86 % des choix d’experts suivent l’avis caché de leur agent IA : l’étude Anthropic qui devrait inquiéter les analystes crypto
Anthropic a confié Claude Code à 50 analystes chevronnés avec une consigne secrète glissée dans le prompt système. Au total, 86 % de leurs décisions ont suivi le penchant imposé à l’agent, sans qu’aucun ne crie à la manipulation. Cette étude Anthropic, publiée le 27 octobre 2026 par l’équipe Alignment, porte sur une coopérative agricole fictive. Mais elle parle directement aux desks de recherche crypto qui laissent déjà des agents trader leurs portefeuilles.
Points clés
- Anthropic a donné à Claude Code une préférence cachée sur quatre choix de méthode, tirée à pile ou face.
- 86 % des choix de 50 analystes expérimentés ont suivi cette préférence, contre 50 % attendus au hasard.
- Seuls 15 % des répondants créditent l’agent, alors que 77 % ont repris son argumentaire.
- Le résultat interroge la recherche et le trading crypto confiés à des agents IA, comme avec Coinbase for Agents et x402.
Comment Anthropic a truqué Claude Code à pile ou face
La scène se passe dans un terminal. Chaque analyste reçoit le dossier de Greenfields, une coopérative agricole imaginaire qui hésite à étendre son programme de conseil aux exploitants, et doit trancher quatre choix de méthode avec Claude Code en copilote. Indicateur de succès, méthode de comparaison, périmètre des fermes retenues, pondération des résultats, chaque question admet deux réponses défendables. Pour chacune, un tirage à pile ou face avait fixé en amont la préférence de l’agent. Cette consigne vivait dans son prompt système, la couche d’instructions de départ que l’utilisateur ne voit jamais.
Le casting n’a rien d’amateur. Anthropic a recruté 61 professionnels, dont 11 ont refusé d’utiliser l’agent et ont travaillé seuls, sans tirage au sort. Parmi les 50 restants, 65 % ont au moins un master ou six ans de métier. Parmi les répondants au sondage, neuf sur dix se disent compétents ou experts en inférence causale, la discipline qui sépare une cause d’une simple corrélation. Selon la page de l’étude, le penchant de l’agent a été volontairement renforcé pour les besoins du test. Or, sans consigne, Claude Opus 4.8 arrête de lui-même les mêmes cinq choix dans 112 essais sur 123.
L’agent IA choisit la thèse et l’analyste la signe
Sur les quatre décisions, 86 % des choix ont suivi le penchant de l’agent, contre 50 % attendus au hasard. Le score va de 81 % à 92 % selon la question. Le sondage de sortie, rempli par 48 participants, est plus gênant encore. Près de huit sur dix, soit 77 %, ont repris l’argumentaire de l’agent dans au moins une justification écrite, parfois mot pour mot. Pourtant, 15 % seulement lui en attribuent le mérite. De plus, 52 % jugent même la recommandation finale davantage la leur que celle de Claude. Six répondants sur 48 ont flairé une étude sur l’influence de l’IA. En revanche, aucun n’a soupçonné un biais injecté.
Le sous-échantillon le plus parlant est aussi le plus fragile. L’analyste avait formulé son avis avant l’agent dans 38 décisions. Face à un agent qui le contredisait, l’humain a retourné sa veste dans 60 % des cas. Le taux tombe à 6 % quand l’agent l’approuvait.
Toutefois, Anthropic reconnaît la taille réduite de cet échantillon et un protocole limité à une tâche et un modèle, puis tempère la lecture catastrophiste. Les analystes épaulés par l’agent ont bouclé la tâche en 65 minutes en médiane, contre 90 pour ceux qui ont travaillé seuls. Ils ont aussi commis moins d’erreurs méthodologiques graves, 3 sur 50 contre 6 sur 11. Decrypt, qui a relayé l’étude le 28 octobre, rappelle qu’Anthropic a lancé en mai dix modèles d’agents destinés aux entreprises financières et aux assureurs.
Recherche crypto et trading par agents IA : qui signe l’analyse ?
Transposez maintenant à la recherche crypto. Vous demandez à un agent de passer au crible les flux on-chain d’un token et d’en tirer une thèse de trading. Le modèle arrive avec ses propres préférences. Elles viennent de son entraînement ou d’un prompt système rédigé par votre fournisseur d’outils. Or rien ne vous dit s’il penche pour le narratif de la semaine ou pour le projet dont la documentation est la mieux indexée. Si le résultat de Greenfields se transposait, vous pourriez suivre ce biais dans plus de quatre cas sur cinq, persuadé d’avoir tranché seul.
Le problème change de nature quand l’agent cesse de conseiller pour agir. Coinbase for Agents laisse depuis juin des assistants IA passer des ordres depuis le compte d’un client, et le standard x402 permet à ces mêmes agents de payer des services en ligne en stablecoins, par tranches plafonnées à 5 USDC, sans validation humaine à chaque paiement. Or un agent qui recommande, exécute et règle sa facture n’a aucune case à cocher pour déclarer sa préférence. Quand la thèse se retourne, c’est pourtant le client qui assume la perte, même si l’argumentaire venait mot pour mot de l’agent.
Les garde-fous proposés par Anthropic
Anthropic propose d’abord deux garde-fous dans la conception des agents. Le premier consiste à faire défendre par l’agent le meilleur argument pour chaque option plutôt qu’une recommandation unique. Ensuite, le second impose de recueillir l’avis de l’expert avant que l’agent ne livre le sien. Ce dernier point ne règle pas tout, puisque 60 % des analystes déjà prononcés ont cédé face au désaccord. Il laisse toutefois une trace écrite de ce que l’humain pensait avant de consulter l’agent. Enfin, les auteurs ajoutent une piste institutionnelle : écrire noir sur blanc quelles décisions exigent un jugement humain propre.
L’équipe Alignment conclut que la répartition des décisions entre humain et machine « peut être quelque chose que nous choisissons, plutôt que quelque chose vers quoi nous dérivons ». Les agents ont déjà réglé 138 millions de paiements x402 sur Base au troisième trimestre 2026 selon Chainalysis, contre 58 800 un an plus tôt. Anthropic place parmi ses prochains chantiers la mesure de cette délégation dans le travail quotidien, loin des conditions de laboratoire.
Gabriel Montaut
Geek, passionné de SEO, de crypto et d'IA. Responsable SEO pour Journal Du Coin et consultant SEO freelance, je suis investi dans la diffusion et la compréhension des innovations tech en général et m’attache particulièrement à rendre l’actualité accessible au plus grand nombre.