SAN FRANCISCO - Anthropic n'a pas de feuille de route à long terme pour Claude Code, son outil de développement logiciel agentique, mais l'entreprise parie qu'un tel plan serait de toute façon rendu caduc par l'amélioration rapide des capacités des modèles et par ce que les développeurs décideront de vouloir la semaine prochaine. C'est ce qui ressort d'une conversation de 30 minutes qu'Ars a eue avec Cat Wu, responsable produit de Claude Code chez Anthropic.

La semaine dernière, dans un parking de location de voitures à trois niveaux méticuleusement transformé en espace événementiel dans le centre-ville de San Francisco, Anthropic a tenu sa deuxième conférence annuelle des développeurs Code with Claude. L'événement d'une journée comprenait un keynote présentant de nouvelles fonctionnalités pour Managed Agents et annonçant un accord de calcul avec SpaceX. Cet accord de calcul s'est accompagné d'un doublement des limites d'utilisation pour les utilisateurs de Claude Code sur les formules Pro et Max - une réponse à la frustration importante des utilisateurs concernant une pénurie de calcul, surtout ces dernières semaines.

Les produits d'Anthropic - en particulier Claude Code - ont connu une popularité explosive. « Nous avons essayé de planifier très bien pour un monde de croissance de 10x par an », a déclaré le PDG Dario Amodei sur scène. « Et pourtant, nous avons vu 80x, et c'est la raison pour laquelle nous avons eu des difficultés avec le calcul. » La croissance du nombre d'utilisateurs s'est accompagnée d'un passage des interfaces de chat simples à des flux de travail multi-agents complexes, bien plus exigeants. Pendant la pénurie, Anthropic a testé des solutions comme l'imposition de limites plus strictes aux heures de pointe ou le retrait de Claude Code de son abonnement le moins cher.

Au cours de l'année écoulée, Anthropic a publié une pléthore de nouvelles fonctionnalités, produits et surfaces pour interagir avec ses modèles. Claude Code est passé du CLI à l'IDE, puis au desktop, et de nouveaux outils pour gérer plusieurs agents ont été déployés. Le rythme a été intense et parfois chaotique. Pendant ce temps, des concurrents comme Codex d'OpenAI, GitHub Copilot, Cursor IDE et Augment Code déploient leurs propres produits, parfois avec des accroches comme un contexte plus explicite qui, selon eux, conduit à de meilleurs résultats.

En tant que responsable produit de Claude Code, Wu travaille en étroite collaboration avec son créateur, Boris Cherny, pour identifier les fonctionnalités à prioriser. Elle ne supervise pas les modèles, mais la stratégie produit qu'elle décrit fait le pari que les modèles continueront de s'améliorer si rapidement que planifier à quoi un produit comme Claude Code devrait ressembler à l'avenir est essentiellement futile. L'équipe Claude Code suit des cycles de développement d'une semaine environ, déployant des fonctionnalités dans un Far West d'expérimentation.

Interrogée sur le point de savoir si le CLI reste le centre de gravité, Wu a noté que l'utilisation est répartie sur toutes les surfaces. « Le centre de gravité est toujours le CLI », a-t-elle déclaré. « C'est toujours celui qui a le plus de fonctionnalités pour les utilisateurs avancés, c'est là que la plupart de nos fonctionnalités arrivent en premier, et c'est aussi le plus rapide pour itérer. » Cependant, elle a observé un glissement progressif vers le desktop, les développeurs passant de la gestion d'un agent à six onglets de terminal pour finalement décider que lire dix onglets n'était pas leur idée d'un bon moment.

Sur la question de savoir si Anthropic pourrait consolider ses nombreuses surfaces, Wu a décrit une progression : la plupart commencent dans le CLI ou l'IDE, puis passent au desktop pour la gestion multi-agents, puis veulent des routines qui surveillent automatiquement les canaux Slack. « Tous les produits ne sont qu'un moyen de vous aider à solliciter plus facilement l'intelligence des modèles », a-t-elle déclaré. « Nous supprimons en fait des échafaudages. Nous supprimons des parties de l'invite système et des descriptions d'outils au fil du temps à mesure que les modèles deviennent plus intelligents. » Elle peut envisager un monde où tout se réduit à une boîte de texte si le modèle a « toujours raison », mais pour l'instant, ils ont besoin de tous les outils.

Wu a cité l'essai de Richard Sutton de 2019 « The Bitter Lesson » comme principe directeur, qui soutient que les méthodes généralistes qui passent à l'échelle avec le calcul finissent par l'emporter sur les structures spécifiques au domaine. « Nous sommes assez humbles quant au fait de ne pas savoir exactement quel est le bon facteur de forme, mais nous encourageons nos équipes à explorer cela autant que possible », a-t-elle déclaré.

Sur les limites de calcul, Wu a noté que bien qu'il existe des plugins pour le codage sémantique