AInews: Anthropic’s Claude Takes Quarter-Share in Building Its Own Successor

Nic Reeve14:00 19.09.20268 min de lecture

On September 17, 2026, Anthropic disclosed that its chatbot Claude now leads 26% of the company’s research and development on future AI models, a milestone the firm framed as an early example of AInews showing artificial intelligence systems helping to build their own successors under tight human supervision.

How much of Anthropic’s R&D work does Claude now handle?

Anthropic reports that Claude “leads” 26% of its internal model research and development as of August 2026, up from about 1% in March 2026, meaning the system can carry most of a task from a high-level prompt while humans supervise and approve every step.

Anthropic detailed Claude’s workload using an autonomy scale developed by Epoch AI, an independent nonprofit that tracks progress in artificial intelligence systems. The company and outside write-ups reported the following figures and timeline:

According to Anthropic’s September 17, 2026 blog post: Claude led 26% of model R&D work measured in August 2026.
According to Reuters, March 2026 measurements showed Claude leading about 1% of such work on the same scale.
Epoch AI’s framework labels the current level as AL4, “leads”, where AI can handle most of a task end-to-end from a high-level prompt, with human supervision throughout.
Anthropic told reporters that Claude’s contribution rose from under 1% in February to roughly one quarter of measured work by August 2026.

The Washington Post’s technology coverage described this 26% share as “more than a quarter” of Anthropic’s research and development, emphasizing how quickly the company shifted core engineering tasks into the hands of its own chatbot.

Is Claude fully autonomous in building its next version?

Anthropic says Claude is not yet fully autonomous, stressing that humans remain “in the loop” and that no part of the measured work has reached the highest autonomy level, where an AI system would completely design, train and approve its successor without human oversight.

In its public metrics, Anthropic drew a clear line between collaboration and autonomy. The company and outside explainers report:

According to Anthropic’s blog and Reuters’ coverage, 0% of measured work reached the AL5 “full autonomy” level as of August 2026.
Anthropic stated that Claude “is not operating fully autonomously in any part of the work measured” and that humans supervise, review and can block its actions.
According to a technical summary, Claude currently writes infrastructure code, runs experiments, analyzes results and reviews changes, but it does not set corporate goals, decide deployment policies or control the complete training process.
Anthropic’s published autonomy scale, adapted from Epoch AI, distinguishes between AI that assists, collaborates, leads and finally operates autonomously, and locates Claude at the second-highest rung.

Coverage from outlets including ABC News and The Washington Post underlined that despite headlines about AI “building itself,” Claude still depends on human researchers for direction, guardrails and final approval at each stage.

What kinds of work is Claude doing to build its successor?

Claude now carries out a broad range of technical tasks in Anthropic’s model research pipeline, including writing and fixing code, designing experiments, running training and evaluation jobs, and helping interpret results that feed into the design of future Claude versions.

Anthropic’s disclosures, together with analyses by technology outlets, describe Claude’s role in concrete, engineering-focused terms:

According to Anthropic’s September 2026 metrics, Claude increasingly writes infrastructure code used to train and evaluate new models, under human review.
The company says Claude now helps design experiments, set up runs on compute clusters and adjust parameters, basing its decisions on high-level goals from human researchers.
Reports from tech-focused sites say Claude now analyzes experimental results, suggesting changes to architectures, loss functions or data selection that humans can accept or reject.
Anthropic told journalists that more than 90% of its R&D work now involves AI systems collaborating with humans at or above the “AI collaborates” level on the autonomy scale.
According to ABC News and The Washington Post, the company characterizes these contributions as “large chunks of work” done under “close human direction,” not independent decision-making.

Outside commentators have framed Claude’s role as moving beyond simple code completion or documentation generation into helping structure entire research projects, even though researchers still choose aims and review every step.

Why did Anthropic publish autonomy metrics, and who created the scale?

Anthropic released detailed measurements of Claude’s role to give policymakers, researchers and the public a clearer view of how quickly AI systems are contributing to AI development, using a five-level autonomy scale developed with input from Epoch AI, an independent nonprofit that tracks the technology.

Anthropic’s September 17, 2026 blog post explains that the lab plans to report such numbers regularly so outsiders can gauge progress toward systems that might one day build more advanced AI with limited human input. That announcement, and coverage by financial and tech publications, highlight several aspects of the approach:

According to Finimize, Anthropic said it will “keep releasing stats” on how quickly AI is starting to build AI, using the autonomy scale as a shared yardstick.
Reuters reported that Anthropic sees these figures as early indicators of progress toward “recursive self-improvement,” a scenario where AI improves itself without depending on human engineers for each iteration.
Epoch AI’s autonomy scale, cited by Anthropic and multiple outlets, defines levels from AL1 (AI assists humans on narrow tasks) to AL5 (AI operates autonomously across the entire development pipeline).
Anthropic’s internal measurements place most of Claude’s work at AL3 (“collaborates”) and AL4 (“leads”), with no tasks reaching AL5 as of August 2026.
The company’s Institute for AI Safety and Systems published a research note titled “When AI builds itself” describing how, given enough computing power, autonomy could extend to designing, training and deploying successor systems.

Anthropic’s leaders have argued in public interviews that such transparency can help regulators track risk as AI systems take on more of the work of building new AI, rather than leaving progress visible only inside corporate labs.

How does Claude’s self-improvement push fit into Anthropic’s broader safety agenda?

Anthropic presents Claude’s growing role in model development as both an efficiency gain and a test case for safety measures designed to keep human control over AI systems that help build more capable successors, including strict oversight, constraints on actions and the option to pause training if risks rise.

Anthropic has spent much of 2026 warning publicly about the risks of rapidly advancing AI while simultaneously pushing its own models forward. Earlier in the year, the company urged frontier labs to coordinate possible pauses in development if safety benchmarks suggest rising danger:

On June 4, 2026, Reuters reported Anthropic calling for a “coordinated plan” among major AI developers to halt development if risks exceed agreed thresholds, citing growing capabilities in task completion and system self-improvement.
According to that report, Anthropic said AI’s ability to complete complex tasks on its own had been doubling roughly every four months, pointing toward the possibility of recursive self-improvement.
In its “When AI builds itself” research note dated September 18, 2026, Anthropic’s Institute laid out scenarios where future systems might autonomously design and train successors, stressing the need for governance and technical controls before such systems emerge.
Current disclosures emphasize that Claude does not choose corporate goals, cannot approve its own deployment and operates under safeguards that let human staff stop or reverse actions.

Coverage by general news outlets echoes this dual message: Anthropic is racing to harness AI to build better AI while publicly insisting that guardrails and the ability to pause must keep pace with the technical progress.

Who is affected by Claude’s expanded role, and what could come next?

Claude’s expanded role in Anthropic’s R&D affects engineers inside the company, rival AI labs watching the experiment, regulators tracking automation of critical systems and investors gauging the economics of AI-driven research, with Anthropic signaling that it expects AI’s share of development work to keep rising in the coming months.

Reporting from financial and technology outlets sketches out the near-term implications:

According to Finimize and Reuters, Anthropic’s figures show AI systems taking on a growing share of expensive research work, which could lower costs for training and experimenting on large models in the medium term.
Tech journalism pieces note that rival labs such as OpenAI and Google DeepMind already use AI tools internally, and may face pressure to publish comparable metrics on how much of their own work is now AI-led.
Policy analysts cited in coverage say regular reporting on autonomy levels could influence regulatory proposals on transparency, auditing and human-in-the-loop requirements for frontier AI development.
Anthropic’s own Institute suggests that if autonomy keeps increasing, future updates could show AI systems not only designing experiments but also proposing new architectures, training pipelines and safety strategies at scale.
Outside explainers warn that once AI systems can fully design and train successors with limited human involvement, questions about accountability, liability and control will become far sharper than in today’s supervised setups.

Anthropic has not given a precise forecast for when Claude or its successors might reach the top autonomy tier. The company instead committed to publishing regular metrics on AI-led work and to working with nonprofits such as Epoch AI to refine ways of measuring how close AI systems are to building the next generation of themselves.

Sources

Lire la suite →

Articles connexes

AI & Tech

GPT-5.6 et ChatGPT : OpenAI ouvre l'ère de la « super-app » d'IA

OpenAI a lancé GPT-5.6 ainsi qu'une expérience de bureau repensée et unifiée appelée ChatGPT Work , marquant l'un des changements les plus significatifs vers une « super application d'IA » capable de planifier, créer et exécuter des tâches numériques complexes à travers divers outils et appareils. Parallèlement, ce lancement résonne dans l'ensemble de l'écosystème technologique et de la productivité, incitant les développeurs, les entreprises et les utilisateurs quotidiens à repenser leur manière de structurer le travail autour d'agents d'IA de plus en plus autonomes. GPT-5.6 : Une nouvelle famille de modèles de pointe GPT-5.6 est la toute dernière famille de modèles de pointe d'OpenAI, désormais disponible via ChatGPT, Codex, la nouvelle application ChatGPT Work et l'API OpenAI. Cette sortie fait passer le modèle d'une phase de prévisualisation limitée à une disponibilité générale, ouvrant l'accès aux développeurs et aux entreprises du monde entier. OpenAI et les premiers testeurs décrivent GPT-5.6 comme étant nettement plus performant en matière de raisonnement multi-étapes, de tâches de codage complexes et de projets à long terme par rapport à ses prédécesseurs. La famille de modèles est organisée en trois variantes principales : Sol – le modèle phare, doté des capacités les plus élevées pour les tâches de raisonnement et de création les plus exigeantes. Terra – une option équilibrée et rentable destinée aux charges de travail quotidiennes. Luna – un niveau plus abordable optimisé pour l'échelle, permettant des cas d'utilisation à haut volume. Les premières revues techniques notent que Sol, présenté fin juin et entièrement déployé en juillet, affiche des gains notables dans la création d'applications de bout en bout, y compris les applications web et les outils métier internes, avec moins d'itérations et une meilleure conformité aux spécifications. Les testeurs rapportent que le modèle peut désormais gérer des structures de projet complètes, de la planification des schémas de données et des API à la génération de composants front-end, tout en maintenant une cohérence entre les fichiers. ChatGPT Work : La nouvelle super application pour la productivité En complément de GPT-5.6, OpenAI a introduit ChatGPT Work , une « super application » de bureau unifiée destinée à servir de point d'entrée unique pour la productivité des cadres et employés de bureau. Loin d'être une simple interface de chat, ChatGPT Work agit comme un agent d'IA capable d'opérer en continu sur des tâches, orchestrant des flux de travail entre les fichiers locaux, le stockage cloud, les outils de communication et les navigateurs. L'application fusionne des expériences auparavant distinctes — le ChatGPT standard, l'assistant de codage Codex et l'expérience de navigation Atlas — au sein d'une interface repensée pour le bureau, le web et le mobile. Dans cet environnement, ChatGPT Work peut : Se connecter à des outils de travail tels que les e-mails, les calendriers, les plateformes de messagerie, les lecteurs cloud et les CRM via des plugins ou des intégrations natives. Rassembler du contexte à partir de ces sources pour comprendre les projets en cours, les échéances et les documents disponibles. Générer des livrables allant des documents et feuilles de calcul aux présentations, sites web et outils internes. Exécuter des flux de travail de longue durée en arrière-plan, en décomposant les grands objectifs en plans multi-étapes et en informant l'utilisateur au fur et à mesure que les étapes sont franchies. OpenAI positionne ChatGPT Work comme un agent à la fois local et cloud. Sur le bureau, l'application peut lire et organiser des fichiers locaux, modifier des documents et interagir avec d'autres logiciels installés. Dans le cloud, elle peut coordonner des actions entre les services connectés, permettant de concevoir des flux de travail qui couvrent plusieurs équipes et systèmes. Mise au repos d'Atlas et consolidation de l'écosystème La poussée vers une super application a également conduit OpenAI à simplifier sa gamme de produits. L'entreprise a confirmé que ChatGPT Atlas , son navigateur IA de bureau autonome lancé en 2025, est retiré. Les fonctionnalités de navigation web agentique du navigateur et les leçons tirées des données utilisateurs sont intégrées dans l'application de bureau unifiée ChatGPT, incluant une nouvelle expérience de navigation intégrée et des fonctionnalités telles qu'une barre latérale Chrome. En consolidant Chat, Work et Codex en une seule expérience de bureau, OpenAI vise à réduire la fragmentation et à offrir aux utilisateurs un hub cohérent pour l'IA conversationnelle, l'assistance au codage et l'exécution de tâches par agents. Les observateurs de l'industrie y voient une tendance plus large, les entreprises d'IA cherchant à devenir l'interface principale du travail numérique plutôt qu'un simple outil parmi d'autres. Stratégie d'accès et de déploiement Le déploiement de GPT-5.6 et de ChatGPT Work est échelonné selon les niveaux d'abonnement d'OpenAI. L'application de bureau unifiée pour Mac et Windows est disponible immédiatement, y compris pour les utilisateurs gratuits, qui accèdent généralement à une variante de modèle optimisée pour le quotidien. Les niveaux supérieurs tels que Pro, Entreprise et Éducation bénéficient d'un accès prioritaire aux capacités complètes de GPT-5.6 — notamment les variantes Sol et Terra — ainsi qu'aux fonctionnalités avancées de ChatGPT Work. Les clients Plus et Business sont intégrés progressivement sur plusieurs jours, avec des fonctionnalités comme la collaboration multi-agents, l'appel d'outils par programmation via l'API Responses, et des « Sites » hébergés pour la publication rapide de contenu web, mis en avant comme des différenciateurs pour un usage professionnel. L'entreprise présente cela comme une évolution, passant de sessions de chat isolées à une collaboration IA persistante au niveau du projet. Implications concurrentielles et sur le marché Le calendrier et l'ampleur du lancement ont des implications concurrentielles claires. ChatGPT Work, propulsé par GPT-5.6, est explicitement positionné contre les offres axées sur l'espace de travail des entreprises d'IA rivales, y compris les outils agentiques qui aident les équipes à gérer des documents, des bases de connaissances et des tâches de projet. Les analystes notent qu'en regroupant les fonctionnalités de codage, de navigation et de productivité dans une seule application, OpenAI tente d'ancrer les flux de travail des utilisateurs dans son écosystème en prévision d'une éventuelle introduction en bourse. Certains commentateurs ont comparé cette décision aux changements de plateforme précédents, tels que l'essor des suites bureautiques intégrées et des systèmes d'exploitation pour smartphones qui ont combiné communication, productivité et médias dans un seul environnement. Si elle réussit, la stratégie de super application pourrait faire en sorte que les agents d'IA ne soient plus perçus comme des services séparés, mais comme la couche d'exploitation par défaut du travail intellectuel. Réception initiale des développeurs et utilisateurs avancés Les premiers retours des développeurs se sont concentrés sur les performances de GPT-5.6 Sol dans des scénarios de codage réels. Les premiers utilisateurs rapportent avoir construit plusieurs applications fonctionnelles — telles que des tableaux de bord internes, des portails clients et des scripts d'automatisation — en quelques jours, le modèle gérant davantage le travail de liaison entre les services et les frameworks que les générations précédentes. Les utilisateurs avancés dans les rôles de productivité et d'opérations soulignent la promesse de l'interface de type « tour de contrôle » de ChatGPT Work, qui leur permet de définir des objectifs et de suivre la progression au fur et à mesure que l'agent accomplit les tâches, plutôt que d'émettre constamment des requêtes ponctuelles. Néanmoins, des questions subsistent concernant la gouvernance, l'auditabilité et la profondeur d'intégration dans des environnements d'entreprise complexes, où les problèmes de conformité et de résidence des données peuvent ralentir l'adoption. Des fils d'actualité IA aux flux de travail quotidiens L'évolution rapide des modèles de classe GPT-4 vers GPT-5.6 et une super application entièrement fusionnée souligne à quelle vitesse l'IA passe de la nouveauté à l'infrastructure. Dans les résumés hebdomadaires de l'actualité de l'IA, les commentateurs soulignent que l'essentiel n'est plus seulement les benchmarks bruts des modèles, mais la manière dont ces systèmes sont intégrés dans des outils qui remodèlent les routines quotidiennes — du développement logiciel et de l'analyse financière au marketing, à la recherche et à la coordination administrative. Le dernier lancement d'OpenAI suggère que la prochaine phase de compétition se concentrera sur qui pourra fournir l'espace de travail agentique le plus puissant, fiable et fluide. GPT-5.6 et ChatGPT Work sont conçus comme une réponse combinée à ce défi : une nouvelle famille de modèles associée à un environnement d'exploitation où l'IA peut non seulement répondre aux questions, mais aussi mener à bien des projets à travers le paysage numérique dans lequel le travail moderne se déroule.

Nic Reeve·15:00 28.08.2026

AI & Tech

Avos mise sur les agents d'IA pour transformer l'actualité en briefings quotidiens personnalisés

Avos propulse les briefings d'IA personnalisés au cœur de l'actualité alors que la startup basée à Chypre dévoile un produit conçu pour transformer une couverture en ligne tentaculaire en éditions concises et récurrentes, adaptées aux intérêts de chaque lecteur. Le concept de l'entreprise est simple : au lieu de forcer les utilisateurs à faire défiler des flux interminables, Avos utilise des agents d'IA pour effectuer la lecture, le filtrage, la déduplication et la synthèse avant de fournir un briefing finalisé. Dans des reportages récents, le fondateur et PDG Stef Roussos a décrit le produit comme une « plateforme d'actualités et de recherche agentique » conçue autour de briefings récurrents personnalisés, avec des éditions façonnées par les sujets, les sources, les marchés, le ton et le calendrier. Ce positionnement place Avos dans un segment en pleine croissance du marché de l'intelligence artificielle, où les entreprises dépassent le stade des chatbots pour se diriger vers des systèmes capables d'accomplir de manière autonome des tâches de connaissance en plusieurs étapes. Dans le cas d'Avos, la mission n'est pas de générer des résumés ponctuels, mais de produire un service d'actualités récurrent qui vise à ressembler à une première page privée pour chaque lecteur. Un produit de briefing, et non un simple flux Selon des rapports récents, Avos s'articule autour d'un flux de travail simple : un utilisateur décrit ce qu'il souhaite suivre en langage courant, et la plateforme effectue la recherche en arrière-plan. Elle rassemble ensuite les articles de son catalogue de sources, supprime les doublons et assemble un briefing unique livré avant que l'utilisateur ne commence sa journée. Cette approche reflète une évolution plus large du secteur. De nombreux outils d'actualités par IA se concentrent sur la synthèse, mais Avos est structuré autour de la publication récurrente. Au lieu de demander aux utilisateurs de revenir sans cesse sur un flux, l'entreprise cherche à leur offrir une édition finie qui réduit la surcharge informationnelle. Cette distinction est au cœur de l'identité de la startup et des propos tenus publiquement par Roussos. Les couvertures médiatiques récentes indiquent également qu'Avos peut livrer des briefings dans six langues et inclure des blocs de données financières en temps réel pour les actions, les cryptomonnaies, le forex et les matières premières. Le service a été décrit comme proposant une offre gratuite financée par la publicité, ainsi que des formules payantes supprimant les publicités et étendant la capacité et les fonctionnalités. Stef Roussos présente l'IA comme un changement économique Roussos a fait valoir que les avancées de l'IA agentique ont modifié l'économie de l'information personnalisée. Dans les articles liés au lancement, il a affirmé que la plateforme peut effectuer une grande partie du travail de recherche de manière personnalisée et le synthétiser en une première page pertinente pour chaque lecteur, pour un coût de génération mesuré d'environ trois cents par briefing. Cette structure de coût est importante car elle souligne la thèse de l'entreprise : si les agents peuvent gérer de manière fiable la recherche, le filtrage et le recoupement à grande échelle, alors des produits éditoriaux hautement personnalisés peuvent devenir économiquement viables pour les consommateurs, et non plus seulement pour les institutions. Avos parie essentiellement sur le fait que l'automatisation peut rendre la curation d'informations premium suffisamment abordable pour atteindre un large public. L'entreprise a également souligné qu'elle ne cherche pas à remplacer le journalisme. Au contraire, son produit est présenté comme une couche supplémentaire aidant les lecteurs à traiter le volume d'informations disponibles. Dans ce modèle, les éditeurs humains continuent de produire la couverture sous-jacente, tandis qu'Avos tente de l'organiser dans un format spécifique au lecteur. Atlas, les ancres et l'infrastructure derrière le produit Dans ses interviews, Roussos a expliqué que l'entreprise a développé un système backend appelé Atlas pour gérer le travail complexe de recherche, d'ingestion, de traitement et de déduplication de contenu provenant de milliers de sources. Ce type d'infrastructure est essentiel à tout produit de briefing agentique, car la qualité du résultat dépend fortement de la couverture des sources, de leur classement et du nettoyage des données avant le début de la génération. L'entreprise a également introduit le « Anchor Mode », décrit comme une expérience audio interactive qui fonctionne comme un podcast d'actualités, mais qui permet aux auditeurs de poser des questions pour une exploration plus approfondie. Cette fonctionnalité suggère qu'Avos expérimente bien plus que la simple livraison de texte, visant à transformer les briefings en un produit d'information multi-format pouvant être consommé de différentes manières tout au long de la journée. La version bêta privée a débuté en mars 2026, selon les rapports de lancement, avant que la plateforme ne passe à une version publique en août 2026. Ce calendrier suggère qu'Avos a passé plusieurs mois à affiner son processus de briefing avant de l'ouvrir plus largement aux utilisateurs. Pourquoi ce lancement est important aujourd'hui Avos arrive à un moment où les entreprises d'IA cherchent à prouver que les agents peuvent accomplir des tâches plus pratiques que répondre à de simples invites. Les briefings d'actualités et de recherche constituent un cas d'étude naturel, car ils exigent une consultation répétée, une comparaison des sources, un filtrage et une synthèse concise — autant de tâches difficiles à effectuer efficacement à grande échelle pour les humains au quotidien. Le modèle de la startup reflète également la demande croissante de personnalisation dans les produits d'information professionnels. Les traders, fondateurs, analystes et opérateurs souhaitent souvent un rapport signal/bruit plus précis que ce qu'offre un flux généraliste. En combinant les préférences de sources, le contexte du marché, le ton et le timing, Avos cible des utilisateurs qui privilégient la spécificité au volume. Parallèlement, le produit soulève des questions familières sur la fiabilité, la transparence éditoriale et la dépendance à la synthèse automatisée. Ces questions ne sont pas propres à Avos, mais elles sont particulièrement pertinentes lorsqu'une plateforme se positionne comme une source récurrente d'actualités et de recherche plutôt que comme un simple outil de recherche ou de résumé. Et ensuite ? Pour l'instant, Avos se présente comme une application pratique de l'IA agentique plutôt que comme une spéculation. Son message de lancement se concentre sur une promesse claire : les utilisateurs définissent l'agenda et le logiciel effectue la lecture. Si l'entreprise parvient à fournir systématiquement des briefings précis, opportuns et réellement utiles, elle pourrait contribuer à définir une catégorie située entre l'agrégation d'actualités, la curation éditoriale et la recherche automatisée. Le véritable test sera de savoir si les briefings personnalisés peuvent devenir une habitude quotidienne pour les utilisateurs au-delà d'un groupe restreint d'adoptants précoces. Si c'est le cas, Avos pourrait devenir l'un des exemples les plus visibles de la manière dont l'IA agentique commence à remodeler la consommation d'informations.

Nic Reeve·16:00 27.08.2026

AI & Tech

Broadcom, Teradata et le financement des startups : l'actualité de l'IA en ce début septembre

Les projets de puces de Broadcom et le financement de startups à la une de l'actualité IA de la semaine du 4 septembre Au cours de la semaine du 4 septembre, le cycle de l'actualité de l'IA a été dominé par les prévisions ambitieuses de Broadcom concernant ses puces d'intelligence artificielle, la volonté de Teradata d'intégrer des agents IA dans l'analyse d'entreprise, et un cycle de financement de 550 millions de dollars qui a propulsé la startup Wonderful à une valorisation de 5 milliards de dollars. Qu'a annoncé Broadcom concernant son activité de puces IA cette semaine ? Broadcom a projeté une croissance rapide de ses revenus liés aux puces d'intelligence artificielle au cours des deux prochaines années et a mis en avant d'importantes commandes d'infrastructure liées à des accélérateurs personnalisés pour de grands clients du cloud et de l'IA, soulignant son ambition de défier le leadership de Nvidia sur le marché des semi-conducteurs pour centres de données. Ces dernières perspectives de Broadcom ont été dévoilées lors d'une conférence téléphonique avec les investisseurs début septembre, au cours de laquelle le directeur général Hock Tan a défini une série d'objectifs agressifs pour les revenus de l'entreprise liés à l'IA dans les centres de données. Selon The Star , Broadcom a déclaré aux investisseurs que ses revenus issus des puces IA pourraient atteindre environ 115 milliards de dollars américains au cours de l'exercice 2027 et environ 230 milliards de dollars américains en 2028, reflétant la demande attendue des opérateurs cloud hyperscale et des concepteurs de modèles d'IA. Dans le même rapport, Broadcom a indiqué que les revenus des seules puces IA étaient projetés à 21,7 milliards de dollars américains pour le quatrième trimestre de son exercice fiscal actuel. Des prévisions antérieures faisaient état de revenus liés aux semi-conducteurs IA de 6,2 milliards de dollars américains au quatrième trimestre de l'exercice 2025, soit une hausse de 66 % sur un an, illustrant la rapidité avec laquelle l'entreprise révise ses prévisions à la hausse. Reuters a rapporté dans un article sur les résultats du 4 septembre que Broadcom avait sécurisé plus de 10 milliards de dollars américains de commandes d'infrastructure IA auprès d'un nouveau client pour des accélérateurs personnalisés, contribuant à pousser la croissance des revenus IA de l'exercice 2026 « significativement » plus haut qu'en 2025. Ces commandes concernent ce que Broadcom décrit comme des accélérateurs « XPU » IA personnalisés, conçus pour les charges de travail d'entraînement et d'inférence à grande échelle au sein des centres de données cloud. L'entreprise compte déjà trois clients majeurs pour ces puces, et ce nouveau client porte le total à quatre. Lors de l'appel couvert par les services d'actualités financières, Tan a déclaré que les revenus des semi-conducteurs IA avaient augmenté pendant dix trimestres consécutifs, atteignant 5,2 milliards de dollars américains au troisième trimestre fiscal 2025, soit une augmentation de 63 % sur un an. Il a également confirmé son intention de diriger Broadcom au moins jusqu'en 2030, signalant une continuité alors que l'entreprise mise son avenir sur l'infrastructure IA. Comment le marché réagit-il à la stratégie et aux résultats de Broadcom dans l'IA ? Les commentaires des analystes au cours de la semaine ont décrit un décalage entre les solides résultats annoncés par Broadcom dans l'IA et le sentiment des investisseurs, les actions subissant une pression malgré le dépassement des attentes en matière de revenus, alors que les marchés digéraient les prévisions ambitieuses à long terme et les plans de dépenses autour des accélérateurs personnalisés et de la mise en réseau des centres de données. Une lettre d'information sur le marché axée sur l'IA, publiée le 4 septembre, a noté que Broadcom avait dépassé les attentes de Wall Street lors de son dernier rapport financier, mais que l'action avait chuté d'environ 5 % après la publication, poursuivant une tendance de ventes après les résultats malgré des performances répétées. La lettre d'information a rapporté que cette tendance avait effacé environ 500 milliards de dollars américains de la valeur boursière de Broadcom depuis juin, les investisseurs s'interrogeant sur la durabilité de la trajectoire actuelle, compte tenu des besoins en capital importants et de la pression concurrentielle exercée par Nvidia et d'autres fabricants de puces. Les commentaires ont souligné que la dépendance de Broadcom à l'égard d'un petit nombre de très grands clients cloud et IA pour ses accélérateurs personnalisés était à la fois une force, en termes de visibilité, et un risque si l'un de ces clients majeurs changeait de stratégie ou adoptait du matériel alternatif. Malgré la réaction mitigée du titre, Reuters et les médias économiques régionaux ont souligné que Broadcom considère les puces liées à l'IA comme le principal moteur de sa croissance pour le reste de la décennie, s'attendant à ce que la demande d'accélérateurs, de silicium pour réseaux et d'infrastructures connexes augmente à mesure que davantage d'entreprises adopteront des systèmes d'IA générative et agentique. Quel nouveau produit IA Teradata a-t-il lancé pour les entreprises ? Teradata a lancé un « Data Analyst Agent » de qualité professionnelle sur l'Amazon Web Services Marketplace, offrant une analyse conversationnelle assistée par IA pour les clients qui exécutent déjà des charges de travail sur AWS et souhaitent interroger des données complexes via le langage naturel plutôt que par des interfaces de business intelligence traditionnelles. Teradata, surtout connu pour ses plateformes d'entreposage de données et d'analyse, a annoncé la disponibilité de son Data Analyst Agent fin juillet, avec des rapports de suivi début août, positionnant l'outil comme faisant partie de sa stratégie globale de services IA. Selon le communiqué de presse de Teradata du 30 juillet, le Data Analyst Agent apporte l'analyse conversationnelle assistée par IA dans les environnements AWS existants et est vendu via l'AWS Marketplace sous le label Teradata AI Services. L'agent est conçu pour comprendre les questions en langage naturel des utilisateurs professionnels, les traduire en requêtes analytiques sur les systèmes Teradata et renvoyer des explications, des graphiques ou des résumés sans nécessiter d'expertise en SQL. L'analyse du Futurum Group sur les résultats du deuxième trimestre 2026 de Teradata a décrit le produit comme une partie clé d'une « stratégie IA hybride » visant à intégrer l'IA à la fois dans les déploiements sur site et dans le cloud, ce qui, selon l'entreprise, gagne du terrain auprès des grandes entreprises. Les chiffres du deuxième trimestre de Teradata soulignent pourquoi l'entreprise s'oriente vers l'analyse assistée par IA. Le Futurum Group a rapporté que les revenus pour le trimestre s'élevaient à 410 millions de dollars américains, légèrement au-dessus des estimations consensuelles et stables sur un an, tandis que la rentabilité s'améliorait. Un résumé de Yahoo Finance pour la même période a noté un bénéfice net de 46 millions de dollars américains et une perspective de bénéfice par action plus élevée pour l'ensemble de l'année. Le rapport de Yahoo a lié ces améliorations en partie au lancement du Data Analyst Agent sur l'AWS Marketplace, arguant que le contrôle des coûts, les revenus récurrents du cloud et les nouveaux services dirigés par l'IA remodèlent le mix commercial de Teradata et son attrait pour les investisseurs qui souhaitent s'exposer à l'adoption de l'IA en entreprise. Comment le dernier tour de table de Wonderful a-t-il remodelé le paysage des startups IA ? La startup israélo-néerlandaise Wonderful a clôturé un cycle de financement de série C de 550 millions de dollars américains pour une valorisation de 5 milliards de dollars américains, doublant plus que sa valorisation en moins de six mois et signalant un fort appétit des investisseurs pour les entreprises construisant des systèmes d'exploitation et des outils d'orchestration pour les agents IA en entreprise. Le cycle de série C a été annoncé le 2 septembre et a fait l'objet d'une couverture par Reuters, TechCrunch, Business Wire et Bloomberg, chacun décrivant des angles légèrement différents sur la même transaction. Reuters a rapporté que la valorisation de Wonderful était passée d'environ 2 milliards de dollars américains à 5 milliards de dollars américains en moins de six mois, la demande pour son système d'exploitation IA augmentant parmi les entreprises. TechCrunch a écrit que Wonderful avait levé 550 millions de dollars américains, Insight Partners menant à nouveau le tour de table, avec la participation des investisseurs existants Index Ventures, IVP, Vine Ventures, 9Yards et Bessemer Venture Partners. Le communiqué de Business Wire a confirmé la valorisation de 5 milliards de dollars américains et a cité Salesforce comme nouvel investisseur, rejoignant les sociétés de capital-risque précédentes. La couverture de Bloomberg a décrit Wonderful comme développant des logiciels qui coordonnent les agents IA au sein d'une entreprise, positionnant l'entreprise dans le cadre d'une tendance vers des systèmes d'IA « agentique » qui accomplissent des tâches professionnelles au lieu de simplement répondre à des questions. La section technologique de Yahoo Finance a présenté de la même manière le produit de Wonderful comme un « OS IA » qui aide les grandes entreprises à devenir « natives en IA » en connectant différents modèles et agents à des flux de travail comme le support client et les opérations internes. Ce dernier tour de table fait suite à une série B annoncée en mars, lorsque Wonderful avait levé 150 millions de dollars américains sous la direction d'Insight Partners. TechFundingNews avait rapporté à l'époque que les outils de l'entreprise visaient à augmenter les taux de déploiement des projets pilotes d'IA, notant que de nombreuses preuves de concept n'atteignaient jamais la production. Avec de nouveaux capitaux, Wonderful prévoit d'agrandir ses équipes d'ingénierie en Israël et aux Pays-Bas, d'investir dans des fonctionnalités de sécurité et de gouvernance pour son système d'exploitation, et de développer sa présence commerciale mondiale avec des partenaires comme Salesforce pour atteindre davantage de grandes entreprises. Qui est affecté par ces mouvements commerciaux dans l'IA et quels changements attendre ? Les développements de la semaine affectent les fournisseurs cloud, les entreprises et les investisseurs : les prévisions de Broadcom reflètent la demande croissante en matériel des plateformes hyperscale, l'agent de Teradata cible les analystes et les utilisateurs professionnels, et le financement de Wonderful met en évidence un écosystème croissant d'entreprises qui aident les grandes organisations à exploiter des agents IA à grande échelle. Pour les acheteurs d'infrastructure cloud et IA, les prévisions pluriannuelles de Broadcom suggèrent un élargissement des choix en matière de matériel d'accélération et de mise en réseau, ce qui pourrait influencer les prix et la disponibilité pour la capacité d'entraînement et d'inférence à mesure que la demande pour les grands modèles de langage et les agents d'entreprise augmente. Les fournisseurs cloud et les grands laboratoires d'IA semblent être au cœur des plans de Broadcom, Reuters rapportant au moins 10 milliards de dollars américains de commandes d'infrastructure personnalisée auprès d'un nouveau client présumé être une plateforme IA de premier plan. Les entreprises qui s'engagent à long terme sur des piles d'accélérateurs spécifiques peuvent bénéficier de la concurrence entre Broadcom et Nvidia, mais sont confrontées à des risques de dépendance si les puces personnalisées de chaque fournisseur nécessitent des outils logiciels sur mesure. Au sein des entreprises, le Data Analyst Agent de Teradata et le système d'exploitation IA de Wonderful ciblent différents niveaux d'adoption de l'IA. Teradata se concentre sur la simplification des requêtes dans les environnements analytiques existants grâce à des interfaces conversationnelles. Wonderful se concentre sur l'orchestration de multiples agents et modèles pour gérer des tâches à travers les fonctions de l'entreprise. Les analystes et les responsables commerciaux qui s'appuient sur les plateformes de Teradata pourraient constater des délais de traitement plus courts pour les demandes de données une fois que les interfaces en langage naturel seront courantes dans leurs flux de travail. Les clients de Wonderful, dont beaucoup sont de grandes organisations avec des données fragmentées et des projets pilotes d'IA, bénéficient d'un système central pour coordonner les agents de support client, l'automatisation du back-office et d'autres outils IA. Les investisseurs exposés à ces entreprises font face à des profils de risque différents : Broadcom et Teradata sont des entreprises cotées établies, tandis que les soutiens de Wonderful parient sur une startup à croissance rapide dans une catégorie encore en évolution. Au cours des prochains mois, les jalons clés à surveiller incluent la capacité de Broadcom à convertir ses prévisions en livraisons et marges réalisées, le succès de Teradata dans la monétisation des agents IA au sein de sa base installée, et les progrès de Wonderful dans la transformation de son trésor de guerre élargi en une croissance des revenus durable plutôt qu'en simples titres valorisant sa capitalisation.

Nic Reeve·14:00 05.09.2026