Anthropic sous le feu des critiques : le conflit sur les modèles d’IA ouverts

Anthropic est devenue l’une des entreprises les plus importantes en matière d’intelligence artificielle en se présentant comme le laboratoire le plus prudent parmi ceux engagés dans la course aux modèles avancés. Cependant, la même approche qui a soutenu sa croissance alimente une réaction parmi les startups, les chercheurs et les entreprises technologiques de la Silicon Valley.

Les plaintes portent sur trois aspects liés :

• le lancement de produits capables de concurrencer ceux des clients Anthropic,
• les restrictions appliquées aux modèles les plus puissants
• l’opposition de l’entreprise à la diffusion incontrôlée des systèmes à poids ouvert, dont les paramètres peuvent être téléchargés, modifiés et installés sur des infrastructures privées.

Le mécontentement s’est reconstruit depuis Journal de Wall Street le 29 juillet 2026 à travers des entretiens avec des fondateurs, des dirigeants et des universitaires. Certaines entreprises ont commencé à évaluer des modèles alternatifs, souvent moins coûteux, après avoir conclu qu’Anthropic pourrait utiliser sa position dans l’infrastructure de l’IA pour pénétrer directement sur les marchés desservis par ses clients.

L’enjeu économique dépasse la relation entre un prestataire et ses utilisateurs. Anthropic contrôle les modèles, les interfaces et l’accès aux capacités informatiques. Les startups créent des produits sur cette infrastructure, mais elles dépendent des décisions commerciales et des règles définies par le laboratoire. Lorsque le fournisseur entre dans le même domaine d’application, la relation peut rapidement se transformer en concurrence.

Claude Design et le choc avec Figma

Le cas le plus cité est Claude Design, présenté en avril 2026. Le produit permet de créer des interfaces et des projets visuels avec l’aide de l’intelligence artificielle. Plusieurs opérateurs l’ont interprété comme un concurrent direct de Figma, une plateforme de conception qui avait travaillé avec Anthropic.

Selon le Journal de Wall Streetle PDG de Figma, Dylan Field, aurait déclaré lors d’une réunion post-lancement qu’Anthropic n’avait pas été « toujours transparent » dans ses communications. La déclaration a été rapportée par des personnes présentes à l’événement. Sarah Sachs, responsable de l’IA chez Notion, a noté que l’industrie avait tiré une leçon de cette affaire et que certaines entreprises avaient peut-être fait trop confiance à leur fournisseur.

La tension avait commencé avant le lancement. Mike Krieger, responsable produit chez Anthropic, avait quitté le conseil d’administration de Figma quelques jours avant l’annonce de Claude Design. La succession d’événements a renforcé la crainte que des laboratoires frontières puissent exploiter la connaissance de l’écosystème pour identifier des services présentant un plus grand potentiel de croissance.

Pour les startups, le problème est structurel. Une application peut prendre des années pour gagner des clients, affiner l’interface et établir un modèle de revenus. Au lieu de cela, le laboratoire fournissant le modèle de base dispose de données sur l’utilisation des API et peut intégrer des fonctions similaires directement dans sa plateforme. Même sans utilisation abusive des informations client, l’avantage de la distribution reste important.

Anthropic a déclaré que les conversations retenues ne sont pas utilisées pour former de nouveaux modèles. La garantie réduit le risque d’un transfert direct de données, mais n’élimine pas le conflit économique perçu par ceux qui construisent des services sur la plateforme.

Limites des modèles et du nœud de données

Les critiques se sont multipliées avec Fable 5, la version restreinte du modèle Mythos. Anthropic a déclaré que le système possède des capacités particulièrement avancées en matière de cybersécurité et de recherche biologique, des domaines dans lesquels des réponses détaillées pourraient faciliter les activités malveillantes.

Dans la phase initiale, certaines requêtes relatives au développement de l’IA ont reçu des réponses dégradées sans que le système ne signale explicitement l’intervention des protections. Les chercheurs ont contesté ce choix car il rendait plus difficile l’évaluation des performances réelles du modèle et la distinction entre une limitation technique et un rejet imposé par les règles.

Anthropic s’est excusé et a rendu visibles les blocages, mais a maintenu son rejet des demandes jugées risquées. La société affirme que les restrictions servent à empêcher l’utilisation de ses capacités les plus avancées par des gouvernements étrangers ou des entités hostiles. La comparaison porte donc sur la frontière entre sécurité et vérifiabilité : peut-on protéger un système sans rendre opaque la manière dont les protections modifient les résultats ?

La politique de conservation des données a ouvert un deuxième conflit. A compter du 9 juin 2026, Anthropic conservera pendant 30 jours les demandes et réponses relatives aux modèles classés comme « modèles couverts », y compris ceux de la classe Mythos. La règle s’applique également dans les situations où les clients ont demandé la suppression immédiate des données. Selon l’entreprise, le stockage sert aux activités de contrôle de sécurité ; les autres modèles continuent de suivre les conditions précédentes.

Pour les banques, les entreprises de santé, les cabinets d’avocats et les entreprises qui traitent des informations confidentielles, trente jours peuvent représenter un obstacle contractuel ou réglementaire. Promettre que le personnel ne peut pas lire les conversations et que le contenu n’est pas utilisé à des fins de formation ne résout pas tous les problèmes de localisation, de conservation et de responsabilité des données.

La bataille économique autour des modèles à poids ouvert

Le point le plus controversé concerne les modèles à poids ouvert. Ces systèmes mettent à disposition les paramètres appris lors de la formation et permettent aux entreprises, universités et administrations de les installer sur leurs serveurs. Ils ne sont pas toujours identiques aux logiciels open source traditionnels, car les données et les procédures de formation peuvent rester confidentielles.

L’avantage économique est important. Une entreprise peut personnaliser le modèle, choisir ses propres protections, réduire sa dépendance à l’égard d’un fournisseur externe et contrôler directement les données. Les performances accrues des modèles chinois ont également réduit l’écart avec les systèmes américains plus avancés.

Anthropic estime que la diffusion des paramètres d’un modèle très puissant peut engendrer des risques difficiles à contenir. Une fois téléchargé, le système ne peut pas être retiré ni nécessairement mis à jour. Les utilisateurs peuvent supprimer les protections et les adapter à des activités offensives.

Dario Amodei a précisé le 27 juillet 2026 qu’Anthropic n’avait jamais demandé une interdiction générale des modèles à poids ouvert. Le fondateur considère les systèmes qui ne possèdent pas de capacités dangereuses comme un bien public. L’inquiétude concerne plutôt les modèles frontaliers qui pourraient permettre aux gouvernements autoritaires d’atteindre les États-Unis sur le plan militaire, de surveillance et de répression interne.

Amodei a appelé à des contrôles des exportations de copeaux, à des contrôles de sécurité obligatoires et à des mesures contre la distillation à l’échelle industrielle. Avec cette technique, une entreprise interroge à plusieurs reprises un modèle concurrent et utilise les réponses obtenues pour entraîner son propre système.

En février 2026, Anthropic a accusé DeepSeek, Moonshot AI et MiniMax d’avoir généré plus de 16 millions de transactions via environ 24 000 comptes frauduleux, violant ainsi ses conditions de service et ses restrictions géographiques.

Les critiques notent qu’une grande partie de l’industrie de l’IA a formé ses systèmes à l’aide de contenus publiés en ligne sans rémunérer directement tous les auteurs. Mark Suman, PDG de la startup Maple, a accusé Anthropic d’appliquer un critère différent lors de l’extraction des connaissances pour ses modèles.

Les deux pratiques ne sont pas identiques sur le plan technique ou juridique. Le différend met cependant en lumière le conflit sur la propriété de la valeur produite par l’IA : les laboratoires demandent une protection pour les résultats de leurs systèmes, tandis que les éditeurs, les artistes et les propriétaires de sites revendiquent des protections similaires pour le matériel utilisé lors de la formation.

L’industrie est favorable aux modèles ouverts

Le 24 juillet 2026, Nvidia, Microsoft, Meta, IBM, Hugging Face et d’autres sociétés ont publié la lettre «Poids ouverts et leadership américain en matière d’IA ». Le document soutient que les États-Unis doivent éviter des restrictions prématurées et favoriser un écosystème dans lequel les entreprises et les chercheurs peuvent contrôler la technologie utilisée.

OpenAI et Google se sont joints après la version initiale. Anthropic est resté en retrait, devenant ainsi l’une des rares grandes sociétés américaines d’IA à ne pas soutenir le document. Le nombre de membres a dépassé les 70, selon le Journal de Wall Street.

Le manque de soutien a renforcé l’isolement politique du groupe. Axios Il a décrit Anthropic comme étant de plus en plus éloigné des autres grandes entreprises technologiques, tout en reconnaissant la cohérence de sa position en matière de sécurité.

La manifestation organisée à San Francisco par les partisans des modèles ouverts portait le slogan «L’IA appartient à tout le mondeLes initiateurs comprenaient la direction de Hugging Face, une société qui distribue des outils et des modèles open source. Les participants ont accusé les laboratoires frontières de concentrer des capacités technologiques qui devraient être accessibles à un plus grand nombre de développeurs.

La peur d’un duopole

La croissance d’Anthropic accroît le poids de ces protestations. En février 2026, la société a levé 30 milliards de dollars, atteignant une valorisation post-monétaire de 380 milliards de dollars. Le financement a été mené par le Gic et Coatue, avec la participation de grands investisseurs internationaux.

Le 1er juin, Anthropic a soumis confidentiellement la documentation relative à sa cotation aux États-Unis, telle que communiquée par la société et rapportée par Journal de Wall Street. L’opération pourrait l’introduire en bourse à l’automne 2026, même si aucune date définitive n’a été indiquée.

La perspective d’une cotation rend plus sensible la relation entre sécurité et concurrence. Des règles strictes sur les modèles ouverts pourraient réduire les risques soulignés par Anthropic, mais elles pourraient également protéger les revenus des fournisseurs qui gardent le contrôle de leurs systèmes et vendent l’accès via des API et des abonnements.

OpenAI et Anthropic prennent une position dominante dans les modèles propriétaires. Les deux disposent d’un financement important, de partenariats avec des opérateurs de cloud et d’une large base de développeurs. Une restriction des concurrents de poids ouvert pourrait augmenter les coûts d’entrée et renforcer cette concentration.

Les entreprises qui dépendent des modèles frontières réagissent par des stratégies « multimodèles » : elles répartissent les demandes entre plusieurs fournisseurs et évaluent les systèmes pouvant être installés localement. Le choix réduit le risque qu’un changement de prix, de politiques de données ou de règles de sécurité compromette l’ensemble d’un produit.

Anthropic doit donc défendre deux atouts économiques différents. Le premier est la confiance dans la sécurité de ses modèles. Le deuxième est la confiance commerciale des entreprises qui construisent des services au-dessus de Claude. Protéger les premiers en sacrifiant les seconds pourrait favoriser précisément ces modèles ouverts que la société considère comme plus difficiles à contrôler.