Anthropic double OpenAI dans les entreprises grâce à des modèles hybrides taillés pour le code
Selon Menlo Ventures, Anthropic est désormais le fournisseur de modèles d’IA privilégié par les entreprises, devançant pour la première fois OpenAI en parts d’usage.
Selon l’étude, Anthropic détient ainsi 32 % du marché des modèles d’IA destinés aux entreprises, tandis qu’OpenAI se place en deuxième position avec 25 %. Cette situation constitue un retournement majeur : en 2024, OpenAI dominait très largement ce marché avec 50 % d’utilisation contre seulement 12 % pour Anthropic.
Plusieurs éléments expliquent ce succès. Tout d’abord, la qualité des modèles Claude d’Anthropic, surtout depuis la sortie en juin 2024 de Claude 3.5 Sonnet rapidement considéré comme faisant au moins jeu égal avec GPT-4o d’OpenAI. Ensuite, sur l’échantillon d’entreprises considérées, la génération de code est le premier cas d’usage majeur de l’IA. Or, Anthropic a lancé en février dernier son Claude 3.7 Sonnet avec raisonnement intégré, un vrai modèle hybride.
Intelligence évolutive
Claude est rapidement devenu le choix numéro un des développeurs pour la génération de code, captant 42 % de parts de marché, soit plus du double de celles d’OpenAI (21 %), a chiffré Menlo Ventures, sur base d’un échantillon de 150 CIO d’organisations de toutes tailles.
Ensuite, deuxième tendance forte de l’étude, l’apprentissage par renforcement avec vérificateurs. C’est pour Menlo Ventures, la nouvelle voie vers une intelligence évolutive. « En 2024, la principale méthode pour accroître l’intelligence consistait à pré-entraîner des modèles de plus en plus volumineux avec un volume de données toujours plus important. »
2025, « année des agents »
L’ampleur des données Internet devient désormais un facteur limitant. L’apprentissage par renforcement avec récompenses vérifiables (RLVR) après l’entraînement a été la prochaine étape pour repousser les limites, continue Menlo Ventures. Cette stratégie est particulièrement efficace dans des domaines comme le codage, plus facile à vérifier de manière déterministe.
Enfin, troisième tendance, former les modèles en tant qu’« agents » à l’utilisation d’outils les rend beaucoup plus utiles. Les LLM étaient initialement conçus pour fournir des réponses complètes en une seule réponse. Cependant, leur permettre de réfléchir étape par étape, de résoudre des problèmes et d’utiliser des outils externes lors de multiples interactions (créant ainsi ce que l’on appelle un agent) les rend considérablement plus efficaces pour les applications concrètes. 2025 est désormais surnommée « l’année des agents ».
