18 octobre 2026 · Agentia Academy

9% d'embauches juniors : la semaine où Anthropic a mesuré ce que l'IA fait à ses propres recrutements

Anthropic a publié le 16 octobre 2026 ses propres données d'emploi : la part des juniors dans ses recrutements techniques est tombée de 27% à 9%, et leur part dans ses effectifs techniques de 21% à 14% depuis début 2025. Dans le même temps, le rythme des commits de code par ingénieur est 5 fois plus élevé qu'il y a six mois, et en août 2026 les heures d'agents IA interactifs dépassaient celles des salariés dans un rapport de six pour un. Un laboratoire d'IA documente ainsi, chiffres à l'appui, l'effet de ses outils sur sa propre pyramide des compétences.

Le résumé en 30 secondes

Anthropic a publié le 16 octobre 2026 des données internes montrant que la part des juniors dans ses recrutements techniques est passée de 27% à 9%.
Chez Anthropic, le rythme des commits de code par ingénieur est 5 fois plus élevé qu'il y a six mois, et en août 2026 les heures d'agents IA interactifs dépassaient celles des salariés de six contre un.
Le PostgreSQL Global Development Group a repoussé PostgreSQL 19 vers le 19 novembre 2026 et retiré 8 à 10 fonctionnalités après des relectures de code assistées par des LLM, selon The Register le 16 octobre 2026.
DeepSeek a mis en ligne sur Hugging Face DeepSeek-V4.1-Flash-1017, un modèle de 763 milliards de paramètres sous licence MIT, avec 1 million de tokens de contexte.
Microsoft AI a présenté le 15 octobre 2026 MAI-Base-2, un modèle de fondation de 2 800 milliards de paramètres (80 milliards actifs) entraîné sur 16 000 GPU GB200 pendant 38 jours.

Date	Acteur	Opération	Montant / Détail
17 oct. 2026	Clueso	Levée Série A menée par Dharana Capital	10 M$, vidéos produit générées par IA
17 oct. 2026	Zen Technologies	Acquisition Prise de contrôle de Cogknit Semantics (IA de défense)	51,98% pour 135,15 crores de roupies maximum
17 oct. 2026	DeepSeek	Modèle ouvert DeepSeek-V4.1-Flash-1017	763 Md de paramètres, licence MIT, 1 million de tokens de contexte
16 oct. 2026	Anthropic / EverWind	Partenariat Bail pour un campus de centres de données à Point Tupper (Canada)	Plus de 10 Md$ CA investis par EverWind
16 oct. 2026	Hogan Lovells Cadwalader	Partenariat Accords avec Harvey et Legora	Déploiement à l'échelle du cabinet et création d'un AI Board
16 oct. 2026	Reflection AI	Modèle ouvert Beam	501 Md de paramètres (23 Md actifs), Apache 2.0
15 oct. 2026	Microsoft AI	Modèle MAI-Base-2, en post-entraînement	2 800 Md de paramètres (80 Md actifs)
15 oct. 2026	Ramp	Levée Tour mené par Dragoneer et Thrive (selon Bloomberg, non confirmé par Ramp)	1,85 Md$ pour une valorisation d'environ 60 Md$

Que montrent les chiffres d'emploi qu'Anthropic a publiés sur ses propres équipes ?

Anthropic a publié le 16 octobre 2026 une étude interne selon laquelle la part des profils juniors dans ses départements techniques est passée de 21% à 14% depuis début 2025, tandis que leur part dans les recrutements techniques a chuté encore plus vite, de 27% à 9%. Le laboratoire, éditeur des modèles Claude, observe en parallèle que le rythme des commits de code par ingénieur est 5 fois plus élevé qu'il y a six mois. Autre indicateur publié : depuis août 2026, les heures de sessions d'agents IA interactifs pilotées par les salariés dépassent les heures travaillées par ces mêmes salariés, dans un rapport de six pour un.

Ces chiffres portent sur une seule entreprise, très particulière : un laboratoire qui conçoit les outils qu'il mesure et dont les ingénieurs comptent parmi les utilisateurs les plus intensifs du marché. Ils ne permettent donc pas de conclure à une tendance générale de l'emploi. Ils ont pourtant une valeur rare : ce sont des données d'entreprise, publiées par l'entreprise elle-même, et non des projections de cabinet de conseil. Le signal le plus net concerne la porte d'entrée du métier. Quand un ingénieur expérimenté pilote plusieurs agents qui écrivent du code, le besoin de profils débutants pour les tâches d'exécution recule. La question que ces données posent aux autres entreprises est celle de la formation : si l'on recrute moins de juniors aujourd'hui, d'où viendront dans cinq ans les profils seniors capables de superviser des agents ? Pour une PME, la lecture est plus pratique. Le gain de productivité mesuré chez Anthropic vient d'un usage quotidien et encadré des agents, pas d'un abonnement laissé de côté. C'est l'organisation du travail qui change, avant même la taille des équipes.

Pourquoi PostgreSQL 19 a-t-il été retardé par des relectures de code assistées par IA ?

Le PostgreSQL Global Development Group a repoussé la sortie de PostgreSQL 19, attendue fin septembre ou début octobre 2026, vers le 19 novembre, et retiré entre 8 et 10 fonctionnalités majeures, selon The Register le 16 octobre 2026. La plus visible est SQL/PGQ, la prise en charge des requêtes de graphes de propriétés entrée dans la norme SQL en 2023. Peter Eisentraut, vice-président chez EDB et l'un des principaux committers du projet, explique que la relecture assistée par des LLM fait remonter beaucoup plus vite qu'avant des problèmes, souvent des cas limites « relativement inoffensifs ».

Le point clé est ailleurs. Selon Peter Eisentraut, la barre de qualité effective a été relevée après l'écriture et l'intégration de ces fonctionnalités. Autrement dit, du code accepté selon les standards d'hier ne passe plus le contrôle d'aujourd'hui, parce que l'outil de relecture a changé entre-temps. Il précise que ces retraits n'ont rien à voir avec du code écrit à la va-vite par une IA : la technique de relecture n'existait pas quand la plupart de ces fonctionnalités ont été écrites. Tom Lane, contributeur historique du projet, a résumé le risque pour SQL/PGQ : livrée dans la version 19, la fonctionnalité aurait connu des bugs découverts après la sortie et impossibles à corriger avant la version 20. Les fonctionnalités retirées devraient arriver dans PostgreSQL 20, tandis que REPACK CONCURRENTLY, qui récupère de l'espace disque sans verrouiller la table comme VACUUM FULL, reste dans la 19. Pour toute équipe qui maintient un logiciel, la leçon dépasse PostgreSQL : brancher une relecture par IA sur une base de code existante peut révéler d'un coup une dette de qualité jusque-là invisible, et il faut prévoir le temps de la traiter avant une échéance de livraison.

Que vaut DeepSeek V4.1-Flash-1017, le nouveau modèle ouvert sous licence MIT ?

DeepSeek a publié sur Hugging Face DeepSeek-V4.1-Flash-1017, un modèle de 763 milliards de paramètres au total, distribué sous licence MIT pour le code comme pour les poids, avec une fenêtre de contexte de 1 million de tokens ; AI Weekly date sa mise en ligne au 17 octobre 2026. Sur le banc d'essai DeepSWE v1.1, il obtient 77,0, contre 74,2 pour la version Flash précédente, 73,0 pour GPT-5.6 Sol d'OpenAI et 74,0 pour Claude Opus 5, selon les chiffres publiés par DeepSeek.

Le tableau de DeepSeek est plus nuancé que ce seul score. Sur Humanity's Last Exam sans outils, le modèle atteint 42,6, loin des 56,3 d'Opus 5. Sur Terminal-Bench 4.0, il marque 42,3, contre 51,8 pour Opus 5 et 39,9 pour GPT-5.6 Sol. Le modèle progresse donc nettement par rapport à son prédécesseur sur tous les tests listés, sans dépasser le meilleur modèle fermé du comparatif. Ce sont des résultats déclarés par l'éditeur, pas encore reproduits de façon indépendante. L'intérêt pour une entreprise tient surtout à la licence : MIT autorise l'usage commercial, la modification et l'hébergement sur ses propres serveurs, sans redevance ni seuil d'utilisateurs, contrairement aux licences maison de certains concurrents. À 763 milliards de paramètres, le modèle reste en revanche hors de portée d'un poste de travail : il faut une infrastructure de plusieurs GPU haut de gamme ou un hébergeur tiers, et la fiche Hugging Face indique qu'aucun fournisseur d'inférence de la plateforme ne le sert encore. Pour une PME, la voie réaliste reste donc l'accès par un hébergeur, avec la liberté de changer de prestataire sans changer de modèle.

Pourquoi Reflection AI mise-t-elle sur moins de tokens plutôt que sur des tokens moins chers ?

Reflection AI a publié le 16 octobre 2026 les poids de Beam sous licence Apache 2.0, un modèle de 501 milliards de paramètres dont 23 milliards actifs par token, qui obtient 80,1% sur Terminal-Bench 2.1 selon le tableau de l'entreprise, d'après VentureBeat. Sur ce test, Beam consomme environ 25 000 tokens par tentative, contre environ 80 000 pour GLM-5.2 de Z.ai, soit à peu près trois fois moins, selon la lecture du graphique par VentureBeat.

Le positionnement est assumé : plutôt que de vendre des tokens moins chers, Reflection AI promet d'en consommer moins pour un résultat comparable. L'entreprise affirme que Beam atteint des scores « comparables à GLM-5.2 » avec 3 à 4 fois moins de calcul d'inférence, un chiffre estimé à partir des paramètres actifs et non mesuré. Sur le score brut, Beam reste derrière Kimi K3 de Moonshot (85,0%) et la précédente version de DeepSeek V4.1 Flash (90,6%), mais devant Muse Spark Open de Meta (76,4%). L'entraînement par renforcement a mobilisé 10 500 GPU Nvidia GB300 pendant quatre semaines, avec plus de 100 millions de déroulés. Pour un acheteur, l'argument mérite l'attention : la facture d'un agent dépend du prix du token multiplié par le nombre de tokens consommés pour finir la tâche. Un modèle plus sobre peut coûter moins cher à l'usage qu'un modèle au tarif unitaire plus bas mais plus bavard. Comparer des modèles sur leur seul prix affiché revient donc à oublier la moitié du calcul. C'est enfin une façon pour une start-up américaine de se distinguer de GLM, Kimi et DeepSeek, qui figurent tous dans son propre comparatif.

Qu'annonce Microsoft avec MAI-Base-2, son modèle de 2 800 milliards de paramètres ?

Microsoft AI a présenté le 15 octobre 2026 MAI-Base-2, un modèle de fondation à mélange d'experts de 2 800 milliards de paramètres, dont 80 milliards actifs, entraîné sur 16 000 GPU GB200 pendant 38 jours en août et septembre 2026. Le corpus d'entraînement compte 50 000 milliards de tokens, dont 18% de données vision-langage.

Microsoft affirme que MAI-Base-2 est 4 à 12 fois plus efficace en calcul de pré-entraînement que DeepSeek-V4-Pro-Base, et qu'il dépasse tous les modèles à poids ouverts testés sur ses évaluations internes, parmi lesquels Kimi K3, Qwen3.8 et MiMo-V2.6-Pro-RL. Ces évaluations, mesurées en bits par octet, sont celles de Microsoft et portent sur un modèle de base, pas sur un assistant prêt à l'emploi : MAI-Base-2 est encore en post-entraînement. Le détail le plus stratégique concerne la distribution. Microsoft indique que le modèle lui permettra de concéder des licences sur ses poids à des partenaires de confiance via Foundry, sans date de disponibilité générale. Microsoft, premier investisseur historique d'OpenAI, construit donc une gamme de modèles maison de taille frontière, et choisit une voie intermédiaire entre l'API fermée et la publication ouverte des poids. Pour les entreprises clientes d'Azure, cela pourrait signifier à terme un très grand modèle hébergeable dans leur propre environnement, sous contrat. Il faudra attendre la version post-entraînée et des évaluations publiques pour juger de sa valeur réelle face aux assistants déjà en service.

Pourquoi Jefferies anticipe-t-elle un net ralentissement des bénéfices des valeurs de l'IA ?

Jefferies prévoit, dans une note relayée le 17 octobre 2026 par l'agence IANS, que la croissance consensuelle des bénéfices des valeurs liées à l'IA de l'indice MSCI AC World passera de près de 100% en 2026 à 30% en 2027, puis à environ 22% en 2028. Sur une base équipondérée, ces valeurs se paient environ 23 fois les bénéfices attendus, contre 13 fois pour les valeurs hors IA.

Une croissance de 30% reste élevée, mais l'écart de valorisation suppose que les marchés continuent de payer une forte prime pour des bénéfices dont la progression serait divisée par plus de trois en un an. La note ne dit pas que l'IA ralentit, elle dit que la comparaison avec une année 2026 exceptionnelle va devenir difficile. Les investissements physiques continuent pourtant. Anthropic a signé le 16 octobre 2026 avec EverWind un bail pour un campus de centres de données à Point Tupper, en Nouvelle-Écosse, son premier accord de ce type au Canada, selon Reuters. EverWind prévoit d'y investir plus de 10 milliards de dollars canadiens dans le campus et dans l'éolien, le plus gros investissement privé de l'histoire de la province. Les fournisseurs de modèles sécurisent donc de la capacité de calcul sur plusieurs années, au moment même où les analystes préviennent que les profits du secteur vont croître moins vite. Pour une PME, ces signaux n'ont pas d'effet immédiat sur les outils du quotidien. Ils rappellent cependant qu'une partie des prix actuels de l'IA repose sur des financements massifs : garder la possibilité de changer de fournisseur reste une précaution raisonnable.

Testez votre lecture de la semaine

Selon Anthropic, quelle est désormais la part des juniors dans ses recrutements techniques ?

Vers quelle date la sortie de PostgreSQL 19 est-elle désormais attendue ?

Sous quelle licence DeepSeek-V4.1-Flash-1017 est-il distribué ?

Combien de tokens Beam consomme-t-il environ par tentative sur Terminal-Bench 2.1, selon VentureBeat ?

Sur quel parc de GPU Microsoft a-t-il entraîné MAI-Base-2 ?

À retenir pour la semaine prochaine Les chiffres d'Anthropic posent une question que toutes les équipes vont rencontrer : qui forme les profils de demain si les agents prennent les tâches d'entrée de métier ? Côté outils, comparez les modèles sur le coût total d'une tâche (prix du token multiplié par les tokens consommés), pas sur le seul tarif affiché. Et si vous branchez une relecture par IA sur votre code ou vos documents, prévoyez du temps : comme pour PostgreSQL 19, elle peut révéler d'un coup des problèmes anciens.

Sources

Pour aller plus loin

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