METR : l'IA a doublé la vitesse de la recherche chez Anthropic — le seuil de la RSP semble franchi

Ce qui s'est passé

Cette semaine, Anthropic a déclaré dans ses documents S1 qu'elle « pourrait bientôt » atteindre le seuil de « progrès brutalement accéléré par l'IA ». Ce seuil est défini dans la Responsible Scaling Policy, dans sa version actuelle de juillet 2026. Il comporte deux conditions. Première condition : le progrès global des capacités avance deux fois plus vite que le rythme soutenu le plus rapide observé avant que l'IA ne participe notablement à la recherche. Seconde condition : l'accélération s'explique de façon plausible par l'automatisation de la R&D en IA, et non par la hausse de la puissance de calcul ou d'autres ressources.

Parallèlement, des collaborateurs de METR ont mené pendant plusieurs mois une enquête avec un accès approfondi aux données d'Anthropic. Leur rapport est paru le 5 novembre. Après l'avoir lu en parallèle de la RSP, Ajeya Cotra en conclut que le seuil est très probablement déjà franchi.

Ce qu'a trouvé METR

Les auteurs du rapport sont parvenus à deux conclusions.

Première conclusion : entre octobre 2025 et octobre 2026, le progrès des capacités chez Anthropic a été environ deux fois plus rapide que durant les douze mois précédents. La mesure a été effectuée avec une version interne de l'Epoch Capabilities Index, appelée AECI. Les autres données à l'appui sont masquées. Selon les auteurs, il s'agit de « la plus grande partie des preuves que nous avons jugées les plus informatives ».

Seconde conclusion : le rythme a pu commencer à croître pour diverses raisons, mais il se maintient aujourd'hui principalement grâce à l'automatisation de la recherche par l'IA. Les arguments en ce sens sont eux aussi caviardés.

Une réserve s'impose : nous ne voyons que la conclusion et une seule métrique publique. Il est impossible de la vérifier de manière indépendante ; il faut faire confiance à METR et à Anthropic elle-même.

Pourquoi c'est important

Cotra qualifie ce rapport de mise à jour la plus importante sur les risques de l'IA depuis deux ans, plus importante encore que l'affaire de l'attaque contre Hugging Face. Conséquence directe : les échéances sont probablement plus courtes que ne le supposaient les chercheurs extérieurs, y compris l'équipe d'AI 2027.

Le raisonnement arithmétique central est le suivant : si l'IA double le rythme global du progrès, elle accélère les chercheurs humains bien davantage. Une partie du travail reste de toute façon limitée par le calcul, les expériences et d'autres goulots d'étranglement que l'IA n'accélère pas. Pour que l'ensemble progresse deux fois plus vite, le gain sur les segments contraints doit être nettement supérieur à un facteur deux.

Que faire pour les praticiens

Les développeurs et les product managers devraient prévoir dans leurs plans un cycle de mise à jour des modèles plus rapide. Si les leaders accélèrent réellement, les capacités des API et des agents sur lesquelles vous vous appuyez évolueront plus vite que d'habitude. Les architectures conçues autour des faiblesses d'un modèle donné deviendront obsolètes plus tôt.

Les fondateurs devraient réévaluer l'horizon sur lequel leur produit reste unique. Si votre avantage repose sur ce que le modèle ne sait pas encore faire, cette marge peut se réduire.

Pour ceux qui suivent la sécurité : le seuil de la RSP est lié aux engagements de l'entreprise en matière de mesures de protection. Surveillez la manière dont Anthropic réagira formellement, car les exigences de sécurité et les conditions d'accès aux modèles en dépendent.

Enfin, une mise en garde. Il s'agit de l'interprétation d'un seul auteur à partir d'un rapport partiellement masqué. Il vaut la peine de lire le texte complet de Cotra et le rapport de METR avant de bâtir une stratégie là-dessus.