L’intelligence artificielle à l’épreuve du réel selon Anthropic

Analyse de l'Indice Économique d'Anthropic : Un aperçu des usages concrets de l’IA

Le dernier Indice Économique d’Anthropic offre une analyse approfondie de l'utilisation réelle des modèles de langage par les entreprises et les particuliers. Ce rapport repose sur un million d’interactions de consommateurs sur Claude.ai, ainsi qu’un million d’appels d’API en entreprise, collectés en novembre 2025. Contrairement aux études basées sur des sondages ou des déclarations d’intention, cette analyse s’appuie sur des observations concrètes.

Des cas d’usage limités, mais fréquemment sollicités

L’analyse montre que les utilisateurs se concentrent sur un nombre restreint de cas d’usage. Les dix tâches les plus couramment effectuées représentent près d’un quart des interactions côté grand public, et un tiers du trafic API côté entreprises. Sans surprise, la création et la modification de code figurent parmi les principaux usages de Claude.

Cette spécialisation dans les tâches de développement logiciel reste stable dans le temps, indiquant que les bénéfices d’une IA comme Claude sont plus manifestes dans des cas bien définis. Les déploiements larges et génériques d’IA seraient donc moins efficaces que ceux ciblés sur des tâches éprouvées.

L’augmentation humaine prime sur l’automatisation

Sur les plateformes pour particuliers, l'usage collaboratif est largement dominant : les utilisateurs interagissent avec l’IA à travers plusieurs échanges pour affiner les résultats. En revanche, les entreprises cherchent davantage à automatiser des processus, via l’API de Claude, dans le but d’améliorer leur efficacité.

Cependant, la performance de l’IA diminue avec la complexité des tâches et le temps de “réflexion” nécessaire. Les tâches courtes et bien définies offrent de meilleurs résultats. Les tâches longues nécessitent souvent correction et supervision humaine pour aboutir.

Diviser un objectif complexe en sous-tâches gérables, soumises une par une à l’IA (interactivement ou via API), augmente fortement le taux de réussite.

La majorité des requêtes proviennent de secteurs de type “white-collar”. Dans les pays à revenu plus faible, les usages d’ordre académique sont plus fréquents. Par exemple, les agents de voyages peuvent confier à l’IA la planification complexe, tandis que leur rôle évolue vers des tâches plus transactionnelles. À l’opposé, chez les gestionnaires immobiliers, l’IA gère les tâches administratives récurrentes, laissant à l’humain les décisions nécessitant jugement.

Des gains de productivité freinés par des limites de fiabilité

Le rapport souligne que les prévisions enthousiastes de gains de productivité annuel de 1,8 % grâce à l’IA sur une décennie sont à revoir à la baisse : une fourchette plus réaliste serait de 1 à 1,2 %. Cette réduction prend en compte les besoins en ressources supplémentaires pour la validation des résultats, la gestion des erreurs ou la refonte des livrables générés.

Les bénéfices tirés de l’IA varient aussi selon qu’elle vienne compléter (augmentation) ou remplacer les tâches humaines (substitution). Dans les cas de substitution, la réussite dépend fortement de la complexité du travail confié à l’IA.

Fait notable, il existe une corrélation presque parfaite entre la qualité des invites (ou “prompts”) et la réussite des résultats. En résumé, la façon dont les gens utilisent l’IA conditionne directement ce qu’elle peut leur apporter.

Points clés à retenir pour les décideurs

• Les déploiements d’IA les plus efficaces sont ciblés sur des tâches spécifiques et bien définies.
• Les systèmes combinant IA et humain surpassent l’automatisation totale pour les tâches complexes.
• La nécessité d’une intervention humaine limite les gains de productivité attendus.
• La transformation des métiers dépend de la nature des tâches réalisées, plus que du poste en lui-même.

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