3 juin 2025
Découvrez les fonctionnalités de Claude 4 d'Anthropic, notamment les mises à jour de la capacité de raisonnement, de la taille de la fenêtre contextuelle et les améliorations générales des performances.
Des tâches telles que la planification d'un voyage, le débogage d'un code, l'analyse d'un graphique ou le résumé d'un document juridique nécessitent généralement l'utilisation de différents outils ou une expertise dans le domaine. Aujourd'hui, grâce aux progrès récents de l'IA, un seul grand modèle linguistique (LLM) peut aider à réaliser toutes ces tâches.
Un LLM est un type de modèle d'IA qui a été formé pour comprendre et générer du langage humain. Il apprend en analysant de grandes quantités de textes (livres, sites web, conversations, etc.) pour reconnaître des modèles liés à la façon dont les gens écrivent et parlent. Une fois formé, un LLM peut répondre à des questions, écrire du code, résumer des documents et effectuer de nombreuses autres tâches basées sur le langage, souvent avec peu d'instructions.
Anthropic est l'une des entreprises qui construisent ce type de modèles. Fondée en 2021 par un groupe d'anciens employés d'OpenAI, Anthropic se concentre sur la création de systèmes d'IA sûrs, fiables et faciles à utiliser. Leur dernière version est la famille de modèles Claude 4, qui comprend deux versions : Claude Opus 4 et Claude Sonnet 4.
Lancé le 22 mai 2025, Claude Opus 4 est conçu pour des tâches plus complexes nécessitant un raisonnement approfondi et une concentration soutenue, comme travailler sur de grandes bases de code ou mener des recherches approfondies. Lors d'un test, il a même été capable de jouer à Pokémon Rouge en créant et en référençant ses propres fichiers mémoire, générant un guide de navigation en cours de jeu pour l'aider à rester sur la bonne voie.
Claude Sonnet 4, bien que moins puissant, est plus rapide et plus efficace, ce qui en fait un choix fiable pour les tâches quotidiennes telles que la rédaction, le résumé et la résolution de problèmes en général. Dans cet article, nous allons examiner les principales caractéristiques de Claude 4 et les domaines dans lesquels il a un impact. C'est parti !
Avant de nous plonger dans Claude 4 et ses fonctionnalités, voyons comment les grands modèles linguistiques sont utilisés dans le monde réel.
La plupart des LLM de pointe reposent sur une architecture d'apprentissage automatique appelée transformateur, qui les aide à comprendre les relations entre les mots dans de longs morceaux de texte. Ils peuvent ainsi faire plus que de la simple saisie automatique de phrases : ils peuvent résumer des documents, écrire du code, répondre à des questions et traduire des langues.
En fait, l'un des principaux atouts des LLM est leur flexibilité. Une fois formés, ils peuvent être utilisés pour effectuer un large éventail de tâches avec peu ou pas de réglages supplémentaires. Cela les rend utiles dans des applications allant de l'assistance à la clientèle et de l'éducation au développement de logiciels, à la création de contenu et à la recherche.
Avec l'adoption croissante de l'IA, les LLM aident les équipes de service à la clientèle à automatiser les réponses, soutiennent les étudiants avec des outils de tutorat, assistent les développeurs dans des environnements de codage tels que VS Code, et permettent aux professionnels d'examiner facilement des contrats, des rapports et des données. Parallèlement, certains LLM sont intégrés dans des agents d'IA capables d'effectuer des tâches en plusieurs étapes telles que la planification, la recherche ou la rédaction de flux de travail.
Les modèles Claude d'Anthropic se sont régulièrement améliorés en termes de vitesse, de raisonnement et de capacité globale au fil des versions. Voici un bref aperçu de l'évolution de la famille Claude jusqu'à Claude 4 :
Claude 4 modifie la façon dont les grands modèles de langage sont conçus pour traiter des tâches complexes et de longue durée. Plutôt que de se concentrer uniquement sur la vitesse ou la qualité des résultats, les derniers modèles d'Anthropic, Claude Opus 4 et Claude Sonnet 4, visent à soutenir un raisonnement soutenu, une meilleure gestion du contexte et des performances plus fiables.
Par exemple, les modèles Claude 4 réfléchissent plus attentivement et évitent d'utiliser des raccourcis ou des astuces pour terminer les tâches. En fait, ils sont 65% moins susceptibles de le faire par rapport aux versions antérieures comme Sonnet 3.7.
Une autre caractéristique clé des deux modèles est la pensée élargie, qui leur permet de faire une pause et d'envisager plusieurs étapes avant de répondre. Claude 4 est donc particulièrement utile dans les situations où le raisonnement réfléchi, étape par étape, est important, comme la navigation dans des tâches à plusieurs niveaux, la planification de processus en plusieurs étapes ou la rédaction de contenu structuré.
De plus, Claude Opus 4 introduit des capacités de mémoire améliorées. Lorsque les développeurs fournissent un accès aux fichiers locaux, le modèle peut créer et référencer des fichiers de mémoire persistante pour garder une trace des détails clés à travers les sessions.
Les deux modèles sont également conçus pour fonctionner avec des outils externes. Claude 4 peut se connecter à des API et à des systèmes de fichiers en utilisant un concept appelé Model Context Protocol (MCP). Cela permet aux développeurs de créer des systèmes d'intelligence artificielle capables de générer des réponses, d'interagir avec des données réelles, d'exécuter des tâches en arrière-plan ou d'utiliser des outils personnalisés dans le cadre d'un flux de travail.
Des concepts tels que l 'IA agentique et le protocole modèle-contexte sont au cœur de la manière dont Claude 4 est censé être utilisé. Ces modèles ne sont pas seulement conçus pour répondre à des invites - ils sont conçus pour accomplir des tâches plus complexes, se connecter à des outils et fonctionner en tant qu'éléments de systèmes plus vastes.
Voyons ensuite comment Claude 4 peut être utilisé dans des applications telles que le codage et l'analyse d'images.
Écrire un code propre et fiable peut parfois s'avérer difficile, même pour les développeurs expérimentés. C'est pourquoi la programmation en binôme, où une personne écrit et l'autre révise, est une approche fiable depuis de nombreuses années. Avec des modèles d'IA comme Claude Opus 4, les développeurs peuvent désormais bénéficier d'un soutien similaire de la part d'un assistant intelligent.
Claude Opus 4 est conçu pour gérer des projets de codage complexes. Il obtient de bons résultats dans des tests tels que SWE-bench, qui vérifie la capacité d'un modèle d'IA à corriger des bogues réels dans un code open-source, et Terminal-bench, qui teste la façon dont il gère les tâches dans un environnement de ligne de commande. Il est intéressant de noter que Claude Opus 4 est déjà utilisé dans des outils tels que VS Code par l'intermédiaire de Claude Code, où il aide à réaliser des tâches telles que l'écriture de nouvelles fonctions, la suggestion de modifications ou la correction de bogues.
Claude 4 n'est pas seulement doué pour le texte et le code ; il peut aussi analyser des images. S'appuyant sur les modèles précédents, il dispose désormais de capacités visuelles renforcées qui lui permettent d'analyser et d'interpréter des images en même temps que du contenu écrit. Il prend également en charge plusieurs images à la fois, ce qui s'avère pratique pour des tâches telles que la comparaison de conceptions, la lecture de graphiques, la synthèse de diagrammes ou l'examen de maquettes d'interface utilisateur.
Bien que Claude soit capable d'interpréter des images, il a des limites : il ne peut pas reconnaître les personnes, il peut avoir des difficultés avec des tracés précis tels que des échiquiers ou des horloges, et il n'est pas conçu pour les diagnostics médicaux. Pour tout cas d'utilisation critique, il est préférable de revérifier ses résultats.
Utilisées à bon escient, les capacités d'imagerie de Claude 4 peuvent aider les développeurs à déboguer des interfaces visuelles, les éducateurs à créer du matériel d'apprentissage et les chercheurs à examiner des données visuelles - ce qui en fait un outil efficace pour les tâches multimodales qui combinent texte et imagerie.
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Comment tester les fonctionnalités d'Anthropic Claude 4
Voici quelques façons d'essayer Claude 4 :
Claude 4 est également disponible sur des plateformes telles que Amazon Bedrock et Google Cloud's Vertex AI.
Ces intégrations facilitent l'utilisation du modèle dans les applications en nuage et les outils d'entreprise.
Principaux enseignements
Claude 4 est un excellent exemple des progrès réalisés par les modèles d'IA. Doté d'un meilleur raisonnement, d'une meilleure mémoire et de la capacité de traiter à la fois du texte et des images, il est conçu pour des tâches plus complexes dans le monde réel.
Que vous codiez, analysiez des données ou construisiez des outils alimentés par l'IA, Claude 4 peut vous aider dans vos tâches. Au fur et à mesure que les LLM s'améliorent, les outils comme Claude deviendront probablement plus courants dans les flux de travail quotidiens.
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