Anthropic : l'évolution de Claude pourrait creuser les inégalités

Une analyse approfondie de l'impact économique de Claude

Anthropic a récemment publié son cinquième rapport sur l'Index Économique, basé sur des données collectées en février 2026. Ce rapport met en lumière comment l'utilisation de Claude, un modèle d'intelligence artificielle, évolue dans l'économie. Une des découvertes majeures est que plus les utilisateurs interagissent avec Claude, meilleurs sont leurs résultats, ce qui pourrait potentiellement élargir les inégalités économiques existantes.

Le rapport utilise un système d'analyse respectueux de la vie privée pour examiner l'utilisation de Claude sans révéler le contenu des conversations individuelles. L'échantillon comprend un million de conversations provenant de Claude.ai et de l'API d'Anthropic.

Diversification et simplification dans l'utilisation de Claude

Depuis le premier rapport en novembre 2025, l'utilisation de Claude.ai a connu une diversification significative. En février, les dix tâches les plus courantes ne représentaient que 19 % du trafic total, contre 24 % trois mois auparavant. La programmation reste l'application principale, comptant pour 35 % des usages, mais elle se déplace de plus en plus vers l'API, où Claude Code prend une part croissante.

La part des demandes personnelles a également augmenté, passant de 35 % à 42 %. Cependant, la valeur économique moyenne des tâches réalisées sur Claude.ai, mesurée en fonction du salaire horaire des travailleurs américains dans les professions associées, a légèrement diminué, passant de 49,30 à 47,90 dollars.

Selon Anthropic, cette tendance s'inscrit dans une courbe d'adoption typique, où les premiers utilisateurs préfèrent des tâches spécialisées comme la programmation, tandis que les utilisateurs ultérieurs apportent une gamme plus large de tâches, incluant les scores sportifs, les comparaisons de produits et les questions d'entretien à domicile. Globalement, environ 49 % de toutes les professions ont au moins un quart de leurs tâches effectuées via Claude.

Collaboration accrue entre utilisateurs expérimentés et Claude

Le rapport distingue entre l'automatisation, où Claude fonctionne principalement de manière autonome, et l'augmentation, où les humains collaborent avec le modèle. L'augmentation a légèrement augmenté sur Claude.ai.

L'écart entre les utilisateurs expérimentés et les nouveaux est notable. Les utilisateurs expérimentés sont 8,7 points de pourcentage moins susceptibles de donner simplement une instruction à Claude et beaucoup plus enclins à itérer sur les tâches. Ils utilisent Claude 7 points de pourcentage plus souvent à des fins professionnelles et apportent des demandes plus complexes.

Au sommet de l'échelle d'expérience, les activités incluent la recherche en IA, les opérations Git et la révision de manuscrits. En revanche, les nouveaux venus ont tendance à demander des haïkus, des scores sportifs ou des suggestions de nourriture pour les fêtes.

Progression des compétences en IA avec la pratique

Même après avoir contrôlé statistiquement le type de tâche, le choix du modèle, le cas d'utilisation et le pays d'origine, l'effet de l'expérience persiste. Les utilisateurs expérimentés voient un taux de réussite environ 4 points de pourcentage plus élevé que les nouveaux venus travaillant sur la même tâche. En d'autres termes, obtenir de bons résultats des plateformes d'IA est une compétence qui s'améliore avec la pratique.

Anthropic mesure le succès en demandant à Claude d'évaluer des transcriptions anonymisées pour déterminer si une conversation a atteint son objectif. L'effet d'expérience s'élève à environ quatre points de pourcentage.

Préférences des utilisateurs pour le modèle Opus

Pour la première fois, le rapport examine également quels modèles les gens choisissent. Les utilisateurs payants de Claude.ai se dirigent vers Opus, l'option la plus performante, spécifiquement pour des travaux complexes. Pour la programmation, 55 % choisissent Opus ; pour les tâches éducatives, seulement 45 % le font. Les utilisateurs de l'API réagissent encore plus fortement à la complexité des tâches dans leur choix de modèle—environ deux fois plus—ce qui a du sens étant donné que le public de l'API est plus technique que l'utilisateur moyen de Claude sur le web.

Croissance de l'automatisation dans les ventes et le trading financier

Dans l'API, le rapport signale deux catégories de flux de travail qui ont au moins doublé leur part depuis novembre. La première est l'automatisation des ventes et de la prospection client : qualification des leads B2B, génération d'emails pour des appels à froid, etc. La seconde concerne les opérations de trading automatisées, y compris la surveillance du marché et des recommandations d'investissement spécifiques.

Aux États-Unis, l'utilisation converge encore entre les États, mais plus lentement qu'auparavant. Anthropic estime désormais qu'il faudra 5 à 9 ans pour que l'utilisation par personne se stabilise entre les États, contre une projection antérieure de 2 à 5 ans. À l'international, l'écart se creuse en réalité. Les 20 pays avec la plus forte utilisation par personne représentent désormais 48 % du trafic ajusté en fonction de la population, contre 45 % dans le rapport précédent.

Les premiers utilisateurs et l'élargissement des inégalités

Le rapport fait référence au concept économique de "changement technologique biaisé par les compétences". Les premiers utilisateurs travaillant sur des tâches techniquement exigeantes tirent davantage de leurs interactions avec Claude et en bénéficient le plus, tout en étant également le groupe le plus exposé à la disruption induite par l'IA.

Les auteurs concluent par un avertissement sur le marché du travail : si utiliser l'IA efficacement est une compétence qui se développe avec le temps, les avantages de l'adoption précoce pourraient devenir auto-renforçants. Les données du rapport sont disponibles sur Hugging Face.