Anthropic aux États-Unis analyse 207 000 enregistrements d'utilisation de l'IA pour la recherche scientifique

fr.wedoany.com Rapport : Le 5 novembre, l'entreprise américaine d'intelligence artificielle Anthropic a publié le rapport de recherche « L'IA au service des découvertes scientifiques : comment les chercheurs utilisent Claude », analysant 207 049 sessions d'utilisation de l'IA liées à la recherche scientifique entre le 2 août et le 30 septembre 2026. L'étude couvre 34 domaines scientifiques, 318 sous-disciplines et 7 262 types de tâches de recherche, et révèle que l'utilisation de l'IA se concentre principalement sur l'analyse de données, la rédaction d'articles et la communication scientifique, tandis que la génération d'hypothèses scientifiques et la collecte de données représentent une proportion d'utilisation réelle relativement faible.

Cet échantillon comprend 128 914 sessions de recherche scientifique sur les plateformes Claude chat et Cowork, ainsi que 78 135 sessions de recherche scientifique sur Claude Code. L'équipe de recherche a utilisé des modèles de langage pour classifier les sessions, identifiant respectivement les domaines scientifiques, les sous-disciplines et les tâches spécifiques, et a effectué les statistiques selon un système de classification prédéfini des tâches de recherche. Les chercheurs n'ont analysé que les étiquettes de classification des tâches et les données agrégées, sans conserver le contenu scientifique spécifique tel que les hypothèses de recherche, les méthodes expérimentales ou les articles non publiés.

Le rapport montre que l'analyse de données représente 33,7 % des sessions de recherche scientifique sur Claude, et atteint 48,1 % sur Claude Code, des proportions supérieures aux 27,6 % du temps de travail réel des chercheurs consacré à l'analyse de données. La rédaction et la communication scientifique représentent 32,0 % des sessions Claude, au-dessus de l'estimation de 16,0 % du temps de recherche consacré à ce type de tâches. En revanche, la collecte de données ne représente que 11,5 % et 11,9 % des sessions Claude et Claude Code respectivement, alors que ce type de travail occupe 28,6 % du temps de travail des chercheurs.

La conception scientifique et la génération d'hypothèses représentent respectivement 4,2 % et 2,1 % de l'utilisation sur Claude et Claude Code, en dessous de l'estimation de 7,1 % du temps de recherche consacré à ce type de tâches. Anthropic a également interrogé 528 chercheurs ; les répondants ont classé la conception scientifique et la génération d'hypothèses comme la tâche principale pour produire des résultats de recherche importants, avec un poids d'importance moyen de 35,6 % ; la collecte de données arrive en deuxième position avec 23,6 %.

La structure d'utilisation diffère selon les domaines scientifiques. Les trois domaines affichant la plus forte proportion de sessions Claude sont l'informatique avec 11,9 %, l'ingénierie avec 8,4 % et la médecine avec 7,7 %. Parmi les sessions de recherche scientifique sur Claude Code, l'informatique représente 32,7 %, alors que les chercheurs de ce domaine ne représentent que 4,3 % des chercheurs mondiaux. Les sous-domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique représentent 15,2 % des sessions Claude Code, pour une proportion mondiale de chercheurs d'environ 1,2 %.

L'étude a également analysé la plateforme Claude Science, dédiée aux contextes de recherche scientifique. Parmi les sessions d'utilisation de cette plateforme, les sciences biomédicales représentent 31,1 %, la biologie 24,1 %, et les tâches de conception scientifique et de génération d'hypothèses 8 %. Une comparaison portant sur les domaines de la biologie et des sciences biomédicales montre que 73,3 % des sessions sur Claude Science ont été évaluées comme présentant un degré élevé d'exécution autonome par l'IA, contre 23,7 % et 64,1 % respectivement pour Claude et Claude Code.

Anthropic a établi un modèle de scénario d'accélération de la recherche scientifique fondé sur les capacités théoriques de l'IA pour différentes tâches de recherche et sur la répartition du temps des chercheurs. Le rapport estime que, dans l'hypothèse d'une application généralisée des capacités actuelles de l'IA, la production de recherche de certaines disciplines pourrait doubler ; dans un scénario hypothétique où toutes les tâches de recherche non physiques seraient automatisées, la production de recherche dans des domaines comme l'informatique et les statistiques pourrait atteindre 15 fois le niveau actuel, tandis que les disciplines dépendant d'expériences physiques comme la chimie et la biologie atteindraient environ 3 à 4 fois le niveau actuel.