Ce qu’Anthropic a montré au lancement
Les annonces de nouveaux modèles deviennent de plus en plus spectaculaires. Cette fois, Anthropic veut montrer à quoi Claude peut servir au-delà de la rédaction et du code de tous les jours. L’exemple du dernier théorème de Fermat donne une idée de ce qui change.
Le théorème était déjà démontré. L’équipe a réécrit la preuve en Lean, un langage qui permet à un ordinateur de vérifier le raisonnement étape par étape. Ce qui m’a marqué, c’est le temps annoncé pour ce travail et le nombre d’agents qui y ont participé en parallèle.
« Une équipe de 1 000 agents Fable 5.2 a entièrement formalisé le théorème en seulement 30 heures, avec une intervention humaine minimale. »
Au moment où j’ai tourné, la sortie était trop récente pour savoir comment les chercheurs accueilleraient ces résultats. Les premières réactions que j’avais vues venaient surtout du milieu de la tech sur X.
Ce que les benchmarks permettent de comparer
Dans l’annonce de Gemini 4 Carbon, Google le montre devant Opus 5.5 sur plusieurs tests. Dans les tableaux d’Anthropic, Opus repasse devant sur d’autres. Chaque entreprise choisit les résultats qui mettent son modèle en valeur. Les scores peuvent être valables et donner une impression différente selon les tests retenus.
Je regarde d’abord ce que le test mesure par rapport à mon usage. Dans la vidéo, je prends l’exemple d’AA-Briefcase pour le travail documentaire. Si vous créez un livrable en croisant des tableurs et des PDF, ce genre de test vous parlera davantage qu’un classement centré sur le code.
Je reviens sur les scores de Carbon et sur les usages à essayer dans mon article sur Google Gemini.
Premiers retours et prix de Claude Fable 5.2
Pour prendre la température, je regarde aussi ce que les personnes qui ont eu accès au modèle en avance ont réussi à faire. Dans la vidéo, je m’appuie sur la synthèse de Frenchie sur X. On y voit passer des expériences comme un jeu de tir en 3D jouable dans le navigateur ou une peinture réalisée avec du code.
Sur les tâches courantes, je trouve qu’on sent de moins en moins la différence entre les meilleurs modèles. Sur une grosse base de code, par exemple, elle peut encore se voir.
Au lancement, Fable 5.2 était annoncé à 8 $ par million de tokens en entrée et 40 $ par million en sortie via l’API. C’est moins cher que Fable 5.1. Opus reste le modèle que je privilégie pour travailler au quotidien.
Entrée en Bourse et calendrier du lancement
Au moment du tournage, l’entrée en Bourse d’Anthropic était attendue dans les jours suivants. J’évoque les estimations de valorisation qui circulaient et ce qu’une opération de cette ampleur pourrait représenter pour les employés qui détiennent des parts. Dans ce contexte, on comprend l’intérêt pour Anthropic de montrer ce que ses modèles savent faire.
Sur X, les rumeurs annonçaient aussi de nouveaux modèles chez OpenAI et xAI. L’une des hypothèses que j’évoque est qu’Anthropic ait voulu pousser ses concurrents à sortir leurs modèles avant de présenter un nouvel Opus. C’était une spéculation au moment du tournage.
Fable, Opus ou Mythos : lequel utiliser ?
Dans Claude, je répartirais le travail selon la difficulté de la tâche. Voilà comment je m’y prendrais sur un projet qui demande à la fois de réfléchir et de produire.
- Fable 5.2 pour organiser le projet, préparer le plan ou débloquer un problème difficile.
- Opus 5.5 pour exécuter le travail courant, qu’il s’agisse de code ou de rédaction.
- Sonnet ou Haiku pour un sous-agent, c’est-à-dire une petite session à laquelle Claude délègue une tâche précise.
Quant à Mythos 5.2, il repose sur le même modèle que Fable, avec des garde-fous et des conditions d’accès différents. Anthropic réserve Mythos aux organisations admises dans ses programmes de vérification. Pour le travail de tous les jours, la question est surtout de savoir quand passer d’Opus à Fable.
Une IA généraliste peut-elle piloter un robot ?
En robotique, on s’appuie depuis longtemps sur des modèles spécialisés. Dans la démo d’Anthropic, c’est Fable 5.2, un modèle généraliste, qui pilote un robot à deux bras. On le voit notamment manipuler un Rubik’s Cube.
Les tâches se déroulent dans un environnement contrôlé. Ce qui m’a surpris, c’est de voir Fable se débrouiller sur des manipulations pour lesquelles il n’avait pas été entraîné spécifiquement.
Le score de près de 65 % que je montre dans la vidéo vient de RoboDojo Sim, un test en simulation. La démonstration montre, elle, un robot physique en action.
Il est encore tôt pour savoir de quels modèles les robots de demain auront besoin. Cette démo donne déjà une idée de ce qu’un modèle généraliste pourrait apprendre à faire dans le monde physique.
Faut-il changer de modèle au quotidien ?
Pour la plupart de mes usages, Opus 5.5 me suffit déjà largement. Souvent, ce qui me manque, c’est le temps de mettre en place tout ce que je pourrais déjà faire avec lui. Sur des sujets complexes comme le code, je reste preneur d’un modèle qui fait moins d’erreurs et prend de meilleures décisions.
On venait tout juste d’avoir accès à Fable 5.2 au moment du tournage. Dans l’équipe, on compte l’essayer sur nos propres tâches, des miniatures YouTube et du montage vidéo jusqu’au code et à l’organisation. C’est là qu’on verra ce qu’il change dans notre travail.
Questions fréquentes sur Claude Fable 5.2
Combien coûtait Claude Fable 5.2 à son lancement ?
Le tarif standard de l’API était de 8 $ par million de tokens en entrée et de 40 $ par million de tokens en sortie.
Quand utiliser Fable 5.2 plutôt qu’Opus 5.5 ?
Je réserverais Fable 5.2 à la planification d’un projet complexe ou à un problème difficile à débloquer. Je garderais Opus 5.5 pour le code et la rédaction du quotidien.
Quelle différence entre Fable 5.2 et Mythos 5.2 ?
Ils reposent sur le même modèle de base. Leurs garde-fous et leurs conditions d’accès diffèrent. Anthropic réserve Mythos aux organisations admises dans ses programmes de vérification.
Que montre la démo de robotique de Fable 5.2 ?
Dans un environnement contrôlé, un robot piloté par Fable 5.2 manipule plusieurs objets, dont un Rubik’s Cube. La démo donne un exemple de ce qu’un modèle généraliste peut faire sur des tâches habituellement confiées à des modèles spécialisés.