Le 5 novembre 2026, l’organisme d’évaluation Model Evaluation and Threat Research (METR) a estimé que les scores AECI d’Anthropic progressaient à 1,9 fois le rythme antérieur sur des tâches bien définies. Ce taux compare la progression depuis octobre 2025 à celle observée entre mars 2024 et octobre 2025. Il décrit une tendance de résultats aux benchmarks, pas un doublement général des capacités des modèles. METR
À retenir : le chiffre de 1,9× porte sur la pente des scores d’un ensemble de benchmarks. Il ne résume pas toutes les capacités d’Anthropic ni leurs effets dans le monde réel.
Ce que mesure l’estimation de 1,9×
L’AECI, la version d’Anthropic de l’Epoch Capabilities Index, regroupe des résultats à des benchmarks internes et externes. Un benchmark évalue un modèle sur des tâches définies selon des critères précis. METR a ajusté des tendances linéaires par segments à ces scores; son principal point de rupture se situe au 7 octobre 2025.
L’estimation principale est de 1,9×, avec un intervalle de confiance à 95 % allant de 1,5× à 2,8×. En termes de rythme, METR décrit cette progression comme environ deux années de progrès historiques sur les benchmarks en une année. Cette comparaison concerne l’AECI et les tâches bien spécifiées étudiées, pas chaque modèle, chaque aptitude ou l’utilité des systèmes en conditions réelles.
Deux mesures différentes de l’incertitude
L’intervalle de confiance de 1,5× à 2,8× accompagne l’estimation statistique principale. Les analyses de sensibilité répondent à une autre question : le résultat change-t-il lorsque l’on modifie la fonction mathématique utilisée pour relier les scores des benchmarks? Avec différentes fonctions de liaison, les estimations vont de 1,1× à 2,9×. Ce second intervalle n’est pas l’intervalle de confiance.
METR précise aussi que son intervalle de confiance ne tient pas compte de l’incertitude liée au choix des modèles inclus dans l’analyse. L’estimation doit donc se lire comme une mesure portant sur une sélection donnée de modèles et de benchmarks, avec une sensibilité aux choix méthodologiques.
La part que METR attribue à l’IA
METR estime, avec une forte incertitude, qu’une majorité de l’accélération observée en octobre 2026, peut-être autour de 80 %, était due à l’IA. Il s’agit du jugement de l’organisme à partir de données internes, d’entretiens et d’autoévaluations, et non d’une mesure contrôlée de causalité. METR estime par ailleurs que des facteurs autres que l’IA ont probablement contribué à l’accélération de la fin de 2025.
L’organisme indique être confiant que la croissance plus rapide de l’échelle de calcul utilisée pour entraîner les modèles n’explique pas l’accélération mesurée. Il distingue aussi l’aide de l’IA à la recherche d’un développement entièrement autonome : selon METR, l’IA ne contribuait pas encore de façon très importante et pleinement autonome aux étapes les plus essentielles de l’entraînement des modèles.
Ce que l’évaluation a pu examiner
METR a mené son évaluation chez Anthropic du 12 août au 29 octobre 2026. L’organisme a analysé des résultats de benchmarks et d’autres informations internes communiquées par l’entreprise, et a interrogé des membres du personnel. Il n’a pas eu la possibilité d’interroger directement les modèles non commercialisés.
Anthropic disposait d’un droit unilatéral d’occultation des informations non publiques avant la diffusion du rapport. METR indique que des éléments qu’il jugeait particulièrement informatifs ont ainsi été occultés. Ces conditions situent la portée de son analyse : elle s’appuie sur des informations internes, mais ne comprend pas une évaluation directe des modèles inédits par METR.
