Inside Claude 4 : Un regard critique sur les progrès d'Anthropic en matière d'IA

Comment Claude 4, le nouveau modèle d’Anthropic, se positionne-t-il face à ses concurrents ? Avec un score de 72,5 % sur le test SWE-bench Verified, Claude 4 dépasse GPT-4.1. Un signal fort : une nouvelle ère pour la programmation par IA semble s’ouvrir.

L’univers de l’IA est un véritable champ de bataille. GPT-4.1, GPT-o3, Gemini 2.5... Tous cherchent à dominer. Anthropic, de son côté, mise sur une intelligence artificielle à la fois sûre et collaborative. Et voilà que Claude 4, décliné en Opus 4 et Sonnet 4, entre dans l’arène avec des arguments de poids.

Dans cet article, nous allons analyser en profondeur ce que Claude 4 a réellement à offrir : ses fonctionnalités, ses performances, les retours des utilisateurs, ainsi que les perspectives qu’il ouvre. Est-ce une avancée majeure pour l’IA ?

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I. Comprendre Claude 4

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Claude 4 n’est pas un simple chatbot.

Il a été pensé pour accomplir des tâches qui demandent réflexion, logique, et prise de décision. Voici ce qu’il apporte concrètement.

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1. Une pensée plus intelligente

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Plus qu’une question de vitesse, Claude 4 se distingue par sa capacité de raisonnement. Anthropic parle d’un nouveau standard en matière de « pensée machine ». Il sait alterner entre réponses rapides et réflexions approfondies.

Sa flexibilité lui permet de traiter à la fois des questions simples et des problèmes complexes. Il est aussi capable, en phase de raisonnement, d’utiliser des outils en ligne. Comme si vous consultiez un expert qui peut aussi faire une recherche en direct.

Autre point fort : sa logique étape par étape, proche du raisonnement humain. Le but ? Faire des choix plus intelligents et résoudre des problèmes complexes avec méthode.

D’après les premiers tests, Claude 4 s’en sort très bien sur les tâches de raisonnement. Les utilisateurs notent qu’il « comprend » mieux les demandes, et repère plus facilement les subtilités.

Anthropic présente Opus 4 comme le meilleur modèle de codage actuel. Les résultats semblent le confirmer :

• 72,5 % sur SWE-bench Verified
• 43,2 % sur Terminal-bench

Sonnet 4 n’est pas en reste avec un score de 72,7 % au SWE-bench Verified. Ces performances suggèrent une véritable compétence en codage.

Mais attention : ces scores ne reflètent pas toujours la réalité du terrain. Certaines méthodologies de test ne sont pas entièrement transparentes. Et dans la pratique, Opus 4 reste imparfait.

Des utilisateurs signalent par exemple que le modèle peut générer du code inexistant, ou mal utiliser certains outils. D’autres soulignent la nécessité de relire et vérifier chaque résultat, car il peut donner des réponses erronées... avec une grande assurance.

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2. De la programmation à la gestion de projet

Claude 4 ne se limite pas à écrire quelques lignes de code. Il peut structurer et piloter des projets logiciels entiers.

Anthropic affirme qu’Opus 4 peut fonctionner de façon autonome pendant plusieurs heures. Une entreprise lui aurait confié une tâche de sept heures, réalisée sans interruption.

Il sait découper un projet en étapes logiques, puis planifier et exécuter chaque phase. Il utilise pour cela une panoplie d’outils, mais là encore, des erreurs peuvent survenir. Mieux vaut repasser derrière pour vérifier.

Et bien sûr, Claude 4 ne peut rien faire sans supervision humaine. Il n'agit jamais en autonomie complète, mais uniquement avec les outils qu’on lui fournit.

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3. Travaillez en tant qu'assistant humain

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Claude 4 a été conçu comme un véritable partenaire de travail, pas un simple outil.

Bien plus qu’un exécutant

L’objectif est clair : faire de l’IA un collaborateur fiable. Claude 4 cherche à mener les tâches à bien, tout en mémorisant les éléments importants de vos échanges. Il vise des réponses complètes, structurées.

Il peut servir à autre chose qu’écrire du texte : planification, développement, stratégie marketing, service client... avec peu d’intervention humaine.

Opus 4 est particulièrement performant sur les missions complexes à plusieurs étapes.

Ce qu’il sait faire

• Planifier un projet
• Réaliser des recherches poussées
• Analyser des données et produire des synthèses claires
• Corriger du code
• Élaborer des plans marketing
• Créer des agents secondaires pour des tâches spécifiques
• Mémoriser des fichiers-clés pour un suivi à long terme

Ce qu’il ne sait pas faire

Claude 4 a aussi ses limites :

• Des quotas d’utilisation journaliers sont rapidement atteints
• Des erreurs surviennent dans l’usage d’outils ou la gestion de code
• Il reste dépendant d’une supervision humaine
• Il ne peut prendre aucune décision autonome dans le monde réel

En somme, Claude 4 est un assistant très performant, mais il n’est pas encore infaillible. Il faut l’utiliser avec discernement, en gardant ses limites en tête.

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II. Opus 4 et Sonnet 4 : une comparaison détaillée

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Anthropic propose deux versions principales de Claude 4 : Opus et Sonnet. Elles répondent à des besoins différents. Voici un aperçu clair de leurs usages.

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1. Cible publique et cas d'utilisation

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Comprendre à qui est destiné chaque modèle peut vous aider à choisir le bon. Les deux Opus 4 et Sonnet 4 sont doués pour coder et réfléchir. Mais ils ont des atouts différents.

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Opus 4 : pour les missions lourdes et complexes

C’est le modèle le plus puissant d’Anthropic. Conçu pour les tâches longues, complexes, ou en autonomie. Il convient aux développeurs, chercheurs, et entreprises menant des projets IA avancés.
Des sociétés comme Cursor ou Replit l’utilisent déjà pour la compréhension de code et les modifications complexes. Il excelle aussi dans la recherche ou la création de récits longs.

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Sonnet 4 : plus rapide, plus léger, idéal au quotidien

Version allégée d’Opus, Sonnet 4 est aussi bien plus rapide. Il s’adresse aux tâches courantes : revues de code, corrections rapides, support client, analyse de données…

GitHub prévoit d’intégrer Sonnet 4 dans Copilot. C’est aussi le modèle accessible gratuitement, ce qui en fait une solution très attractive.

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2. Comparaison des spécifications techniques

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Voici un tableau récapitulatif des différences clés :

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Les deux modèles peuvent gérer de grandes quantités de texte, comme des documents volumineux. C'est grâce à leur grande Fenêtre contextuelle de 200 000 jetons. Une grande différence est le prix: Opus 4 coûte bien plus que Sonnet 4.

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3. Performances dans le cadre des tâches spécifiques

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Comment Opus 4 et Sonnet 4 s’en sortent-ils concrètement selon les missions ? Regardons quelques exemples pour mieux illustrer leurs points forts.

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Création et correction du code

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Opus 4 est qualifié de "meilleur modèle de codage". Lorsqu’il s’agit de créer une page web, le résultat d’Opus 4 a été jugé "absolument incroyable", bien plus réussi que la version de Sonnet. Pour la création d’un jeu de Tetris, Opus 4 a généré un jeu bien plus impressionnant, avec des animations. Les deux modèles sont bons pour corriger des bugs dans le code.

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Raisonnement et résolution des problèmes

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Opus 4 et Sonnet 4 sont tous deux meilleurs en raisonnement. Ils réfléchissent de manière plus humaine. Opus 4 est spécialement conçu pour un raisonnement avancé et une résolution de problèmes complexe. Les deux peuvent alterner entre des réponses rapides et une réflexion approfondie sur des tâches plus complexes.

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Rédaction et création de contenu

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Opus 4 peut écrire de longues histoires créatives avec un ton naturel. Le directeur produit d’Anthropic l’utilise même pour ses propres écrits. Sonnet 4 est également apprécié pour l’écriture créative, bien que certains utilisateurs trouvent ses réponses plus courtes.

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4. Différences éthiques et alignement

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Comportement réduit en matière de raccourcis :

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Anthropic veut que son IA soit sûre et utile. Opus 4 et Sonnet 4 ont été conçus dans cette optique. Ils sont beaucoup moins susceptibles de "tricher" ou de chercher à accomplir une tâche en contournant les instructions.

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Ils sont 65 % moins susceptibles d’adopter ce comportement que Sonnet 3.7 sur des tâches sensibles impliquant de l’autonomie. Cette amélioration de la fidélité à la tâche est un aspect essentiel de leur alignement et de leur capacité à suivre les consignes précisément.

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Mesures de sécurité :

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Anthropic évoque des tests rigoureux et une évaluation approfondie pour réduire les risques et maximiser la sécurité des modèles Claude 4, en appliquant notamment des mesures conformes à des niveaux de sécurité IA plus élevés, comme ASL-3.

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Cela vise à garantir une utilisation responsable. De manière générale, la sécurité de l’IA est une priorité majeure pour ces modèles.

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III. Benchmarks de performance et applications réelles

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Alors, quelles sont les performances réelles d’Opus 4 et Sonnet 4 ? On peut examiner les résultats de tests, appelés benchmarks, et aussi voir comment les entreprises les utilisent en pratique.

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1. Analyse de référence : ce que disent les tests

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Les modèles comme Claude 4 passent des tests standardisés pour démontrer leurs compétences. Ces benchmarks permettent de les comparer.

Un test particulièrement important est le "Agentic Coding" avec SWE-bench Verified. Il évalue la capacité de l’IA à gérer des tâches réelles de développement logiciel. Un bon score signifie qu’elle peut réellement aider les développeurs à coder et à corriger efficacement.

• Claude Opus 4 a obtenu 72,5 % (ou 79,4 % avec plus de puissance de calcul).
• Claude Sonnet 4 a également excellé, avec un score de 72,7 % (ou 80,2 %).

Ces résultats sont nettement supérieurs à ceux de concurrents comme GPT-4.1 d’OpenAI (54,6 %) et Gemini 2.5 Pro (63,2 %).

Cela montre que les modèles Claude 4 sont particulièrement performants sur les tâches de programmation.

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L’un des tests importants est Agentic Coding, à l’aide de SWE-bench Verified. Ce test évalue la capacité d’un modèle à gérer de véritables tâches de programmation logicielle. Un bon score indique qu’il peut réellement aider les développeurs à écrire et corriger du code.

Claude Opus 4 a obtenu un score de 72,5 % (ou 79,4 % avec plus de puissance de calcul). Claude Sonnet 4 s’en est également très bien sorti, avec 72,7 % (ou 80,2 %). Ces résultats sont supérieurs à ceux de concurrents comme GPT-4.1 d’OpenAI (54,6 %) et Gemini 2.5 Pro (63,2 %). Cela montre que les modèles Claude 4 excellent dans les tâches de codage.

Un autre domaine clé est le raisonnement de niveau graduate, mesuré par GPQA Diamond. Ce test évalue la capacité de raisonnement très avancée. Un score élevé signifie que le modèle peut résoudre des problèmes complexes de manière efficace.

Opus 4 a obtenu 79,6 % (ou 83,3 % avec plus de temps de réflexion). Sonnet 4 a atteint 75,4 % (ou 83,8 %). Ces résultats montrent que les modèles Claude 4 possèdent de solides compétences en raisonnement avancé et rivalisent avec les meilleures IA existantes.

Ces benchmarks suggèrent que Claude 4 est très performant, notamment en codage et en raisonnement. Cependant, les scores de test sont utiles mais ne racontent pas toute l’histoire. Parfois, les benchmarks ne reflètent pas parfaitement la manière dont une IA se comporte en conditions réelles. Il est aussi demandé aux laboratoires d’être plus transparents sur la façon dont ces tests sont menés.

Dans l’ensemble, Claude 4 affiche des performances très solides dans des domaines essentiels. Il est souvent en tête dans les tests de codage et de raisonnement avancé. Cela est très prometteur pour les utilisateurs à la recherche d’une IA puissante.

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2. Comment les entreprises utilisent Claude 4 dans la vie réelle

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De nombreuses entreprises renommées utilisent déjà Claude 4 d’Anthropic. Ces modèles intelligents sont employés de manières innovantes, ce qui montre leur utilité dans divers secteurs.

• GitHub utilise Claude Sonnet 4 comme moteur de son nouvel assistant de codage Copilot — un vote de confiance significatif pour ses capacités de programmation.
• Rakuten a soumis Claude Opus 4 à un défi de codage intensif : il a travaillé en autonomie pendant 7 heures d’affilée sans ralentissement, démontrant sa capacité à gérer des tâches longues et complexes.
• Cursor trouve Opus 4 exceptionnel pour comprendre du code complexe en conditions réelles.
• Block l’utilise dans leur propre agent IA pour améliorer la qualité du code et corriger les bugs.
• En dehors du codage, Snorkel AI l’a testé pour une compagnie d’assurance. Il a surpassé les autres IA dans la compréhension de scénarios complexes du secteur.
• Snowflake utilise également Opus 4 pour des tâches liées à la gestion de données.
• Replit constate une meilleure précision de code avec Opus 4.
• iGent rapporte que Sonnet 4 est performant dans la création d’applications autonomes.
• Sourcegraph souligne que Sonnet 4 produit un code plus propre et comprend mieux les problèmes.

Ces exemples montrent que Claude 4 n’est pas seulement un modèle de test : il aide déjà les entreprises à résoudre des problèmes concrets et à améliorer leur productivité. On peut aussi retrouver ces modèles sur des plateformes comme Amazon Bedrock et Google Cloud, ce qui les rend facilement accessibles.

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3. Avantages cachés

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Claude 4 offre aussi des bénéfices moins visibles qui ne se reflètent pas dans les benchmarks mais renforcent son utilité au quotidien.

• Moins de tricheries : Opus 4 et Sonnet 4 sont 65 % moins susceptibles de prendre des raccourcis, ce qui signifie qu’ils suivent mieux les instructions.
• Meilleure mémoire : Ils peuvent utiliser des fichiers locaux pour retenir des informations clés, utile pour les projets de longue durée.
• Raisonnement transparent : Claude peut fournir un résumé simple de son raisonnement, au lieu de longs développements.
• Pensée modulable : On peut alterner entre des réponses rapides ou des réflexions profondes. Il peut aussi utiliser des outils comme la recherche web pendant ses tâches.
• Meilleure planification : Il s’améliore dans la planification de tâches complexes étape par étape.

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IV. Claude Code : un outil de codage agentique

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Claude Code est un outil destiné aux développeurs, propulsé par les modèles Claude 4. Il est déjà accessible à tous.

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1. Fonctionne là où vous travaillez : éditeurs de terminaux et de codage

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Claude Code peut interagir dans le terminal ou dans les éditeurs de code comme VS Code ou JetBrains. Des plugins permettent à Claude d’intervenir directement dans vos fichiers. Il suffit de le lancer depuis le terminal de votre éditeur.

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2. Comment cela vous aide à coder : exemples quotidiens

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Avec Opus 4, Claude Code dépasse le simple autocompléteur. Il agit comme un véritable partenaire de développement, capable de comprendre, modifier et corriger du code réparti sur plusieurs fichiers.

• Cursor note qu’Opus 4 comprend très bien du code réel.
• Replit l’utilise pour modifier du code sur de nombreux fichiers.
• Block constate qu’il améliore la qualité du code lors de corrections.
• Il peut réorganiser (refactoriser) du code à grande échelle : Rakuten l’a vu travailler seul pendant 7 heures sur un nettoyage massif.
• Certains utilisateurs disent que Sonnet 4 peut créer des applications entières.
• Un utilisateur a rapporté qu’Opus 4 a codé un jeu Tetris fonctionnel en seulement 20 minutes.

Bonne nouvelle : les modèles Claude 4 prennent beaucoup moins de raccourcis et respectent mieux les consignes.

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Bonne nouvelle: les anciennes IA prenaient parfois des raccourcis ou inventaient du code. Anthropic regime Claude 4 les modèles sont beaucoup moins susceptibles de le faire maintenant. Ils écoutent bien mieux vos instructions.

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3. Codage en arrière-plan : GitHub Actions

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Claude Code peut également travailler pour vous en arrière-plan en utilisant Actions sur GitHub. Cela signifie que vous pouvez le laisser vous aider dans les tâches automatisées. Par exemple, vous pouvez demander Claude Code pour vous aider Pull Requests (PR).

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Il peut ensuite aider à répondre aux commentaires ou à corriger les erreurs tout seul. Imaginez que votre équipe utilise l'IA sur GitHub pour rendre vos projets encore meilleurs, ensemble ! Cela permet de travailler avec L'IA au sein de votre équipe beaucoup plus fluide.

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4. Qu'est-ce que cela vous apporte ?

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Utiliser Claude Code avec Claude 4 offre de nombreux avantages intéressants pour les développeurs comme vous. Cela peut vraiment transformer votre manière de coder.

• Compétences de codage améliorées : Opus 4 est considéré comme l’un des meilleurs modèles de codage au monde. Il obtient d’excellents résultats aux tests de programmation.
• Résolution de problèmes plus intelligente : Ces modèles d’IA sont capables de gérer des tâches complexes en plusieurs étapes. Ils réfléchissent de manière approfondie.
• Excellente mémoire : Ils peuvent se souvenir d’un grand volume d’informations (comme un annuaire de 200 000 jetons !). Opus 4 peut même utiliser vos fichiers locaux pour suivre les projets complexes.
• Utilise des outils pratiques : Les deux modèles peuvent utiliser des outils comme la recherche web pendant leur raisonnement. Cela les aide à trouver des informations à jour.
• S’adapte à votre style : Claude Code fonctionne dans votre terminal et vos éditeurs de code. Vous pouvez même créer vos propres assistants IA avec son SDK.
• Comme un vrai coéquipier : Ces modèles d’IA deviennent de véritables partenaires. Ils peuvent gérer de grosses parties de projets, vous laissant plus de temps pour autre chose.

Beaucoup d’utilisateurs trouvent que Claude Code est désormais bien meilleur pour comprendre la logique. Il donne des réponses plus détaillées et travaille plus rapidement. Mais certains développeurs soulignent qu’Opus 4 peut être coûteux, et que les limites d’utilisation quotidienne peuvent être atteintes rapidement.

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5. Rester en sécurité : la sécurité grâce à des outils d'IA

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Quand vous utilisez des outils d’IA puissants comme Claude Code, la sécurité est un point essentiel. C’est encore plus vrai lorsqu’ils peuvent accéder à votre code ou à vos fichiers.

Les règles de sécurité et de bonne utilisation des IA s’améliorent constamment. Les entreprises qui utilisent ces technologies doivent protéger vos données et éviter les usages abusifs de l’IA. Anthropic fait de gros efforts pour assurer la sécurité de Claude 4, avec des vérifications spécifiques pour ses modèles les plus puissants.

Pas d’inquiétude : Claude ne peut pas appeler la police tout seul, par exemple ! Ses outils servent à la recherche web ou à l’analyse de code. En tant que développeur, il est toujours judicieux d’avoir de bonnes pratiques de sécurité avec tout outil d’IA.

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V. Le paysage concurrentiel et la stratégie d'Anthropic

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1. Claude 4 (Anthropic)

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Modèles : Claude Opus 4 (le plus puissant) et Claude Sonnet 4 (plus efficace, plus largement disponible).

Codage : Claude Opus 4 est le meilleur modèle de codage au monde, leader sur SWE-bench (72,5 %) et Terminal-bench (43,2 %). Il excelle dans les tâches complexes de longue durée avec une performance soutenue sur plusieurs heures, pouvant gérer des projets à milliers d’étapes sans perte de qualité. Sonnet 4 est également performant (72,7 % sur SWE-bench), mais mise davantage sur l’efficacité et la souplesse d’utilisation.

Raisonnement & réflexion étendue : Claude 4 introduit la “réflexion étendue avec usage d’outils”, permettant au modèle d’alterner entre raisonnement profond et utilisation active d’outils (comme la recherche web). Cela permet une résolution de problèmes plus poussée avec des infos en temps réel.

Mémoire & continuité : Opus 4 peut maintenir une mémoire institutionnelle en accédant à des fichiers locaux, construisant ainsi une base de connaissances évolutive.

Multimodalité & tâches agentiques : Performances solides sur les entrées multimodales et les flux de travail d’agents IA, pour des tâches complexes.

Contexte & API : Disponible via l’API Anthropic, Amazon Bedrock et Google Cloud Vertex AI, avec des prix similaires aux versions précédentes.

Force principale : Performance fiable sur les tâches complexes de codage et de raisonnement, avec intégration avancée d’outils et fonctionnalités de mémoire évoluée.

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2. GPT-4.1 (OpenAI)

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Date de sortie : 14 avril 2025.

Modèles : GPT-4.1, GPT-4.1 mini et GPT-4.1 nano, tous compatibles avec des fenêtres de contexte allant jusqu’à 1 million de jetons.

Codage : Amélioration significative par rapport à GPT-4o et GPT-4.5, avec un score de 54,6 % sur SWE-bench Verified (moins qu’Opus 4, mais solide). Excellente performance pour les tâches de codage d’agents, le frontend, et le respect précis des formats diff, réduisant les modifications inutiles de 9 % à 2 %. Peut gérer de grands fichiers avec une sortie de 32 768 jetons.

Suivi des instructions & raisonnement : Meilleure compréhension des consignes (+10,5 % par rapport à GPT-4o sur le benchmark MultiChallenge de Scale), meilleure adaptabilité et fidélité aux instructions.

Long contexte & multimodalité : Gère de très grands contextes (jusqu’à 1 million de jetons), idéal pour les tâches complexes de référence croisée ou de navigation dans des graphes.

Latence & coût : Les modèles mini et nano sont optimisés pour la latence et le coût, adaptés aux tâches comme la classification ou la saisie semi-automatique.Utilisation d’outils : Meilleure intégration pour l’appel d’outils avec un champ spécifique recommandé.

Force principale : Améliorations équilibrées en codage, respect des instructions et gestion de très grands contextes, avec des options optimisées pour la vitesse et le coût.

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3. Gemini 2.5 (Google)

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Date de sortie : mars 2025.

Capacités : Présenté comme le modèle IA le plus intelligent de Google à ce jour, avec un grand bond dans le raisonnement et la personnalisation.

Fenêtre de contexte : Supporte jusqu’à 1 million de jetons, avec une mise à jour prévue vers 2 millions, permettant le traitement de vastes ensembles de données, y compris texte, audio, image, vidéo et dépôts de code complets.

Multimodalité native : Intégration fluide de divers types de données.“Modèle pensant” : Conçu pour raisonner en interne avant de répondre, améliorant la cohérence et la profondeur des réponses.Fonction Deep Research : Sert d’assistant de recherche personnel, capable de rechercher et synthétiser rapidement des infos web pour produire des rapports complets sur des sujets complexes.

Personnalisation : Focalisation forte sur des réponses hautement personnalisées, se rapprochant de l’intelligence artificielle générale (AGI).

Force principale : Raisonnement avancé avec pensée interne, capacités de recherche approfondie, multimodalité étendue et gestion massive du contexte.

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Claude 4 Opus 4 est en tête en matière de performance sur des tâches de codage complexes et de longue durée, avec des capacités avancées en matière d’utilisation d’outils et de mémoire, ce qui en fait un choix idéal pour l’ingénierie logicielle poussée et les flux de travail agents.

GPT-4.1 propose une mise à niveau solide et équilibrée par rapport aux versions précédentes, avec des améliorations notables en codage, suivi des instructions, et gestion de contextes très larges — optimisé pour les développeurs avec des considérations de latence et de coût.

Gemini 2.5 mise sur un raisonnement avancé, la personnalisation et des capacités de recherche approfondie, avec un support multimodal massif, se positionnant comme un assistant intelligent et polyvalent à l’intégration multimodale native.

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La stratégie d’Anthropic avec Claude 4 est claire : dominer les tâches complexes de codage et les projets d’IA de longue haleine. Tandis que d’autres misent sur des contextes gigantesques ou des capacités de recherche généraliste, Claude 4 brille par sa performance soutenue et fiable sur des missions logicielles exigeantes.

Opus 4 est la véritable bête de somme pour ces défis, utilisant des outils avancés et une mémoire robuste. Sonnet 4 propose une alternative intelligente et efficiente pour un usage plus large. Ce positionnement, combiné à un accent mis sur la fiabilité de l’IA, fait de Claude 4 un partenaire incontournable pour une collaboration en profondeur avec l’IA.

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Conclusion

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Récapitulons : nous avons vu que Claude 4 est conçu pour exceller en codage et en résolution de problèmes complexes. Nous avons comparé Opus 4 et Sonnet 4, et observé des résultats impressionnants lors de nombreux tests. Nous avons aussi exploré Claude Code, l’assistant de programmation destiné aux développeurs.

Le point clé à retenir est le suivant : Claude 4 représente une avancée majeure dans les capacités de l’IA, notamment pour les tâches complexes et les projets de longue durée. Il ne s’agit plus seulement d’intelligence artificielle, mais d’une nouvelle manière de travailler.

En regardant vers l’avenir, imaginez des équipes où humains et IA travaillent main dans la main. Imaginez des agents IA capables de prendre en charge des projets entiers, pendant que les humains se concentrent sur la créativité et la vision globale. Claude 4 est prêt à jouer un rôle central dans cette transformation.

Prêt à découvrir comment Claude 4 peut vous aider ? Visitez Claude, Claude Code, ou la plateforme de votre choix pour en savoir plus et voir comment cet outil peut rendre votre travail plus simple et plus efficace.

Commencez dès aujourd’hui à explorer le futur de l’IA.

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