Anthropic a donné à Claude un budget de 100 $ et lui a demandé de faire des achats : lorsqu'on lui a dit qu'il pouvait s'offrir un article en cadeau, il a choisi 19 balles de ping-pong

Anthropic a donné à Claude un budget de 100 dollars et lui a demandé de faire des achats : lorsqu’on lui a dit qu’il pouvait s’offrir un article en cadeau, il a choisi 19 balles de ping-pong

69 employés, 186 transactions, 4 000 dollars de marchandises échangées, et une IA qui a dépensé son propre argent pour acheter 19 balles de ping-pong. Anthropic vient de mener ce qui pourrait bien être l’expérience de bureau la plus insolite du secteur technologique : une place de marché de petites annonces entièrement gérée par l’IA, où Claude a négocié de véritables transactions, avec de l’argent réel, pour le compte de personnes réelles — sans aucune intervention humaine à aucun moment. Anthropic a fait fonctionner quatre versions parallèles sur la place de marché, et l’écart de performance était flagrant. La conclusion la plus dérangeante n’était pas l’écart de prix, c’était le fait que les participants ne pouvaient pas le détecter.

Anthropic est une entreprise américaine d'intelligence artificielle (IA) fondée en 2021 par d'anciens membres d'OpenAI. Elle développe Claude, une famille de grands modèles de langage, et est aussi connue pour ses recherches en éthique de l'IA et en sécurité de l'IA, particulièrement en interprétabilité. Claude est aussi le nom de l'agent conversationnel (chatbot) utilisant ces modèles pour dialoguer avec les utilisateurs. Claude peut analyser des images et différents types de fichiers, et faire des recherches sur internet. Claude est connu pour ses performances en programmation informatique, particulièrement avec l'agent d'IA Claude Code. Un autre agent nommé Cowork vise à automatiser diverses tâches bureautiques.

Mi-avril 2026, Anthropic a élargi la gamme d'applications que vous pouvez connecter à son intelligence artificielle (IA) Claude. Cette initiative introduit 15 nouveaux services, dont Spotify, Uber Eats, Booking.com et TripAdvisor, marquant ainsi un tournant par rapport à son orientation initialement axée sur les outils professionnels. Grâce à cette extension, Claude peut désormais vous proposer des recommandations personnalisées en fonction de vos préférences ou de votre conversation. Il peut par exemple vous suggérer une playlist pour une session d'étude ou localiser des restaurants à proximité. Anthropic affirme que ces nouveaux outils n'intègrent aucun placement payant ni aucune recommandation sponsorisée.

Récemment, Anthropic vient de mener ce qui pourrait bien être l’expérience de bureau la plus insolite du secteur technologique : une place de marché de petites annonces entièrement gérée par l’IA, où Claude a négocié de véritables transactions, avec de l’argent réel, pour le compte de personnes réelles — sans aucune intervention humaine à aucun moment. L’entreprise a baptisé ce projet « Project Deal ».

Pendant une semaine en décembre 2025, 69 employés d’Anthropic ont entièrement confié leurs décisions d’achat et de vente aux agents Claude. Chaque participant a commencé avec un budget de 100 dollars, a passé un entretien d’accueil de 10 minutes avec Claude, puis s’est complètement effacé. Les agents ont pris le relais : publication d’annonces, réception d’offres, contre-offres, conclusion de transactions, le tout au sein d’un canal Slack dédié. Aucun contrôle. Aucune validation.

À la fin de la semaine, les employés se sont présentés physiquement pour échanger tout ce que leur IA avait accepté de négocier. Le bilan : 186 transactions conclues, plus de 500 articles mis en vente et un peu plus de 4 000 dollars de valeur totale des transactions. Les articles allaient d’un snowboard à, oui, un sac en plastique rempli de balles de ping-pong. Cela a mieux fonctionné qu’Anthropic ne l’avait prévu. Les participants ont évalué l’équité des transactions juste au milieu d’une échelle de 1 à 7. La plupart ont déclaré qu'ils recommenceraient. Près de la moitié ont déclaré qu'ils paieraient pour un service comme celui-ci.


Le modèle IA utilisé comptait plus que tout ce que disait la personne

Anthropic a fait fonctionner quatre versions parallèles sur la place de marché. Dans deux essais, tout le monde a eu Claude Opus 4.5, le modèle phare de l'entreprise à l'époque. Dans les deux autres, les participants avaient une chance sur deux d’être discrètement rétrogradés vers Claude Haiku 4.5, un modèle plus petit et moins performant. Personne ne savait de quelle version il disposait. L’écart de performance était flagrant.

Les agents Opus ont conclu environ deux transactions de plus par personne que Haiku. Lorsque le même article était vendu dans les deux types de tests, le vendeur Opus obtenait en moyenne 3,64 $ de plus. L'exemple le plus frappant : un vélo pliable cassé, même acheteur, même vendeur, deux modèles différents — Haiku a conclu la vente à 38 $, Opus a obtenu 65 $. Une différence de prix de 70 % pour une transaction identique. Du côté des acheteurs, le constat était le même. Les agents Opus ont payé en moyenne 2,45 $ de moins pour des articles équivalents. Avec un prix médian des articles de 12 $, ces marges finissent par s’accumuler.

Qu’est-ce qui n’a pas eu le moindre impact ? Le style de négociation. Les participants qui ont demandé à Claude de faire des offres très basses et de se montrer intransigeant ont obtenu des résultats presque identiques à ceux qui ont opté pour une approche chaleureuse et collaborative. Les vendeurs « agressifs » ont effectivement obtenu environ 6 $ de plus par article, mais la quasi-totalité de cet écart s’explique par le fait qu’ils avaient fixé des prix de vente plus élevés dès le départ. Une fois cet effet pris en compte, l’écart disparaît. Claude a suivi fidèlement les instructions des personas (un employé, Rowan, avait demandé à son agent de se comporter comme un cow-boy mélodramatique et malchanceux, et celui-ci s’est pleinement investi dans le rôle). Ce style ne s’est tout simplement pas traduit par un avantage commercial.

La conclusion la plus dérangeante n’était pas l’écart de prix. C’était le fait que les participants ne pouvaient pas le détecter. Interrogés sur l’équité et la satisfaction, les utilisateurs de Haiku et ceux d’Opus ont évalué leurs expériences de manière presque identique — 4,06 contre 4,05 sur l’échelle d’équité. Sur les 28 participants ayant testé les deux types de modèles lors de différentes sessions, 11 ont en fait classé leur session Haiku comme la meilleure. Ils obtenaient objectivement de moins bonnes offres. Ils ne s’en rendaient tout simplement pas compte.

Anthropic a été clair quant à l’implication : si des écarts de qualité entre les agents apparaissent sur les marchés réels — et l’entreprise ne voit aucune raison qu’ils n’apparaissent pas —, les personnes lésées pourraient ne jamais s’en rendre compte. Il s’agit d’une forme d’inégalité plus discrète et plus difficile à repérer que la plupart des désavantages économiques. Elle ne s’affiche pas ouvertement.


Quand on laisse l’IA faire ses achats librement, elle choisit 19 balles de ping-pong

L’expérience a également donné lieu à quelques moments véritablement étranges. Un employé a fini par acheter exactement le même snowboard que celui qu’il possédait déjà. Son agent, fonctionnant à partir d’une conversation de 10 minutes et sans accès à son appartement, a apparemment construit un modèle de ses préférences si précis qu’il est revenu à ce qu’il possédait déjà. Une autre employée, Mikaela, a dit à Claude qu’il pouvait acheter un article comme cadeau pour lui-même. Il a choisi 19 balles de ping-pong, décrites par l'agent commercial comme des « sphères parfaitement rondes de possibilités », pour 3 dollars. Cette transaction s'est produite lors de la simulation « réelle ». Anthropic conserve les balles dans ses bureaux.

Si ce projet semble amusant, d'autres rapports sur les agents IA autonome suscitent l'inquiétude. Par exemple, en mars, un développeur a confié à Claude Code la gestion d'une migration d'infrastructure Terraform sur AWS. En quelques minutes, l'agent a détruit l'intégralité de son environnement de production — base de données, snapshots compris — faisant disparaître 2,5 ans d'historique de cours. L'incident, rendu public dans un post-mortem exemplaire, soulève une question que l'essor fulgurant du vibe coding ne peut plus esquiver : jusqu'où peut-on déléguer à une IA des opérations irréversibles sur des environnements de production ?

En parallèle, confier à une IA autonome du vrai argent et des droits d'achats autonomes est-elle une bonne idée ? Les cadres juridiques et réglementaires régissant les agents IA effectuant des transactions pour le compte d'humains n'existent pas encore. Cependant, le projet Deal suggère que le moment où ils deviendront réelles approche plus vite que la plupart des gens ne le pensent.


Voici les projections d'Anthropic après cette simulation :

L'avenir

Nous ne savons pas encore comment une économie intégrant des agents IA pourrait évoluer. Mais nous avons désormais entrevu les contours d’au moins quelques possibilités.

Du côté optimiste, bon nombre de nos participants bénévoles ont sincèrement apprécié cette expérience et ont estimé avoir tiré profit du service fourni par leurs agents, que ce soit en se débarrassant d’objets indésirables, en organisant une sortie l’après-midi avec un chien extrêmement câlin, ou en récupérant quelques livres qu’ils avaient l’intention de lire. La plupart de nos volontaires ont déclaré qu’ils recommenceraient. En effet, lorsque nous leur avons demandé s’ils seraient prêts à payer pour un agent de ce type, 46 % ont répondu oui. Il existe donc au moins un potentiel pour que la collecte automatisée des préférences et l’exécution des transactions apportent une certaine valeur, peut-être en réduisant les frictions sur le marché et en augmentant ainsi les gains issus des échanges.

Mais il n’est pas certain que les choses se passeront aussi bien. Même dans notre petite expérience, nous avons constaté que l’accès à des agents de meilleure qualité confère un avantage concurrentiel quantifiable. Ces dynamiques vont-elles renforcer, voire aggraver, les inégalités économiques existantes ?

Dans cette expérience, nous n’avons pas rendu notre marché particulièrement concurrentiel ou antagoniste. Mais comme les agents opèrent dans un monde d’entreprises — plutôt que parmi des volontaires que nous avons encouragés avec 100 dollars —, ils pourraient être soumis à des incitations très différentes. L'optimisation directe de l'attention des agents IA pourrait devenir un outil puissant. Cela pourrait ne pas se traduire par une amélioration du bien-être des humains, tout comme l'optimisation du commerce électronique pour l'attention humaine s'est accompagnée d'inconvénients substantiels. Cela pourrait également introduire une nouvelle catégorie de préoccupations en matière d'information et de sécurité dans les échanges numériques, sous la forme de « jailbreaking » (amener les agents à révéler des informations qu'ils ne devraient pas) et d'« injection rapide » (amener subrepticement les agents à prendre des mesures indésirables).

Les cadres politiques et juridiques régissant les modèles d’IA qui effectuent des transactions en notre nom n’existent tout simplement pas encore. Mais cette expérience montre qu’un tel monde est plausible. Plus encore, elle montre qu’un tel monde n’est pas loin. La société devra agir rapidement pour faire face à ces changements.

Source : Projet Deal d'Anthropic

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