Le 16 octobre 2026, quatre économistes de l'équipe Economics d'Anthropic publient un rapport sur la transformation du travail dans l'entreprise. Ils la considèrent comme un indicateur avancé, parce qu'elle a reconstruit ses flux de travail autour de l'IA. Le rapport s'appuie sur des données internes (effectifs, télémétrie des agents, production, enquêtes, agendas, Slack, grilles d'entretien) et sur dix-sept entretiens.
Anthropic croît vite mais embauche moins par dollar de revenu que Meta ou Google au même âge. Les postes juniors techniques reculent : leur part dans les départements techniques passe de 21 % à 14 % depuis début 2025, et celle des recrutements de 27 % à 9 %. Les départements techniques pèsent moins dans l'effectif, tandis que les non-techniciens se mettent à coder : leurs sessions d'agents de code passent de 2 à 90 par mois. Les fonctions administratives restent légères et la mobilité interne progresse de moitié.
meta-work
Depuis mars 2026, les heures d'agents dépassent les heures humaines ; en août, les seules sessions interactives des employés représentent six fois le temps humain. Les commits par ingénieur ont été multipliés par cinq en six mois, et juristes, comptables et commerciaux produisent davantage. En comparant 192 ingénieurs qui adoptent les agents à 74 qui ne les adoptent pas, les auteurs observent une hausse nette après adoption, tout en reconnaissant que l'adoption n'est pas aléatoire. Le code produit par agent n'est ni plus supprimé ni plus souvent annulé que le code écrit à la main par le même employé.
L'attention humaine devient le goulot. Environ 80 % du temps de session des agents se passe à attendre une réponse, et lire toute leur production occuperait plus d'une demi-semaine, même pour les non-techniciens. Les employés y répondent par du « meta-work » : instructions permanentes, spécifications multi-agents, revues croisées, tableaux de bord. Cette part passe de 10 % à 22 % des sessions. Le temps de réunion augmente de 20 %, et le travail doit rester visible pour que les agents disposent du contexte.
À l'embauche, les évaluateurs mentionnent trois à quatre fois plus souvent l'usage créatif de l'IA, et valorisent l'autonomie et le jugement plus que l'expertise de domaine ou l'exécution.
Les auteurs retiennent trois leviers : l'actionnariat salarié, qui partage les gains de l'adoption ; un système d'alerte précoce sur les métiers exposés ; le redéploiement interne, qui pousse à créer des tâches plutôt qu'à automatiser à la marge. Ils reconnaissent qu'aucun ne protège ceux qui ne sont pas embauchés et appellent une politique publique de reconversion et de soutien au revenu.