Claude a appris à travailler avec un chien robot tout seul

• Anthropic a montré un robot contrôlé par Claude.
• Le modèle d'IA a surpassé les employés de l'entreprise dans son utilisation.
• Cependant, le chatbot n'a toujours pas réussi à accomplir la tâche finale de l'expérience.

Anthropic a présenté les résultats de la deuxième phase de l'expérience Project Fetch, dans laquelle le modèle d'IA Claude Opus 4.7 a appris à travailler de manière autonome avec un robot quadrupède commercial. Lors des tests, le modèle, sans aide humaine, a accompli une série de tâches pour se connecter à des capteurs, programmer et naviguer le robot, surpassant les résultats des employés d'Anthropic.

Anthropic a lancé le Project Fetch pour la première fois en août 2025. À l'époque, les employés de l'entreprise sans expérience en robotique ont été répartis en deux équipes : l'une avait accès à Claude, l'autre ne comptait que sur ses propres connaissances et la recherche d'informations sur Internet.

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Les résultats ont montré que l'équipe avec Claude travaillait de manière significativement plus efficace. En même temps, le modèle de cette génération — Claude Opus 4.1 — n'a pas pu accomplir l'ensemble des tâches par lui-même et s'est déjà bloqué à l'étape de connexion au robot.

En moins d'un an, la situation a changé de manière spectaculaire.

Claude a surpassé les humains

Lors des nouveaux tests, Anthropic a connecté un ordinateur portable avec Claude Code directement au robot. Le rôle du chercheur était limité à lancer l'invite initiale et à confirmer les commandes.

Claude Opus 4.7 a pu :

• se connecter aux caméras et capteurs du robot ;
• configurer l'accès aux données LiDAR ;
• écrire un logiciel de contrôle ;
• créer un système de suivi de parcours ;
• implémenter la reconnaissance d'objets ;
• intégrer les composants individuels en un seul système.

Selon Anthropic, pour chaque tâche qu'au moins une équipe humaine a complétée durant la première phase de l'expérience, Claude Opus 4.7 a livré un résultat au moins dix fois plus rapide.

Si nous tenons compte des quatre tâches que les deux équipes humaines ont complétées, le modèle s'est avéré être plus de 37 fois plus rapide que l'équipe sans Claude et presque 19 fois plus rapide que l'équipe qui a utilisé un assistant IA.

L'entreprise a noté que le modèle a également produit presque dix fois moins de code programme que les humains, tout en atteignant des résultats similaires ou meilleurs.

Là où l'IA est encore à la traîne par rapport aux humains

Malgré des progrès significatifs, Claude n'a pas pu réussir à accomplir la tâche finale de l'expérience — ramener le ballon au point de départ de manière autonome en utilisant le chien robot.

Le modèle a pu déterminer correctement la position du ballon et positionner le robot pour un coup, mais il n'a pas pu gérer le contrôle précis des mouvements en temps réel.

Anthropic a expliqué que le problème réside dans ce qu'on appelle la boucle de contrôle fermée, où le système doit continuellement évaluer le résultat de chaque action et ajuster les prochaines commandes en fonction des changements dans l'environnement.

C'est précisément dans de tels scénarios que les humains conservent encore un avantage sur les grands modèles de langage.

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En même temps, l'un des roboticiens expérimentés de l'entreprise a pu programmer l'exécution autonome de cette tâche. Selon Anthropic, les versions actuelles de Claude peuvent également atteindre un tel résultat avec des outils et du temps supplémentaires.

Anthropic voit l'aube d'une ère d'IA agentique physique

L'entreprise a souligné que l'amélioration des capacités robotiques de Claude n'était pas un objectif de développement séparé. Le progrès était un effet secondaire de l'échelle globale et du perfectionnement des modèles.

Anthropic croit que l'industrie traverse progressivement un cycle de développement familier :

• d'abord, les modèles aident les humains;
• puis les humains aident les modèles;
• et à la fin, les modèles commencent à effectuer des tâches par eux-mêmes.

Un processus similaire a été observé auparavant dans le domaine de la programmation et de la cybersécurité, où des agents IA ont appris à travailler de manière autonome avec des outils logiciels.

Maintenant, une transformation similaire commence à se produire dans le monde physique.

"Nous entrons probablement dans une ère précoce de l'IA agentique physique," a noté Anthropic.

Anthropic continue d'élargir les capacités de Claude

Les résultats du Projet Fetch étaient une autre étape dans la stratégie de l'entreprise pour développer des systèmes d'IA autonomes.

Plus tôt, Anthropic a publié une étude à grande échelle sur l'impact de l'intelligence artificielle sur le marché du travail et a conclu que pour l'instant, la technologie augmente principalement la productivité des travailleurs plutôt que de conduire à des licenciements massifs. Plus dans l'article :

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De plus, après avoir interrogé 81 000 utilisateurs de Claude, l'entreprise a enregistré une attitude contradictoire envers l'IA : presque la moitié des répondants ont signalé des capacités élargies grâce à la technologie, bien qu'environ 20 % aient exprimé des inquiétudes concernant la perte d'emploi.

De plus, la responsable de la zone produit Claude Code et Cowork, Cat Wu, a récemment déclaré que la prochaine étape dans le développement des systèmes d'intelligence artificielle sera la proactivité : les modèles seront capables d'anticiper les besoins d'un utilisateur même avant que l'utilisateur ne formule une demande.

Source : Incrypted