En avril 2023, High-Flyer, fonds spéculatif basé à Hangzhou et employant un modèle d'intelligence artificielle pour le trading à haute fréquence^[1], annonce par l'intermédiaire de son fondateur Liang Wenfeng lancer une entreprise indépendante spécialisée dans l'intelligence artificielle baptisée DeepSeek, pour développer et commercialiser une intelligence artificielle générale utilisant un grand modèle de langage développé par la firme^[2].

En novembre 2023, DeepSeek lance son premier modèle, baptisé DeepSeek Coder et spécialisé dans la génération et la compréhension de codes sources^[3].

Le 29 novembre de la même année, DeepSeek lance son premier agent conversationnel employant un grand modèle de langage unique baptisé DeepSeek LLM (à 67 milliards de paramètres, gratuit et open source^[4]).

Le 7 mai 2024, DeepSeek sort DeepSeek-V2, comportant cette fois 236 milliards de paramètres, et pouvant activer jusqu'à 21 milliards de paramètres à chaque jeton utilisé^[5]. Le mois suivant sort la deuxième version de DeepSeek Coder baptisée DeepSeek-Coder-V2^[6].

En décembre 2024, DeepSeek sort DeepSeek-V3, qui remplace la version précédente et se veut une alternative chinoise aux autres modèles de langage disponibles en ligne^[7],[8]. 256 grappes ("clusters") comprenant chacune 8 cartes graphiques H800 soit un total de 2048 cartes graphiques durant 5000 heures sont nécessaires pour la partie apprentissage fin supervisé et l'apprentissage par renforcement de DeepSeek-V3 soit au total un équivalent de 2.79 millions d'heures en carte graphique en utilisant des optimisations. Cependant des doutes subsistent concernant le fait qu'un nombre si faible de grappes ait été utilisé^[9]. Après entrainement, il a été déployé aussi sur des grappes H800. Les cartes H800 d'une grappe sont connectées par interconnexion directe NVLink, et les grappes sont connectées par InfiniBand^[10].

Le 20 janvier 2025, l'entreprise annonce son premier modèle de raisonnement, DeepSeek-R1, qui emploie une chaîne de raisonnement développant des étapes logiques successives aux requêtes^{[11],[12],[13]}. Le modèle, publié avec son code source sous licence MIT, bouleverse le secteur de l'IA par un coût de développement significativement moins élevé que ses concurrents pour des performances comparables aux meilleurs acteurs du secteur (bien que plus lent)^[14], et une consommation en ressources de calcul notablement inférieure^[15]. Face à la rentabilité présumée de la technologie, le cours de la bourse de plusieurs géants du domaine, (dont celui de Nvidia, le fournisseur de processeurs GPU, qui perd 600 milliards de dollars)^[16], chute massivement^[17],[18].

Le budget annoncé de 5,57 millions de dollars, spécifiquement alloué à un seul cycle d'apprentissage de DeepSeek V3, exclurait d'autres dépenses significatives telles que les salaires du personnel, les coûts liés au traitement des données, ainsi que ceux associés à la conception et à l'architecture du système^[21].

En outre, l'entraînement du modèle DeepSeek nécessiterait environ 2 048 cartes graphiques Nvidia H800, une version bridée du H100 développé par la même société et destinée à l'exportation en Chine. Avant les restrictions imposées par l'administration de Joe Biden au début de l'année 2025, le coût de ce matériel était estimé à environ 70 millions de dollars^[21]. Par ailleurs, les dépenses annuelles consacrées à ce projet seraient évaluées entre 500 millions et 1 milliard de dollars^[22].

En janvier 2025, OpenAI et Microsoft soupçonnent DeepSeek d'avoir utilisé un processus de distillation des connaissances pour extraire des données des modèles d'OpenAI via son interface de programmation, en violation de ses conditions d'utilisation. Le modèle répondant même à des questions du type « Qui es-tu? » par « Je suis ChatGPT »^[23].

Microsoft dit avoir détecté fin 2024 d'importants transferts de données via des comptes développeurs OpenAI présumés liés à DeepSeek. OpenAI affirme détenir des preuves de ces pratiques, sans toutefois les détailler publiquement, et indique collaborer avec le gouvernement américain pour protéger sa propriété intellectuelle^{[24],[25],[26]}.

Selon sa politique de confidentialité, DeepSeek stocke les données utilisateur sur des serveurs situés en république populaire de Chine, y compris l'historique des conversations et les informations personnelles de ses utilisateurs^[27]. L'entreprise est tenue de collaborer avec les autorités chinoises conformément à la loi sur le renseignement national, ce qui suscite la préoccupation du professeur d'informatique britannique Michael Woodridge^[28] et du ministre australien des Sciences, Ed Husic (en)^[29].

Soumis aux réglementations de l'internet en république populaire de Chine, l'agent conversationnel de DeepSeek refuse d'aborder certains sujets politiquement sensibles en Chine (manifestations de la place Tian'anmen, statut de Taïwan, manifestations de 2019 à Hong Kong, accusations de travail forcé au Xinjiang) et redirige la conversation ou formule une réponse avant de l'effacer. L'agent conversationnel reconnaît occasionnellement que ses réponses s'alignent sur les positions officielles du gouvernement chinois^[28],[30].

En janvier 2025, Test-Achats, l'organisation de consommateurs belge, dépose plainte auprès de l'Autorité de protection des données contre DeepSeek. Lui est reproché un traitement des données en contravention avec le règlement général sur la protection des données (RGPD)^[31].

En janvier 2025, Altroconsumo (it), une organisation de consommateurs italienne, dépose plainte auprès du Garant de la protection des données personnelles (it) contre DeepSeek^[32]. L'association s'inquiète en effet d'un risque lié à la non conformité par DeepSeek au RGPD^[33].

L'Italie interdit l'accès par DeepSeek aux données d'utilisateurs italiens.

L'Australie et Taïwan interdisent à leurs fonctionnaires et à des infrastructures clés d’utiliser DeepSeek^[34].

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En février 2024, Cédric O, actionnaire et conseiller en affaires publiques de Mistral AI, recrute Audrey Herblin-Stoop pour s'occuper des affaires publiques^[14].

Le 13 janvier 2025, Mistral sort une version améliorée de Codestral, disposant d'un meilleur analyseur et d'une architecture plus efficace, ce qui lui permet d'exécuter le code informatique deux fois plus rapidement^[31].

En janvier 2026, la fondation Wikimédia annonce des partenariats avec plusieurs entreprises d’intelligence artificielle, dont Mistral AI, afin de leur fournir un accès aux contenus de Wikipédia via des canaux adaptés à leurs besoins. Ces accords, conclus au cours de l’année précédente et dont les montants ne sont pas rendus publics, permettent à ces entreprises d’accéder aux contenus avec un volume et à une vitesse conçus spécifiquement pour leurs besoins, et visent à limiter l’impact des collectes automatisées sur l’infrastructure de Wikipédia, ainsi qu’à contribuer à son financement via Wikimedia Enterprise^[44].

Le 17 février 2026, Mistral AI annonce racheter l'entreprise française d'informatique sans serveur Koyeb^[45] pour un montant non communiqué. Les trois cofondateurs de la start-up et leurs 13 employés doivent rejoindre l'équipe d'ingénierie de Mistral AI en mars^[46]. L'objectif de ce rachat est de renforcer l'offre Mistral Compute^[47],[46] de l'entreprise.

Le 19 mai 2026, Mistral AI annonce racheter l'entreprise autrichienne Emmi AI, développant des modèles d'intelligence artificielle de simulation pour l'ingénierie industrielle^[48],[49].

En février 2026, Mistral AI a annoncé un investissement de 1,2 milliard d’euros pour construire un datacenter dédié à l'IA à Borlänge, en Suède. Prévu pour 2027, ce site doit renforcer ses capacités de calcul et soutenir ses modèles à grande échelle, dans le respect d'une supposée souveraineté technologique numérique européenne. C'est le plus gros investissement de l'entreprise depuis sa création^[50]. EcoDataCenter est un opérateur suédois de centres de données dits « verts », c'est-à-dire spécialisé dans des infrastructures à très haute efficacité énergétique et entièrement alimentées par des sources renouvelables^[51].

Le 30 mars 2026, Mistral AI a officialisé la signature d'un prêt de 830 millions de dollars (environ 765 millions d'euros) destiné à la construction en 2026 d'un centre de données à Bruyères-le-Châtel (Essonne), à 32 km au sud-ouest de Paris.

Sa puissance électrique sera de 44 MW, pour 13 800 puces Nvidia GB300 à microarchitecture Blackwell à 104 milliards de transistors chacune, ce qui en fera l'un des clusters d'IA les plus denses d'Europe, bien que beaucoup plus modeste que les grands investissements (multi-milliards) de géants américains (tels que les projets de datacenter de Google pour Anthropic au Texas).

Le prêt a été obtenu auprès d'un consortium bancaire international (incluant BNP Paribas, Crédit Agricole CIB, HSBC, La Banque Postale, MUFG, Natixis C\&IB et Bpifrance), c'est un financement par dette, une première pour la société, qui permet de préserver sa structure actionnariale.

L'implantation à Bruyères-le-Châtel s'inscrit dans la continuité historique de cette commune, siège du Très Grand Centre de calcul (TGCC) du Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA). Ce choix renforcera le pôle de calcul de haute performance (HPC) de l'Essonne, devenu un centre névralgique de la simulation numérique en France, et pourrait s'inscrire dans l'accord-cadre signé en janvier 2026 entre Mistral AI et le ministère des Armées, visant à fournir des solutions d'IA générative souveraines pour des entités critiques, dont la Direction des applications militaires du CEA et l'ONERA. Le déploiement de ces modèles en réseaux fermés et sécurisés répond à des besoins croissants en calcul intensif pour les secteurs du nucléaire civil et militaire, ainsi qu'à des objectifs d'autonomie stratégique nationale^{[52],[53],[54]}.

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• McDonald, D., Papadopoulos, R., & Benningfield, L. (2024). Reducing llm hallucination using knowledge distillation: A case study with mistral large and mmlu benchmark. Authorea Preprints. https://www.techrxiv.org/doi/full/10.36227/techrxiv.171665607.76504195

Gemini a été annoncé en 2023 comme devant surpasser les modèles existants comme GPT-4, en pouvant traiter simultanément et de manière polyvalente divers types différents de données (texte, images, sons et vidéos). Il peut ainsi répondre à une large variété de demandes, comme la génération de textes écrits, d'images, de sons et de code ; l'analyse de flux vidéo, la création de modèles 3D complexes, l'analyse et l'interprétation de graphiques complexes, de cartes, etc.^[7],[8],[9]. L'architecture de Gemini comporte un encodeur et un décodeur. L'encodeur de Gemini convertit certains types de données en vecteurs, que le décodeur peut comprendre et utiliser pour la génération^[10].

Selon Google, Gemini est particulièrement douée pour le codage informatique, grâce à son nouveau système de génération de code AlphaCode 2 basé sur Gemini Pro, qui lui permettrait de surpasser 85 % des concurrents^[11]. Google DeepMind a également conçu Gemini Robotics, un modèle vision-langage-action permettant de contrôler des robots^[9].

Au début des années 2020, dans le domaine de l'IA générative, Google a été distancé par ChatGPT. Tout en poursuivant ses projets d'IA (ex. : Teachable Machine, Quick Draw, AutoDraw, Art Palette, ou Semantris et BARD) Google a mis en avant son nouveau projet majeur : Gemini AI, qui est une collaboration entre Google Brain (connue pour avoir créé l'outil Google Traduction, ainsi que TensorFlow, les modèles Transformer (le T de GPT) et le modèle LaMDA, qui permet à Bard de fonctionner) et DeepMind (filiale de Google, notamment connue pour avoir créé AlphaGo, le système d'IA qui a battu Lee Sedol au jeu de go en 2016, et AlphaFold capable de prédire la structure des protéines). Ces deux groupes ont fusionné en 2023 pour accélérer la mise au point de Gemini après le succès de ChatGPT.

En novembre 2022, OpenAI a lancé ChatGPT, un assistant conversationnel (chatbot) initialement basé sur GPT-3.5. ChatGPT a attiré l'attention du monde entier après sa sortie, devenant une sensation virale sur Internet. Alarmé par la menace potentielle de ChatGPT pour la recherche Google, le PDG de Google, Sundar Pichai, a émis une alerte « code rouge » à l'échelle de l'entreprise, réaffectant plusieurs équipes pour venir renforcer les efforts de l'entreprise en matière d'IA^[12]. Dans un geste rare et sans précédent, les cofondateurs de Google Larry Page et Sergey Brin, qui avaient quitté leurs fonctions de co-PDG de la société mère de Google Alphabet en 2019, ont été convoqués à des réunions d'urgence avec des dirigeants de l'entreprise pour discuter de la réponse de Google à ChatGPT.

Interrogés par les employés lors d'une réunion générale pour savoir si le grand modèle de langage LaMDA était une occasion manquée pour Google de concurrencer ChatGPT, Sundar Pichai et Jeff Dean (le dirigeant de Google AI) ont déclaré que Google avait des capacités similaires, mais aller trop vite dans ce domaine représenterait un « risque réputationnel » majeur en raison du fait que Google est nettement plus grand qu'OpenAI^[13],[14]. En janvier 2023, le PDG de DeepMind, Demis Hassabis, a annoncé les plans d'un rival de ChatGPT, et les employés de Google ont été chargés d'accélérer les progrès sur un concurrent de ChatGPT, en testant intensivement « Apprentice Bard » et d'autres chatbots^[15],[16]. Sundar Pichai a assuré lors de l'appel aux investisseurs pendant la présentation des résultats trimestriels de Google en février que la société avait l'intention d'étendre la disponibilité et les applications de LaMDA^[17].

Peu de données étaient disponibles sur Gemini avant décembre 2023, mais selon Google, ce nouveau système d'IA pourrait remplacer et améliorer PaLM 2 de Google, dont en intégrant des techniques plus efficaces d'apprentissage par renforcement, permettant une amélioration continue des capacités des systèmes d'IA à répondre à des questions complexes.

Dès le début d'année 2023, Google avait annoncé une riposte claire à OpenAI au travers du projet Sparrow un chatbot qui avait l'avantage, contrairement à ChatGPT, de citer ses sources^[18], gagnant ainsi en crédibilité.

Gemini a été entrainé sur les Tensor Processing Units (TPU) de Google^{[réf. nécessaire]}. Plus rapide et moins couteux dans ses exécutions que les précédents modèles de Google (comme PaLM), Gemini intègre en particulier des « mécanismes d'attention » (MA) perfectionnés, permettant aux réseaux de neurones artificiels de « concentrer » leurs calculs sur les parties les plus pertinentes des « données d'entrée », pour générer ensuite des « sorties » plus cohérentes, et répondant plus fidèlement aux « invites » des utilisateurs.

La capacité annoncée de Gemini à générer et combiner des objets sonores, visuels (graphiques et cartographie y compris) et du texte devrait également lui permettre de générer plus d'un type de données à la fois. Gemini pourra probablement, par exemple, extraire des caractéristiques d'une vidéo, d'un podcast ou d'un texte complexe pour en générer une analyse ou un résumé en tenant compte plus finement des demandes de l'utilisateur, mais aussi — et éventuellement dans le même temps — créer du contenu nouveau et le mettre en page, l'illustrer d'images, de graphiques et/ou de cartographies, en créer une version vidéo ou podcast, multilingue, etc.

Le 6 février 2023, Google a annoncé Bard, un chatbot utilisant LaMDA pour générer du texte^[19]. Bard a d'abord été déployé auprès d'un groupe restreint de « testeurs de confiance^[20] », avant une large diffusion prévue à la fin du mois^[21],[22]. Il a été développé sous le nom de code « Atlas »^[23]. Dans la foulée de l'annonce de Google, le rival de Google, Microsoft, a révélé son partenariat avec OpenAI pour intégrer ChatGPT dans son moteur de recherche Bing, après avoir précédemment investi 10 milliards $ dans OpenAI^[24],[25].

Bard a été présenté dans une vidéo promotionnelle sur Twitter le 6 février 2023. Lors de cette vidéo, Bard s'est trompé en répondant à une question sur le télescope James Webb, provoquant l'inquiétude quant à la fiabilité du chatbot et dans la foulée la chute de l'action Google (Alphabet) de plus de 7 %^[26]. Google Bard a été interrogé sur les nouvelles découvertes du télescope spatial James Webb et a répondu avec trois puces, y compris une déclaration selon laquelle le télescope « a pris les toutes premières images d'une planète en dehors de notre propre système solaire ». Cependant, cette affirmation était incorrecte^[27].

Mi-2023, Gemini est encore en phase d'entraînement, et testé pour sa sécurité. Comme c'était déjà le cas pour PaLM 2, Google propose plusieurs itérations du modèle, de tailles différentes, qui seront exploitées en fonction des avancées de l'IA, des besoins émis en interne par les services ou filiales de Google, puis par les utilisateurs et clients, et en fonction de contraintes spécifiques^[28]. Les versions de Gemini, en différentes tailles et capacités^[29], pourraient être disponibles via le « Google Cloud Vertex AI » (anciennement « Google AI Platform »), une « plateforme d'apprentissage automatique, qui regroupe tous les services cloud de Google, permet de faciliter le déploiement et la maintenance des modèles d'IA »^[28]. Une version préliminaire de Gemini a été fournie à un petit groupe externe de développeurs et d'entreprises afin d'effectuer des tests^[30].

Depuis le 6 décembre 2023^[31], Bard utilise un modèle d'intelligence artificielle appelé Gemini Pro lorsqu'il communique en anglais. Ce modèle peut traiter et fusionner différents types d'informations tels que le texte, les images, l'audio et le code. Gemini Pro est actuellement disponible uniquement pour l'anglais sur Bard, mais son expansion à d'autres langues et régions, notamment en Europe, est prévue prochainement. Gemini Pro se concentre actuellement sur le traitement de textes, mais devrait bientôt être capable de travailler avec d'autres types de contenus^[32]. De plus une suite qui compte trois modèles est annoncée :

• Gemini Nano : version allégée de Gemini est prévue pour tourner nativement et hors-ligne sur des smartphones Android en commençant par le Google Pixel 8 Pro et uniquement à partir de texte ;
• Gemini Pro : le modèle intermédiaire, remplacera LaMDA dans Bard pour les pays anglophones ;
• Gemini Ultra (qui ne sera finalement lancé qu'en février 2024) : le modèle le plus avancé, et le plus performant.

Si Google DeepMind ne précise pas les tailles des modèles, l'accent est mis sur les performances du plus puissant (Gemini Ultra) par rapport à GPT-4^[33] d'OpenAI, qui est alors de loin le modèle le plus puissant du marché.

Il est annoncé aussi que Gemini Pro sera disponible pour les développeurs via le Google Generative AI Studio ou Vertex AI sur Google Cloud le 13 décembre 2023 et que Gemini Ultra sera proposée aux Data Centers et aux entreprises, d'abord en version beta contrôlée et dans un contexte expérimental sécurisée.

Le 8 février 2024, Google a annoncé renommer Bard en Gemini afin de refléter l'utilisation de la famille de modèles Gemini^[34].

Le 15 février 2024, Google lance une nouvelle version plus avancée nommée Gemini 1.5 Pro. C'est aussi le premier modèle capable de prendre jusqu'à 1 million de tokens en entrée, même si la limite est fixée à 128 000 tokens dans un premier temps.

Le même mois, Google suspend son outil de création d'images Gemini, « pensé pour promouvoir la diversité », après qu'il a généré des résultats embarrassants, refusant dans certains cas de représenter des personnes blanches ou générant des images historiquement fausses, telles que « des soldats nazis de couleur » ou le « pape imaginé en femme ». Des polémiques en série, dont l'une liée à l'affirmation de Gemini selon laquelle il serait « difficile de dire » qui d'Hitler ou d’Elon Musk avait eu l’impact le plus négatif sur la société, poussent Sundar Pichai, le PDG de Google, à recadrer ses équipes. Il leur rappelle le risque de briser la confiance envers les produits Google. Il déplore les réponses embarrassantes de Gemini qui « ont fait preuve de partialité »^[35],[36]

En mai, une version allégée est lancée, nommée Gemini 1.5 Flash et capable d'accepter 1 million de tokens. Gemini 1.5 Pro bénéficie d'une amélioration à ce niveau, permettant d'utiliser jusqu'à 2 millions de tokens en entrée.

En août 2024, Google introduit les « Gems », qui permettent de créer des versions personnalisées de Gemini que les utilisateurs définissent en fonction de leurs besoins^[37]. C'est une réponse au GPT Store de OpenAI ou au Copilot Studio de Microsoft, et l'un des nombreux efforts que déploie le groupe pour tenter d'attirer du public vers Gemini, alors que l'adoption des professionnels et développeurs restent très faible par rapport aux rivaux^[38].

En mars 2025, Google annonce la sortie du modèle Gemini 2.5 (disponible en 3 versions : Pro, Flash et Flash-Lite), dont la déclinaison la plus puissante se retrouve directement en haut du classement de LMArena. Bénéficiant d'une fenêtre d'un million de token en entrée, le modèle domine encore actuellement les benchmarks scientifiques et mathématiques AIME et GPQA^[39].

Le 18 novembre 2025, Google annonce le déploiement progressif de Gemini 3, présenté comme « le meilleur modèle au monde pour la compréhension multimodale »^[40]. Il se classe en tête du classement de LMArena et atteint de loin le meilleur score au MathArea Apex avec un score de 23,4 % contre 1 % pour GPT-5.1 et 1,6 % pour Claude Sonnet 4.5. Plus globalement, il surpasse ses concurrents dans de nombreux benchmarks clés de l'IA notamment avec son mode Deep Think^[40],[41].

Un mois plus tard, Google annonce la sortie de Gemini 3 Flash conçu pour des réponses rapides qui est présenté comme dépassant Gemini 2.5 Pro tant en vitesse qu'en qualité^[42],[43]. Déployé dans Gemini mais aussi Google Search^[44] dans les pays où les réponses optimisées par l'IA sont disponible^[45],[46], il vise notamment à concurrencer GPT-5.2 qui a été présenté moins d'une semaine plus tôt^[47].

En février 2026, lors de la publication des résultats du quatrième trimestre 2025 d'Alphabet, Google annonce que l'application Gemini a franchi la barre des 750 millions d'utilisateurs actifs mensuels, contre 650 millions au trimestre précédent^[48]. entre Apple et Google visant à utiliser la technologie Gemini pour renforcer l’assistant vocal Siri, marquant une collaboration notable entre deux acteurs majeurs de l’industrie^[49].

Le 12 février 2026, Google publie une mise à jour majeure de Gemini 3 Deep Think, présentée comme destinée à résoudre des défis modernes en sciences, recherche et ingénierie^[50].

Le 19 février 2026, Google annonce Gemini 3.1 Pro en version préliminaire, présenté comme une avancée en matière de raisonnement complexe. Le modèle obtient un score de 77,1 % sur l'ARC-AGI-2, soit plus du double des performances de Gemini 3 Pro, et 80,6 % sur SWE-Bench Verified, un indicateur mesurant les capacités de développement logiciel autonome^[51].

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• Apprentissage par renforcement
• Apprentissage supervisé
• Grand modèle de langage
• Intelligence artificielle digne de confiance
• Gemma (Google)

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• Notice dans un dictionnaire ou une encyclopédie généraliste :

  • Britannica
• « D’où viennent les réponses de ChatGPT et Gemini ?... » sur Siècle digital
• L'IA Gemini de Google sur Digitiz (15 septembre 2023)
• Google Gemini, l'intelligence artificielle qui promet de révolutionner l'IA sur 01net (25 septembre 2023)

Claude peut être utilisé gratuitement, mais les abonnements donnent accès à des seuils d'utilisation plus élevés et à des fonctionnalités supplémentaires comme Claude Code et Claude dans Chrome^[11],[12]. Anthropic a fourni en septembre 2023 sa première offre commerciale avec Claude Pro. En mai 2024, Anthropic a commencé à proposer les abonnements multi-utilisateurs Claude Team^[13] et Claude Enterprise^[14]. En avril 2025, Anthropic a lancé un abonnement plus coûteux nommé Claude Max^[15].

La fonctionnalité Artifacts affiche dans un panneau dédié des documents ou du code informatique interprété. Par exemple, cela permet de visualiser directement des diagrammes et de les ajuster itérativement^[16].

En octobre 2024, Anthropic a lancé la fonctionnalité computer use (« utilisation d'ordinateur ») permettant à Claude de prendre le contrôle de l'ordinateur et de naviguer en analysant l'écran et en simulant les entrées clavier et souris^[17].

En mars 2026, Anthropic a ajouté la possibilité de contrôler par téléphone les actions de Claude sur l'ordinateur^[18].

Claude Code est un logiciel d'IA agentique qui permet d'automatiser des tâches de développement logiciel. Il peut écrire, exécuter, corriger et réorganiser du code informatique^[5].

Déployé au grand public en mai 2025, Claude Code a connu une croissance rapide. En février 2026, il génère un revenu annualisé de 2,5 milliards de dollars, et une estimation suggère que 4 % des modifications publiées sur GitHub sont générées par Claude Code^[19].

Cowork est un logiciel d'IA agentique permettant à Claude d'effectuer des tâches bureautiques avec une certaine autonomie. Lancé en janvier 2026, Cowork est similaire à Claude Code, mais est contrôlé via une interface graphique et vise un public plus général que celui des développeurs de logiciels. Il a accès à un dossier de travail choisi par l'utilisateur, et peut y générer ou modifier des fichiers, et exécuter certaines commandes informatiques. Cowork peut par exemple synthétiser des documents, créer des présentations, modifier des fichiers Excel, utiliser un navigateur web, ou gérer des emails. Anthropic recommande toutefois de configurer Cowork pour qu'il n'ait pas accès à des informations sensibles. Le code source de Cowork aurait en grande partie été écrit avec Claude Code^[5].

Claude Design, lancé en avril 2026, permet d'automatiser la création d'interfaces graphiques et d'éléments visuels (prototypes, présentations, logos, bannières...)^[22].

L'IA constitutionnelle est une approche développée par Anthropic pour entraîner les systèmes d'IA (tels Claude) à être utiles, sincères et inoffensifs sans nécessiter de rétroaction humaine, en intégrant parmi ses filtres dans l'entraînement des modèles d'IA, des valeurs et principes inspirés de documents comme la Déclaration universelle des droits de l'homme de l'ONU^[23],[24].

Dans une phase d'apprentissage supervisé, le modèle génère des réponses, s'autocritique sur la base d'un ensemble de principes (une « constitution »), puis ajuste ses réponses. Ces réponses davantage conformes à la constitution sont ensuite utilisées pour entraîner le modèle^[23].

Ensuite vient une phase d'apprentissage par renforcement. Le modèle génère des réponses et les compare, favorisant celles qui satisfont le plus les principes de la constitution. Ces données permettent d'entraîner un modèle de préférences, qui juge des réponses en fonction de leur degré de conformité à la constitution. Claude est ensuite ajusté à satisfaire ce modèle de préférences. Cette technique est similaire à l'apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine, où les comparaisons humaines sont nécessaires, tandis que l'IA constitutionnelle effectue automatiquement les comparaisons en s'appuyant sur la constitution^[25],[23].

Claude est la version initiale du modèle de langage d'Anthropic, sortie en mars 2023^[6]. Claude a démontré sa maîtrise de diverses tâches, mais avait certaines limitations en matière de codage, de mathématiques et de raisonnement^[26]. Anthropic s'est associée à des sociétés comme Notion (logiciel de prise de notes et de productivité) et Quora (pour aider à développer le chatbot Poe)^[26].

Certains employés d'Anthropic considèrent le nom « Claude » comme une référence au mathématicien Claude Shannon, père de la théorie de l'information^[27],[28]. D'autres employés le décrivent comme un nom masculin amical pour contrebalancer les noms féminins d'assistants d'IA comme Alexa, Siri ou Cortana^[28].

Claude Instant est une version plus rapide, moins chère et plus légère. Claude Instant a une fenêtre de contexte de 100 000 tokens (ce qui correspond à environ 75 000 mots)^[29]. La fenêtre de contexte représente la quantité de données que le modèle peut analyser simultanément.

Claude 2 est la deuxième itération majeure, sortie le 11 juillet 2023. Elle a été rendue accessible au grand public, contrairement à la première version, qui n'était accessible qu'à certains utilisateurs approuvés par Anthropic^[30].

Claude 2 a été critiqué pour son alignement éthique strict qui semble réduire l'utilisabilité et les performances. Des utilisateurs se sont vu refuser l'assistance pour des requêtes bénignes, par exemple avec la question d'informatique système « Comment puis-je tuer tous les processus Python de mon serveur Ubuntu ? » Cela a conduit à un débat sur la « taxe d'alignement » (le coût pour garantir l'alignement d'un système d'IA), avec des discussions centrées sur l'équilibre entre les considérations éthiques et les fonctionnalités pratiques. Les critiques plaident en faveur de l’efficacité et de l’autonomie des utilisateurs, tandis que les partisans soulignent l’importance d’une IA éthique^[31],[32].

À sa sortie le 4 mars 2024, Claude 3 s'est avéré être à la pointe des performances dans un large éventail de tâches cognitives. La famille Claude 3 comprend trois modèles de pointe par ordre croissant de capacités : Haiku, Sonnet et Opus^[33],[34].

Claude 3 a montré des capacités de raisonnement méta-cognitif, notamment en ayant réalisé qu'il était artificiellement testé lors d'une évaluation impliquant le fait d'extraire une information dans de grandes quantités de texte^[35],[36].