Claude (Anthropic) (FR)

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Claude est une famille de grands modèles de langage (LLM) multimodaux, développée par la société de recherche Anthropic.

Les modèles Claude, basés sur l'architecture Transformer, sont positionnés comme des assistants IA axés sur la sécurité, l'utilité et l'honnêteté. La caractéristique clé de leur développement est la méthode de l'IA Constitutionnelle (Constitutional AI), qui vise à créer des systèmes contrôlables et éthiquement alignés.

Histoire et philosophie

Fondation et mission d'Anthropic

La société Anthropic a été fondée en 2021 par d'anciens cadres supérieurs d'OpenAI, dont le frère et la sœur Dario[1] et Daniela Amodei[2]. Leur départ a été motivé par des désaccords avec la direction d'OpenAI sur l'orientation du développement, notamment par la crainte que le partenariat avec Microsoft et la commercialisation croissante ne compromettent l'engagement en faveur de la sécurité de l'IA.

La mission d'Anthropic est de « développer et maintenir une IA de pointe pour le bénéfice à long terme de l'humanité ». La société est enregistrée en tant que Public Benefit Corporation (PBC) aux États-Unis, ce qui l'oblige légalement à équilibrer les intérêts financiers avec le bien public. Cette approche est renforcée par une structure de gouvernance unique avec le Long-Term Benefit Trust (LTBT), un organe indépendant qui a le pouvoir d'influencer la composition du conseil d'administration pour garantir l'adhésion à la mission de sécurité.

Philosophie : HHH et l'IA Constitutionnelle

Le comportement des modèles Claude repose sur la formule HHH : Helpful, Honest, and Harmless (Utile, Honnête et Inoffensif). Pour mettre en œuvre ces principes, Anthropic a développé sa propre méthode d'entraînement : l'IA Constitutionnelle (CAI).

Contrairement au traditionnel RLHF (apprentissage par renforcement à partir de retours humains), où des annotateurs humains évaluent directement les réponses du modèle, la CAI utilise une « constitution » — un ensemble de principes éthiques explicites sur la base desquels le modèle apprend à évaluer et à corriger de manière autonome ses propres réponses. Cela rend le processus plus scalable, transparent et contrôlable.

Architecture et technologies clés

Basée sur l'architecture Transformer

Comme d'autres LLM modernes, Claude utilise une architecture de type décodeur de Transformer, qui génère du texte de manière autorégressive, token par token. Cependant, Anthropic a apporté des améliorations significatives visant à accroître les performances, la sécurité et la contrôlabilité.

IA Constitutionnelle (CAI)

Le processus d'entraînement avec la CAI se déroule en deux étapes :

  1. Phase d'apprentissage supervisé (Supervised Learning) : Le modèle génère des réponses à des requêtes, puis un autre modèle-critique, guidé par la « constitution », les évalue et propose des corrections. Le modèle initial est ensuite affiné sur la base de ces corrections.
  2. Phase d'apprentissage par renforcement à partir des retours de l'IA (RLAIF) : Le modèle génère des paires de réponses, et le modèle-critique choisit la meilleure en se basant sur la « constitution ». Ces données sont utilisées pour entraîner un modèle de préférences (reward model), qui sert ensuite de signal pour l'entraînement du modèle principal à l'aide d'algorithmes de renforcement.

Contexte long et multimodalité

L'un des principaux avantages de Claude est sa très grande fenêtre de contexte. Partant de 100 000 tokens dans Claude 2, elle a été étendue à 200 000 dans Claude 3, puis à 1-2 millions de tokens dans les versions 3.5 et 4. Cela permet aux modèles d'analyser des livres entiers, des bases de code ou des transcriptions de plusieurs heures en une seule requête.

À partir de la famille Claude 3, les modèles sont devenus multimodaux, acquérant la capacité de traiter des images en plus du texte.

Pensée hybride et capacités d'agent

À partir des versions Claude 3.7 et 4, une architecture de pensée hybride a été introduite. Elle permet aux modèles de basculer entre deux modes :

  • Réponses rapides : Le mode standard pour les tâches simples.
  • Pensée étendue (Extended Thinking) : Pour les tâches complexes, le modèle marque une pause pour « réfléchir », en effectuant des étapes de raisonnement internes, en appelant des outils (recherche web, exécution de code) et en formulant une réponse plus fondée. Cela rend le processus plus transparent et fiable.

Évolution des modèles Claude

Claude 1 et 2 (2023)

  • Claude 1 (mars 2023) : Première version publique. A introduit le modèle Claude Instant pour les tâches rapides et une version phare avec une fenêtre de contexte de 100 000 tokens.
  • Claude 2 (juillet 2023) : Version améliorée, rendue accessible au public via une interface web. A montré des améliorations significatives en codage (71 % sur Codex HumanEval) et en mathématiques. En novembre 2023, la version Claude 2.1 est sortie avec une fenêtre de contexte de 200 000 tokens.

Claude 3 (mars 2024)

Une famille de modèles qui a, pour la première fois, surpassé GPT-4 sur plusieurs benchmarks.

  • Versions : Haiku (la plus rapide), Sonnet (équilibrée) et Opus (la plus puissante).
  • Innovations clés : Introduction de la multimodalité (analyse d'images), amélioration significative du raisonnement et du codage, réduction des refus injustifiés. Opus a atteint 86,8 % sur le benchmark MMLU.

Claude 3.5 (juin 2024)

Génération intermédiaire, axée sur l'amélioration de l'intelligence et de la vitesse.

  • Claude 3.5 Sonnet : A surpassé Claude 3 Opus en termes de performances tout en étant deux fois plus rapide. Introduction de la fonctionnalité Artifacts [3] — un panneau interactif pour travailler avec le code ou les documents générés.

Claude 3.7 et Claude 4 (2025)

Génération axée sur les capacités d'agent et le raisonnement complexe.

  • Claude 3.7 Sonnet (février 2025) : Introduction de la pensée hybride, permettant au modèle de combiner des réponses rapides avec un raisonnement approfondi et par étapes.
  • Claude 4 (mai 2025) : Famille phare (Opus 4 et Sonnet 4) axée sur les agents IA autonomes. Les modèles sont capables d'exécuter des tâches en plusieurs étapes, de travailler avec le système de fichiers (via Computer Use), d'appeler des outils et de maintenir de longues sessions de travail (jusqu'à plusieurs heures) sans dégradation des performances. Opus 4 a atteint 72,5 % sur le benchmark de codage complexe SWE-bench.

Tableau récapitulatif des générations de Claude

Évolution des caractéristiques clés des modèles Claude
Génération Année de sortie Versions clés Fenêtre de contexte max. Innovations clés
Claude 1 2023 Claude, Instant 100 000 tokens Première version publique, grand contexte.
Claude 2 2023 Claude 2, 2.1 200 000 tokens Amélioration du codage et du raisonnement, disponibilité publique.
Claude 3 2024 Opus, Sonnet, Haiku 200 000+ tokens Multimodalité (images), supériorité sur GPT-4.
Claude 3.5 2024 Sonnet, Haiku 200 000+ tokens Augmentation de la vitesse et de l'intelligence, fonctionnalité "Artifacts".
Claude 4 / 3.7 2025 Opus, Sonnet 200 000+ tokens Pensée hybride, capacités d'agent, utilisation d'outils.

Application et disponibilité

Les modèles Claude sont disponibles via plusieurs canaux :

  • Interface web claude.ai : Offre un accès gratuit (au modèle Sonnet) et des abonnements payants (Pro, Max) donnant accès à des modèles plus puissants (Opus) et à des limites étendues.
  • API pour les développeurs : Anthropic fournit une API commerciale permettant d'intégrer Claude dans des applications tierces. Les prix varient en fonction du modèle (Haiku est le moins cher, Opus le plus cher).
  • Plateformes cloud : Claude est disponible via Amazon Bedrock et Google Cloud Vertex AI, ce qui simplifie son utilisation en environnement d'entreprise.
  • Intégrations : Claude est intégré dans des services populaires tels que Slack, Notion, Quora (dans le chatbot Poe).

Publications principales

Liens externes

Bibliographie

  • Ouyang, L. et al. (2022). Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback. arXiv:2203.02155.
  • Bai, Y. et al. (2022). Training a Helpful and Harmless Assistant with Reinforcement Learning from Human Feedback. arXiv:2204.05862.
  • Bai, Y. et al. (2022). Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback. arXiv:2212.08073.
  • Bulatov, A. et al. (2023). Scaling Transformer to 1M Tokens and Beyond with RMT. arXiv:2304.11062.
  • Jimenez, C. E. et al. (2023). SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues?. arXiv:2310.06770.
  • Yuan, W. et al. (2024). Self-Rewarding Language Models. arXiv:2401.10020.
  • Yang, A. et al. (2024). Context Parallelism for Scalable Million-Token Inference. arXiv:2411.01783.
  • Miranda, L. J. V. et al. (2024). Hybrid Preferences: Learning to Route Instances for Human vs AI Feedback. arXiv:2410.19133.
  • Chittepu, Y. et al. (2025). Reinforcement Learning from Human Feedback with High-Confidence Safety Constraints. arXiv:2506.08266.
  • Yuan, W. et al. (2025). Process-based Self-Rewarding Language Models. arXiv:2503.03746.
  • Yang, B. et al. (2025). Long Context Windows in Generative AI: An AI Atlas Report. [4] (tech-report, open review).

Références

  1. ↑ «Dario Amodei». Dans Wikipedia [1]
  2. ↑ «Daniela Amodei». Dans Wikipedia [2]
  3. ↑ «What Are Artifacts and How Do I Use Them? | Anthropic Help Center».[3]
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