Étude d’Anthropic portant sur 207 000 sessions de recherche : les scientifiques utilisent surtout Claude pour l’analyse de données et la rédaction

Anthropic a publié un rapport sur l’utilisation de Claude, Claude Code et Claude Science par les scientifiques. L’étude a analysé 207 049 sessions sur des forfaits grand public du 2 août au 30 septembre 2026 (128 914 sur Claude et Cowork, 78 135 sur Claude Code). Un classificateur a attribué à chaque session un domaine et une tâche de recherche ; Anthropic indique que seuls ces libellés ont été conservés et que les résultats sont présentés sous forme agrégée.

Ce qu’Anthropic rapporte :

• Domaines : rapportée au nombre de chercheurs, l’informatique, les mathématiques et les statistiques utilisent davantage Claude, tandis que la santé et les sciences physiques en laboratoire l’utilisent moins. L’informatique représente 4,3 % des chercheurs dans le monde, mais 32,7 % des sessions Claude Code.
• Tâches : l’analyse de données représente 33,7 % des sessions Claude et 48,1 % des sessions Claude Code, contre 27,6 % du temps des chercheurs. La rédaction représente 32,0 % des sessions Claude. La collecte de données (11,5 %) et la génération d’idées (4,2 % sur Claude, 2,1 % sur Claude Code) sont moins utilisées que le temps qu’elles occupent, même si une enquête menée auprès de 528 scientifiques utilisant l’IA classe la génération d’idées et la collecte de données parmi les activités les plus importantes pour obtenir des résultats importants.
• Claude Science : la génération d’idées représente environ 8 % de ses sessions, soit à peu près la part du temps des chercheurs qu’elle mobilise ; les tâches sont plus spécialisées que sur Claude. Anthropic y voit un signe que les outils spécialisés réduisent l’écart.
• Capacités : les tâches pour lesquelles l’IA est théoriquement la mieux adaptée sont utilisées deux à quatre fois plus que ne le laisserait prévoir le temps que les chercheurs y consacrent.
• Scénarios : à partir d’un modèle simple, Anthropic affirme que les capacités actuelles pourraient doubler la production de recherche dans certains domaines. Si l’IA prenait en charge tout le travail de recherche non physique, l’informatique et les statistiques pourraient progresser jusqu’à 15 fois, et la chimie et la biologie, de trois à quatre fois. Environ 40 % des chercheurs interrogés s’attendent à ce que l’IA mène des projets de recherche complets d’ici 2030.