En décembre dernier, Anthropic a mené une expérience dans son bureau de San Francisco – elle a donné à chacun de ses 69 employés une carte-cadeau de 100 dollars, puis a laissé leurs agents IA négocier entre eux.
Résultat après une semaine : les IA ont réalisé 186 transactions, pour une valeur totale de 4 006 dollars. Soit une moyenne d'environ 21,5 dollars par transaction.
Cela semble fluide ? Le problème se cache derrière.
Comment l'expérience s'est déroulée
Anthropic a appelé cette expérience "Project Deal".
Le processus était simple : Anthropic a interviewé chaque participant, leur demandant ce qu'ils voulaient vendre, leur prix plancher, ce qu'ils voulaient acheter et le style de négociation qu'ils souhaitaient que leur IA adopte. Ces informations ont ensuite été transformées en System Prompts personnalisés pour chaque agent IA, déployés dans quatre canaux Slack parallèles.
L'ensemble du processus de négociation s'est déroulé sans intervention humaine. Les IA elles-mêmes faisaient des offres, des contre-offres et concluaient des affaires.
Plus de 500 articles ont été mis en vente sur le marché – vélos d'occasion, skateboards, tables de ping-pong, toutes sortes d'objets. Parmi les 186 transactions finales, certains résultats étaient assez surréalistes : quelqu'un a acheté un snowboard identique à celui qu'il possédait déjà ; un agent IA a acheté 19 balles de ping-pong pour son propriétaire "comme un cadeau pour lui-même" – ces 19 balles se trouvent encore dans un coin du bureau d'Anthropic.
Données clés : plus le modèle est puissant, plus il est difficile de perdre de l'argent
Anthropic a exécuté quatre versions de l'expérience, deux utilisant Claude Opus 4.5 et deux mélangeant Opus 4.5 et Haiku 4.5.
Opus contre Haiku – la différence saute aux yeux :
- Les utilisateurs d'Opus ont réalisé en moyenne environ 2 transactions de plus
- Pour le même article, Opus a vendu à un prix moyen 3,64 dollars plus élevé que Haiku
- L'exemple le plus typique : un vélo cassé – l'agent Haiku l'a vendu 38 dollars, l'agent Opus l'a vendu 65 dollars
- En tant que vendeur : Opus a obtenu en moyenne 2,68 dollars de plus ; en tant qu'acheteur : a payé en moyenne 2,45 dollars de moins
Autrement dit, en utilisant un meilleur modèle, on vend plus cher et on achète moins cher sur le marché.
Ce qui a dérangé Anthropic
Les résultats de l'expérience contenaient une découverte que les chercheurs ont jugée "inconfortable" :
Les participants représentés par des agents Haiku n'ont absolument pas réalisé qu'ils étaient désavantagés.
Anthropic a interrogé tous les participants sur une échelle de 7 points concernant leur perception subjective de l'équité des transactions. Utilisateurs de Haiku : 4,05 points. Utilisateurs d'Opus : 4,06 points. Presque aucune différence.
Qu'est-ce que cela signifie ? Cela signifie qu'une personne peut obtenir des résultats systématiquement moins bons sur un marché géré par des agents IA, sans jamais savoir pourquoi, ni même savoir que cela se produit.
Anthropic appelle cela "l'inégalité silencieuse" (quiet inequality) : lorsque la partie la plus faible n'a pas de capacité de perception, l'équité du marché devient une fausse prémisse.
Une autre découverte contre-intuitive
Une autre conclusion inattendue : les instructions de négociation données à l'IA étaient pratiquement inutiles.
Dans l'expérience, certains participants ont écrit des instructions assez détaillées pour leurs agents IA, comme "tu dois négocier durement, ne baisse jamais le prix en premier". D'autres ont demandé à l'IA de "communiquer sur le ton d'un cow-boy malchanceux".
Résultat ? Ces instructions personnalisées n'ont eu quasiment aucun impact statistiquement significatif sur les prix finaux ou le nombre de transactions.
Claude a certes exécuté fidèlement la personnalité du cow-boy – mais les résultats des transactions n'étaient pas différents des autres.
46 % prêts à payer pour ce service
Après l'expérience, Anthropic a sondé les participants : 46 % ont déclaré être prêts à payer pour un service similaire d'agent IA.
Ce chiffre est assez intéressant – étant donné qu'il s'agit d'employés d'Anthropic, plus familiers et confiants envers l'IA que la moyenne des gens, 46 % de volonté de payer n'est pas particulièrement élevé, mais cela suffit à montrer que le concept "laisser l'IA négocier pour vous sur le marché" répond à un besoin réel.
Anthropic a écrit dans son blog que Project Deal prouve que "le commerce autonome entre agents est réalisable", mais qu'avant un déploiement à grande échelle, il est nécessaire de considérer sérieusement un cadre politique – surtout lorsque les utilisateurs ne savent pas si leur IA est forte ou faible.
En clair : le marché des agents IA fonctionne déjà techniquement. La question suivante est : qui garantit que votre IA n'est pas celle qui perd au change ?
Sources de référence : CocoLoop, Anthropic created a test marketplace for agent-on-agent commerce (TechCrunch) ; Project Deal: our Claude-run marketplace experiment (blog officiel d'Anthropic)