Le rapport publié par Anthropic le 5 novembre 2026 situe surtout l’usage scientifique de Claude et de Claude Code dans l’analyse de données et la rédaction. Il décrit des sessions observées entre le 2 août et le 30 septembre 2026 ; les gains d’accélération évoqués ailleurs dans l’étude viennent de scénarios modélisés, pas de résultats de recherche mesurés. Anthropic a analysé ses propres produits.
Ce qu’Anthropic a analysé
L’échantillon principal regroupe 207 049 sessions sur des forfaits grand public : 128 914 sessions Claude Chat et Cowork, et 78 135 sessions Claude Code. Des classificateurs leur ont attribué des catégories de recherche à partir de SciNet, une taxonomie qui couvre 7 262 tâches, 34 domaines et 318 sous-domaines. Anthropic indique que le traitement retenait des étiquettes de catégorie plutôt que le contenu ouvert des travaux de recherche, et que les résultats étaient agrégés selon un seuil minimal de comptes.
Le rapport comprend aussi une enquête auprès de 528 chercheurs affiliés à des établissements aux États-Unis et au Canada, principalement en sciences de la vie et de la santé. Anthropic a recruté ces personnes surtout parmi les candidats à ses programmes de subventions pour la recherche scientifique avec l’IA. L’entreprise estime que ce groupe utilise probablement davantage l’IA que les chercheurs en général : les réponses à l’enquête ne décrivent donc pas nécessairement l’ensemble de la communauté scientifique.
Les usages varient selon la tâche et le produit
L’analyse de données représente la plus grande part des sessions classées pour Claude comme pour Claude Code. La rédaction et la communication arrivent également en tête, surtout sur Claude. La collecte de données et l’idéation occupent des parts plus faibles des sessions que des estimations du temps consacré à ces tâches par les chercheurs.
| Tâche de recherche | Sessions Claude | Sessions Claude Code | Part estimée du temps de recherche |
| Analyse de données | 33,7 % | 48,1 % | 27,6 % |
| Rédaction et communication | 32,0 % | 17,6 % | 16,0 % |
| Collecte de données | 11,5 % | 11,9 % | 28,6 % |
| Idéation et formulation d’hypothèses | 4,2 % | 2,1 % | 7,1 % |
La part des sessions indique où l’outil est utilisé ; elle ne mesure ni le temps de recherche économisé ni la productivité obtenue.
Les deux premières colonnes correspondent à des parts de sessions, tandis que la dernière est une estimation du temps de recherche consacrée à chaque tâche. Ces mesures ne sont pas interchangeables. Par exemple, la collecte de données représente 11,5 % des sessions Claude et 11,9 % des sessions Claude Code, alors que sa part estimée du temps de recherche atteint 28,6 %.
Les domaines scientifiques diffèrent aussi selon le produit. L’informatique compte pour 11,9 % des sessions Claude et 32,7 % de celles de Claude Code. Dans la comparaison d’Anthropic avec la répartition mondiale des chercheurs, l’informatique représente 4,3 % de ces derniers. Ces proportions décrivent l’usage classé dans l’échantillon, pas une mesure de la qualité du travail produit.
Claude Science et les sciences de la vie
Dans l’analyse complémentaire de Claude Science, les sciences biomédicales représentent 31,1 % des sessions de recherche, la biologie 24,1 % et la médecine et les sciences cliniques 8,7 %. Pour les sessions liées à la biologie et aux sciences biomédicales, Anthropic estime le temps nécessaire à un humain seul à 4,9 heures pour Claude, 5,9 heures pour Claude Code et 10,3 heures pour Claude Science. Le rapport classe aussi le contenu comme étant de niveau doctoral dans 48,0 %, 67,7 % et 82,7 % des sessions respectives, et comme présentant une forte autonomie dans 23,7 %, 64,1 % et 73,3 %.
Ces chiffres caractérisent les sessions classées, pas la qualité des découvertes. Anthropic précise que les différences peuvent en partie tenir aux chercheurs qui choisissent Claude Science et aux tâches qu’ils lui confient.
Les multiplicateurs reposent sur des scénarios
Dans son premier scénario, Anthropic suppose une large adoption des capacités actuelles de l’IA. Le modèle estime qu’elles pourraient prendre en charge 27 à 52 % du temps des chercheurs selon les domaines, avec une médiane de 38 %. L’accélération de la production calculée va de 1,35× en arts à 2,02× en statistique.
Deux autres scénarios supposent que l’IA automatise 75 % ou 100 % des étapes de recherche non physiques. Dans le dernier, le modèle estime une accélération d’environ 15 à 16× dans plusieurs domaines comportant peu d’étapes physiques, contre 3 à 4× dans des disciplines expérimentales comme la biologie, la chimie et les sciences des matériaux. Les chercheurs continuent d’y effectuer les étapes physiques. Le modèle ne prend pas en compte certaines contraintes, notamment la capacité des installations, le coût des machines et des intrants expérimentaux, ainsi que la qualité des idées.
Ces multiplicateurs sont des sorties illustratives du modèle, pas des prévisions ni des gains de productivité observés. Anthropic construit également son estimation des capacités théoriques de l’IA à partir de comparaisons entre étapes de tâches de recherche, classées par un modèle de langage puis agrégées. Les scénarios s’appuient sur ces estimations et sur les réponses à l’enquête : ils ne mesurent pas une hausse effective des découvertes scientifiques.
Une pratique pour retrouver les passages sources
Dans une démonstration en anglais, Andy Stapleton montre comment organiser des articles et des consignes dans des Claude Projects distincts, avec des fichiers de référence. Des participants à une discussion Reddit consacrée à Claude recommandent aussi de demander le passage exact qui étaye une affirmation, puis de le vérifier dans l’article d’origine. D’autres y signalent des erreurs possibles d’attribution d’une étude ou la confusion entre un résultat introuvable et une véritable lacune bibliographique. Ces témoignages décrivent des expériences individuelles, pas un taux d’erreur général.
