3 juin 2025
Explorez les fonctionnalités de Claude 4 d'Anthropic, y compris les mises à jour de la capacité de raisonnement, de la taille de la fenêtre de contexte et des améliorations générales des performances.
Des tâches telles que la planification d'un voyage, le débogage de code, l'analyse d'un graphique ou la synthèse d'un document juridique nécessitent généralement l'utilisation de différents outils ou une expertise dans le domaine. Aujourd'hui, grâce aux récentes avancées de l'IA, un seul grand modèle linguistique (LLM) peut vous aider dans toutes ces tâches.
Un LLM est un type de modèle d'IA qui a été entraîné pour comprendre et générer le langage humain. Il apprend en analysant de grandes quantités de texte (livres, sites web, conversations, etc.) afin de reconnaître les schémas liés à la façon dont les gens écrivent et parlent. Une fois entraîné, 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 une entreprise qui construit 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.
Lancée le 22 mai 2025, Claude Opus 4 est conçue pour des tâches plus complexes nécessitant un raisonnement approfondi et une concentration soutenue, comme l'analyse de vastes bases de code ou la réalisation de recherches approfondies. Lors d'un test, elle a même été capable de jouer à Pokémon Rouge en créant et en référençant ses propres fichiers de mémoire, générant un guide de navigation en cours de partie 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 l'écriture, la synthèse et la résolution de problèmes généraux. Dans cet article, nous allons examiner les principales caractéristiques de Claude 4 et son impact. Commençons !
Avant de nous plonger dans Claude 4 et ses fonctionnalités, passons en revue la façon dont les grands modèles linguistiques sont utilisés dans le monde réel.
La plupart des LLM de pointe sont construits sur une architecture d'apprentissage automatique appelée transformeur, qui les aide à comprendre les relations entre les mots dans de longs textes. Cela leur permet de faire plus que simplement compléter des phrases : ils peuvent résumer des documents, écrire du code, répondre à des questions et traduire des langues.
En fait, une force essentielle des LLM est leur flexibilité. Une fois entraînés, ils peuvent être utilisés pour effectuer un large éventail de tâches avec peu ou pas de réglage supplémentaire. Cela les rend utiles dans des applications allant du support client et de l'éducation au développement de logiciels, à la création de contenu et à la recherche.
À mesure que l'adoption de l'IA augmente, les LLM aident les équipes de service client à automatiser les réponses, aident les étudiants avec des outils de tutorat, aident les développeurs dans des environnements de codage comme VS Code et permettent aux professionnels de passer facilement au crible les contrats, les rapports et les données. Pendant ce temps, certains LLM sont intégrés dans des agents d'IA qui peuvent effectuer des tâches en plusieurs étapes comme la planification, la recherche ou la rédaction de flux de travail.
Les modèles Claude d'Anthropic se sont constamment améliorés en termes de vitesse, de raisonnement et de capacité globale à chaque version. Voici un aperçu rapide de l'évolution de la famille Claude jusqu'à Claude 4 :
Claude 4 change la donne en matière de conception des grands modèles linguistiques pour gérer des tâches complexes et de longue durée. Au lieu de se concentrer uniquement sur la vitesse ou la qualité de la production, les derniers modèles d'Anthropic, Claude Opus 4 et Claude Sonnet 4, visent à prendre en charge 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 étendue, qui leur permet de faire une pause et de considérer plusieurs étapes avant de répondre. Cela rend Claude 4 particulièrement utile dans les situations où un raisonnement réfléchi, étape par étape, est important, comme la navigation dans des tâches ramifiées, 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 donnent accès à des fichiers locaux, le modèle peut créer et référencer des fichiers de mémoire persistants pour garder une trace des détails clés d'une session à l'autre.
Les deux modèles sont également conçus pour fonctionner avec des outils externes. Claude 4 peut se connecter aux API et aux systèmes de fichiers à l'aide d'un concept appelé Model Context Protocol (MCP). Cela permet aux développeurs de créer des systèmes d'IA capables de générer des réponses, d'interagir avec des données du monde réel, 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 de contexte de modèle sont essentiels à la manière dont Claude 4 est censé être utilisé. Ces modèles ne sont pas seulement conçus pour répondre aux invites, ils sont conçus pour prendre en charge des tâches plus complexes, se connecter à des outils et fonctionner dans le cadre de systèmes plus vastes.
Ensuite, explorons comment Claude 4 peut être utilisé dans des applications telles que le codage et l'analyse d'images.
Écrire du code propre et fiable peut parfois être difficile, même pour les développeurs expérimentés. C'est pourquoi la programmation en binôme, où une personne écrit et l'autre relit, est une approche éprouvée depuis de nombreuses années. Avec les 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 sur des benchmarks tels que SWE-bench, qui vérifie la capacité d'un modèle d'IA à corriger des bugs réels dans du code open source, et Terminal-bench, qui teste sa capacité à gérer des 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 via Claude Code, où il aide à des tâches telles que l'écriture de nouvelles fonctions, la suggestion de modifications ou la correction de bugs.
Claude 4 n'est pas seulement performant avec le texte et le code ; il peut également analyser des images. S'appuyant sur les modèles précédents, il possède désormais de plus fortes capacités visuelles 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 est pratique pour des tâches telles que la comparaison de conceptions, la lecture de graphiques, la synthèse de diagrammes ou la révision de maquettes d'interface utilisateur.
Bien que Claude soit doué pour interpréter les visuels, il a des limites : il ne peut pas reconnaître les personnes, peut avoir des difficultés avec les dispositions exactes comme les échiquiers ou les horloges, et n'est pas conçu pour les diagnostics médicaux. Pour tout cas d'utilisation critique, il est préférable de vérifier ses résultats.
Utilisées à bon escient, les capacités d'image de Claude 4 peuvent aider les développeurs à déboguer les interfaces visuelles, les éducateurs à créer du matériel d'apprentissage et les chercheurs à examiner les données visuelles, ce qui en fait un outil efficace pour les tâches multimodales qui combinent texte et imagerie.
Voici quelques façons d'essayer Claude 4 :
Claude 4 est également disponible sur des plateformes telles qu'Amazon Bedrock et Vertex AI de Google Cloud.
Ces intégrations facilitent l'utilisation du modèle dans les applications cloud et les outils d'entreprise.
Claude 4 est un excellent exemple des progrès réalisés par les modèles d'IA. Avec un raisonnement plus solide, une meilleure mémoire et la capacité de traiter à la fois du texte et des images, il est conçu pour des tâches plus complexes et réelles.
Que vous codiez, analysiez des données ou construisiez des outils basés sur l'IA, Claude 4 peut vous aider dans vos tâches. À mesure que les LLM continuent de s'améliorer, les outils comme Claude deviendront probablement plus courants dans les flux de travail quotidiens.
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