leurs propres modèles, les organismes de surveillance externes ont besoin de preuves vérifiables par le public, et pas seulement de chiffres astronomiques annoncés. Un doublement du rythme de progression modifie le temps dont disposent les sociétés pour tester, réglementer et s'adapter. Masquer les mesures sous-jacentes transforme une évaluation indépendante en une sorte d'avis d'un intermédiaire de confiance, ce qui est utile, certes, mais différent d'une vérification ouverte. Pour les travailleurs qui constatent déjà l'impact de l'IA sur leur production quotidienne… y compris des journées plus longues plutôt que plus courtes — La question n’est plus de savoir si les outils sont utiles. Il s’agit de savoir à quelle vitesse cette aide se traduit dans les laboratoires qui les conçoivent, et qui a accès aux résultats.