Anthropic compare le travail avec l’IA et les attentes pour 2030
Anthropic étudie ses propres équipes et interroge des adultes américains. Les deux travaux éclairent des changements mais ne prédisent pas le nombre d’emplois supprimés.
Anthropic publie le 16 octobre 2026 deux recherches sur le travail avec l’IA. La première observe ses propres équipes. La seconde compare leurs attentes avec celles d’adultes américains interrogés en août. L’ensemble montre un écart important de perception. Il ne mesure pas directement combien d’emplois disparaîtront dans l’économie.
Les équipes du laboratoire constituent un cas particulier
L’étude sur l’emploi chez Anthropic rassemble des données d’usage et des informations sur l’organisation. Elle s’appuie aussi sur des décisions de recrutement et sur dix-sept entretiens. Il s’agit d’une recherche menée par le laboratoire sur sa propre entreprise. Ce terrain bénéficie d’un accès direct aux outils et d’une forte incitation à les utiliser.
La part des profils juniors parmi les effectifs techniques passe de 21 % à 14 % depuis le début de 2025. Leur part dans les recrutements techniques passe de 27 % à 9 %. Ces proportions ne sont pas des décomptes de postes supprimés. L’entreprise a fortement grandi sur la période. Le nombre absolu de salariés techniques augmente lui aussi. Une part qui baisse peut donc coexister avec un effectif qui progresse.
L’étude décrit également un déplacement des activités vers la supervision d’agents et la vérification de leur travail. Elle relève une hausse de certains volumes produits. Mais une comparaison entre utilisateurs et non-utilisateurs ne constitue pas une expérience aléatoire. Les personnes choisissent leurs outils dans des situations différentes. Les résultats ne suffisent pas à attribuer toute la hausse de production à l’IA.
Le temps d’un agent ne correspond pas au temps d’un salarié
Anthropic estime qu’en août les agents ont cumulé six fois le nombre d’heures humaines retenu dans son calcul. Ce ratio compare des durées d’activité technique à une convention de quarante heures par salarié et par semaine. Il ne signifie pas que chaque personne dispose de six agents équivalents à six collègues. Il ne mesure pas davantage six fois plus de valeur produite.
Les agents peuvent aussi attendre une intervention humaine. Leur durée d’exécution et le temps passé à relire leurs sorties sont donc des mesures différentes. Le laboratoire souligne plusieurs limites de ses indicateurs. Compter des lignes de code ou des documents aide à décrire une activité. Ça ne suffit pas à établir leur qualité ni leur utilité finale.
Une enquête sur les attentes ne prévoit pas les suppressions de postes
L’enquête sur l’écart d’attentes utilise notamment un sondage Morning Consult mené du 11 au 23 août. Il rassemble 10 980 adultes américains distincts après retrait des participations répétées. Une enquête séparée interroge 1 334 salariés d’Anthropic du 9 au 12 août. Les deux groupes ne représentent pas la même population.
Les salariés estiment en moyenne que l’IA pourrait accomplir 75 % de leurs heures de travail actuelles en 2030. Les travailleurs américains interrogés avancent 28 %. Il s’agit d’une estimation de capacités futures par les répondants. Ce résultat ne signifie pas que ces heures seront effectivement automatisées. Il ne signifie surtout pas que ces proportions d’emplois seront supprimées.
Les répondants expriment également leurs attentes sur les découvertes scientifiques et la vitesse de progression. Ces réponses renseignent leurs croyances au moment du sondage. Elles ne démontrent pas que les capacités envisagées existent déjà. Le texte de présentation des deux recherches ne constitue pas une confirmation indépendante des résultats du laboratoire.
Les différences de méthode comptent dans la comparaison
L’annexe méthodologique complète précise que l’échantillon américain provient d’un panel en ligne volontaire. Les réponses sont pondérées selon plusieurs caractéristiques démographiques. Cette correction ne supprime pas tous les biais de sélection. Les personnes sans accès à Internet ne sont notamment pas représentées par ce recrutement.
L’enquête interne n’utilise pas la même pondération. Les questions ne présentent pas toujours les mêmes modalités de réponse. Les réponses incertaines du panel américain sont écartées selon les questions. La comparaison demande donc de garder ces différences visibles. Notre article sur le rapport OpenAI consacré aux agents en Europe distingue également les traces d’usage et les conclusions sur la productivité.
Ce que j’en retiens
Ces études aident à poser des questions plus précises sur le travail qui change. Je retiens surtout l’intérêt de séparer ce que les équipes font déjà et ce qu’elles pensent possible demain. Les deux méritent d’être discutés. Les confondre transformerait un terrain particulier et des attentes déclarées en une prévision générale sur l’emploi.