Claude Code : pourquoi Anthropic mise sur le chaos plutôt que sur un plan ?

SAN FRANCISCO, UNE CONFÉRENCE SOUS LES PROJECTEURS

Dans un parking à trois niveaux transformé en salle d’événements au cœur de San Francisco, Anthropic a organisé sa deuxième conférence annuelle Code with Claude. L’entreprise y a dévoilé de nouvelles fonctionnalités pour ses Managed Agents et annoncé un partenariat avec SpaceX pour accéder à plus de ressources de calcul. Une annonce qui tombe à point nommé : les limites d’utilisation de Claude Code viennent d’être doublées pour les abonnés Pro et Max, après des semaines de frustration chez les utilisateurs face à la pénurie de puissance de calcul.

80 FOIS PLUS DE CROISSANCE QUE PRÉVU

Dario Amodei, le PDG d’Anthropic, a reconnu sur scène que l’entreprise avait sous-estimé l’engouement pour ses Outils. « Nous avions prévu une croissance de 10 fois par an, mais nous avons vu 80 fois plus. C’est la raison pour laquelle nous avons eu des difficultés avec le calcul », a-t-il expliqué. Cette explosion d’utilisateurs s’accompagne d’un changement radical dans la façon d’utiliser les modèles : plus des simples interfaces de chat, les développeurs adoptent des workflows multi-agents bien plus gourmands en ressources.

Pendant cette crise de la puissance de calcul, Anthropic a testé plusieurs solutions pour réduire la demande : des limites plus strictes pendant les heures de pointe ou le retrait de Claude Code des formules d’abonnement les moins chères. En un an, l’entreprise a aussi multiplié les nouvelles fonctionnalités et surfaces d’interaction avec ses modèles. Claude Code est passé de l’interface en ligne de commande (CLI) à l’intégration dans les IDE, puis à une application desktop. De nouveaux outils pour gérer plusieurs agents ont également été déployés. Le rythme des mises à jour est intense, parfois chaotique.

LE CLI RESTE LE CŒUR, MAIS LE DESKTOP PREND DE L’AMPLEUR

Lors d’un échange avec Ars Technica, Cat Wu, responsable produit de Claude Code, a détaillé comment l’équipe fonctionne dans ce contexte en constante évolution. Elle travaille en étroite collaboration avec Boris Cherny, le créateur de l’outil, pour identifier les fonctionnalités à prioriser et tester les nouvelles idées. Son approche ? « Nous n’avons pas de plan à long terme. Les modèles s’améliorent si vite qu’il est impossible de prévoir à quoi ressemblera Claude Code dans quelques mois. »

Chaque fonctionnalité est développée en un cycle de une à deux semaines, dans un esprit d’expérimentation totale. « Nous découvrons de nouveaux cas d’usage et des méthodologies en temps réel », explique Wu. L’équipe teste, utilise et déploie ces fonctionnalités en interne avant de les proposer aux utilisateurs. Mais elle ne supervise pas directement les modèles eux-mêmes. Son rôle est de s’assurer que l’outil reste utile, quel que soit l’état des modèles.

Interrogée sur l’évolution des préférences des utilisateurs, Wu a révélé que chaque développeur a ses propres habitudes. « Certains préfèrent la ligne de commande, d’autres l’IDE ou l’application desktop. Nous observons une transition progressive au sein de notre équipe : l’an dernier, les développeurs utilisaient un seul agent, puis six onglets de terminal, avant de se tourner vers des interfaces graphiques pour surveiller tous ces onglets. Aujourd’hui, beaucoup passent sur le desktop pour avoir une vue plus riche et éviter de jongler avec dix onglets. »

PAS DE PLAN, MAIS DES PRINCIPES GUIDES

Face au rythme effréné des mises à jour, une question s’impose : comment éviter que le système ne devienne ingérable ? Wu répond : « Nous voyons cela comme une progression. La plupart des utilisateurs commencent par la CLI ou l’IDE. Quand ils gèrent une multitude d’agents et veulent savoir lesquels sont bloqués, ils passent au desktop. Ensuite, certains se disent : « Pourquoi copier-coller des messages depuis mon canal Slack de feedback vers Claude Code et surveiller manuellement ? » C’est pourquoi nous avons ajouté des fonctionnalités comme les routines, qui peuvent surveiller un canal Slack pour déclencher des actions automatiquement. »

Tous ces produits ne sont que des moyens pour rendre les modèles plus accessibles. « Nous supprimons les échafaudages. Nous réduisons les parties du système de prompts et les descriptions d’outils au fil du temps, car les modèles deviennent plus intelligents. Je peux tout à fait imaginer un monde où tout se résume à une simple boîte de texte, car le modèle serait toujours correct et ne se bloquerait jamais. Peut-être que dans ce cas, nous n’aurons plus besoin de tous ces outils. Mais pour l’instant, nous devons proposer des solutions adaptées à chaque étape de l’adoption, le temps que les modèles s’améliorent. »

UNE STRATÉGIE À L’OPPOSÉ DES « SUPER-APPS »

Wu a souligné que cette approche diffère radicalement de celle d’autres acteurs comme OpenAI, qui misent sur des applications tout-en-un. « Nous n’avons pas de grand plan », a-t-elle lancé en riant. « Nous préférons suivre les signaux des utilisateurs en temps réel plutôt que de nous engager dans une feuille de route rigide. » Cette philosophie repose sur deux principes : d’abord, croire que les modèles continueront à progresser de manière exponentielle, et ensuite, construire là où se dirige le marché plutôt que là où il est aujourd’hui.

« Nous sommes humbles : nous ne savons pas quelle sera la prochaine forme idéale pour nos outils. Mais nous encourageons nos équipes à explorer toutes les possibilités pour découvrir ce qui fonctionnera le mieux avec les prochains modèles. » Wu cite même l’essai The Bitter Lesson de Richard Sutton, qui argue que les méthodes généralistes et évolutives finissent toujours par l’emporter sur les solutions spécialisées. « Les modèles changent si vite qu’il est impossible de prédire avec certitude quelle sera la prochaine forme idéale. Nous testons beaucoup d’idées en interne, mais nous restons ouverts à l’idée d’avoir tort. »

DES FONCTIONNALITÉS NAISSANTES DES USAGES DES UTILISATEURS

Certaines fonctionnalités de Claude Code sont nées directement des retours des utilisateurs. Wu explique : « Nous essayons de passer de la conviction à la mise en production en une semaine environ. Il n’y a généralement pas de grand délai entre le moment où nous sentons un besoin chez l’utilisateur et le moment où nous le livrons. »

Un exemple concret : « Claude Code devrait bientôt pouvoir écouter les retours des utilisateurs sur une fonctionnalité et décider comment les notifier sur ses propres idées. L’ingénieur n’aura plus besoin de configurer une automatisation : Claude Code surveillera lui-même le travail et proposera des améliorations en temps réel. »

LA PÉNURIE DE CALCUL : UN PROBLÈME DE TRANSPARENCE

Les utilisateurs de Claude Code sont frustrés par les limites d’utilisation, surtout depuis que les modèles sont devenus bien plus gourmands. Wu a reconnu ce problème : « Nous recevons beaucoup de questions comme : « Mes limites ont été rapidement épuisées, où sont passés mes tokens ? » C’est une demande légitime, et nous devons être transparents. »

Diagnostiquer ces problèmes est complexe, mais Anthropic a identifié deux schémas récurrents. D’abord, les longues sessions interrompues : si un utilisateur s’absente deux heures puis revient, le cache peut être corrompu. Dans ce cas, la reprise de la session devient très coûteuse en tokens. « Nous affichons désormais une notification : « Le cache est corrompu, exécutez /clear pour démarrer une nouvelle session. » Et quand l’utilisateur exécute /usage, il voit : « Cette session a coûté cher à cause d’un cache corrompu. » »

Ensuite, certains utilisateurs installent des plugins qui lancent des centaines de sous-agents en arrière-plan, sans s’en rendre compte. « Nous avons ajouté une limite d’utilisation pour les sous-agents, et nous prévenons l’utilisateur s’il en utilise trop. »

« Nous devons être transparents, mais il est crucial d’avoir une thèse solide sur l’utilisation des tokens avant de pouvoir les afficher de manière utile. C’est un défi de taille. »

UNE APPROCHE « LÉGÈRE » POUR UN OUTIL UNIVERSEL

Wu a détaillé comment Claude Code s’adapte à des profils d’utilisateurs radicalement différents : des débutants qui font du vibe coding sans aucune expérience en programmation, des développeurs expérimentés, des équipes de quelques dizaines de personnes, ou encore de grandes entreprises. « Nous essayons de rendre le cœur de l’outil aussi peu opinionné que possible. Il propose juste un ensemble minimal viable d’outils : créer un plan, une liste de tâches, éditer des fichiers, poser des questions de clarification. Ensuite, chacun peut personnaliser l’outil selon ses besoins. »

Wu a souligné que l’adoption de Claude Code suit une trajectoire claire : plus les modèles s’améliorent, plus l’outil devient accessible à des profils variés. « Opus 4.5 a été un tournant pour les entreprises. Même sans savoir comment exploiter au mieux les outils d’IA, elles pouvaient utiliser Claude Code sur un codebase hérité, et ça marchait. C’était une grande avancée pour ceux qui ne voulaient pas passer des mois à apprendre à coaxer l’outil pour qu’il fonctionne. »

LA PHILOSOPHIE D’ANTHROPIC : UN HARNÈS « MAIGRE » POUR PLUS DE FLEXIBILITÉ

Anthropic n’est pas la seule entreprise à parier sur l’amélioration continue des modèles pour justifier son absence de plan long terme. Cette philosophie guide aussi les investissements massifs dans les infrastructures de calcul, avec des acteurs comme Anthropic qui misent sur une efficacité et un accès croissants au calcul. Pourtant, l’infrastructure actuelle peine à suivre la demande des utilisateurs.

Comme l’a noté Wu, plus les performances des modèles s’améliorent, plus l’intégration de l’IA se généralise dans les grandes organisations. Cela commence par du vibe coding, mais les entreprises plus traditionnelles adoptent Claude Code ou des outils similaires à un rythme accéléré. Plusieurs questions restent en suspens, notamment sur les méthodologies et la gouvernance pour s’assurer que le travail réalisé par ces agents respecte les normes attendues.

Anthropic n’est pas non plus la seule à défendre l’idée d’un harnès « maigre », c’est-à-dire un outil aussi peu structuré que possible, sans données sémantiques intégrées. Pourtant, des concurrents comme Cursor ou Augment Code explorent activement l’apport de structures spécifiques à certains domaines pour des applications spécialisées. Il reste à voir où tout cela nous mènera.

LE FUTUR : PLUS DE SURPRISES EN PERSPECTIVE

La stratégie d’Anthropic autour de Claude Code peut paraître désorganisée aux yeux des développeurs et des utilisateurs. Mais pour l’entreprise, c’est à la fois une conséquence du paysage actuel et une force : rester agile dans un environnement où les modèles évoluent à une vitesse folle. Si les douze prochains mois suivent la même cadence, cette approche pourrait s’avérer judicieuse. Mais une chose est sûre : il y aura encore des surprises, pour Anthropic comme pour les développeurs.