Le rapport d’Anthropic décrit l’évolution du travail dans ses équipes

Publié le 22 octobre 2026, le rapport d’Anthropic décrit des changements dans l’organisation du travail au sein de l’entreprise, notamment dans les équipes techniques et l’usage d’agents d’IA. Ses chiffres portent sur Anthropic : ils ne décrivent pas à eux seuls l’évolution de l’emploi dans les autres entreprises.

Les indicateurs distinguent emploi junior et embauches

Anthropic rapporte deux évolutions distinctes depuis le début de 2025 : la part des juniors parmi les salariés de ses départements techniques est passée de 21 % à 14 %, tandis que leur part dans les embauches techniques a reculé de 27 % à 9 %. Le premier chiffre concerne la composition des équipes techniques, pas l’effectif total de l’entreprise.

Anthropic situe en mars 2026 le premier dépassement des heures humaines par le total des heures de ses agents autonomes et interactifs. En août, les agents déployés par des employés ont enregistré six fois les heures de leurs responsables. Ces deux comparaisons ne portent pas sur le même périmètre.

Pour calculer les heures d’agents, Anthropic inclut le temps d’exécution, l’inférence et l’utilisation active des outils. L’entreprise exclut les attentes de plus de 30 minutes et regroupe les sous-agents. Elle estime les heures humaines à partir des effectifs et d’une semaine de travail supposée de 40 heures.

Comment Anthropic a constitué son étude

Le rapport combine des données internes sur l’emploi, l’utilisation de l’IA, la production, les enquêtes, les communications, les calendriers et les décisions d’embauche. Anthropic indique aussi avoir mené 17 entretiens avec ses salariés. La présentation du rapport par Anthropic détaille ces mesures et leur méthode.

Pour étudier les agents de programmation, l’entreprise compare 192 ingénieurs qui les ont adoptés à 74 qui ne l’ont pas fait. Cette comparaison est observationnelle : l’adoption n’était pas aléatoire. Anthropic souligne que les ingénieurs qui s’apprêtaient à travailler sur de grands projets pouvaient être plus enclins à utiliser ces outils. La comparaison ne permet donc pas, à elle seule, d’attribuer aux agents les différences observées.

Anthropic rapporte que les commits de code par ingénieur ont atteint cinq fois leur niveau six mois plus tôt. L’entreprise précise qu’un volume de code supérieur ne signifie pas nécessairement une meilleure qualité ni un plus grand impact commercial.

Le rapport relève aussi une hausse du « méta-travail », c’est-à-dire des activités liées à la coordination des agents, comme la rédaction de consignes pour plusieurs agents, l’examen de leurs résultats et la surveillance de leurs processus. La part des sessions interactives Claude classées dans cette catégorie est passée de 10 % à l’automne 2025 à 22 % au printemps 2026. Ce calcul repose sur le codage automatisé d’un échantillon de 2 000 résumés de conversation d’une ligne : il mesure des sessions, pas le temps de travail des salariés.

Anthropic indique enfin que le salarié médian a passé 20 % de temps en plus en réunion qu’un an auparavant. Chez les contributeurs individuels des équipes techniques, le temps en réunion a augmenté de 16 %. Le rapport attribue une partie de ces évolutions à la croissance de l’entreprise et à la composition des postes.

Ce qu’une étude américaine ajoute au débat

Un article de recherche sur les métiers exposés à l’IA rapporte que le risque de chômage dans ces professions aux États-Unis a commencé à augmenter au début de 2022. Il indique aussi que les diplômés des cohortes à partir de 2021 ont intégré ces métiers à un rythme plus faible que les cohortes précédentes, avec des écarts apparus avant la fin de 2022.

Les auteurs s’appuient sur des données mensuelles d’assurance-chômage aux États-Unis, des profils LinkedIn et des programmes universitaires. Ils rapportent également que, dans certaines situations, les diplômés ayant suivi davantage de cours exposés aux grands modèles de langage ont connu une recherche d’emploi plus courte après le lancement de ChatGPT. Ceux qui entraient dans des professions fortement exposées ont aussi obtenu un salaire plus élevé pour leur premier emploi. Les auteurs estiment que ces résultats signalent des facteurs antérieurs à l’IA générative et que le lancement de ChatGPT ne constitue pas une expérience naturelle fiable pour isoler les effets de l’IA sur l’emploi. Le résumé de l’article sur arXiv présente ces résultats américains.

Cette étude porte sur une autre population et une autre question que le rapport d’Anthropic. Elle apporte un contexte sur les tendances américaines antérieures à ChatGPT, tandis que les mesures d’Anthropic décrivent l’organisation du travail au sein d’une entreprise.

Des chercheurs contestent la portée de l’interprétation

Dans un article publié le 23 octobre 2026, The Guardian a rapporté les critiques de chercheurs à l’égard de l’interprétation du rapport. Julián Posada, chercheur en sciences sociales à Yale, a mis en cause le point de vue d’une entreprise qui cherche des investisseurs et l’absence d’évaluation externe indépendante. Dylan Baker, ingénieur de recherche au Distributed AI Research Institute, a contesté l’idée que l’attention humaine soit le principal goulot d’étranglement du développement logiciel, qu’il décrit comme un travail social et interpersonnel. Morgan Frank, coauteur de l’étude sur les métiers exposés à l’IA, a déclaré que le lancement de ChatGPT n’avait pas coïncidé avec une forte hausse des pertes d’emploi ou une détérioration marquée des résultats.