Anthropic a analysé 1,2 million de sessions de Claude Cowork provenant de plus de 600 000 organisations (mai 2026). La moitié de l’utilisation se concentre sur deux catégories : les processus administratifs (33,4 %) et la production de textes (16,4 %). Cela signifie : remplir des rapports à partir d’informations éparses, construire des listes d’intégration, rapprocher des feuilles de calcul, ébaucher des présentations et des documents.

Le coding ne représente que 8,7 % des sessions : les développeurs utilisent Claude Code pour écrire du code, et Cowork pour les communications autour du code. Les autres catégories (recherche 6,4 %, analyse de données 5,8 %, assistance personnelle 3,8 %) restent marginales.

Pourquoi c’est pertinent pour toi. La thèse du manifeste de ce site se confirme dans les données : l’IA est puissante là où le travail est répétitif et peu gratifiant, le “travail autour du travail”. Elle ne remplace pas la part créative ou stratégique, mais libère du temps pour la faire. Si tu décides quoi déléguer, ces données te montrent où l’IA produit des résultats visibles immédiatement : les activités de coordination et de mise en forme que tout le monde doit faire et que personne ne veut faire.

En détail

Le contexte

Claude Cowork est l’agent conversationnel d’Anthropic lancé en 2025, conçu pour apporter des capacités agentiques dans une interface familière. Avant cette analyse, on supposait que l’utilisation principale était le coding : or les données montrent que les développeurs vont sur Claude Code pour programmer, et utilisent Cowork pour tout le reste.

Ce que l’analyse dit vraiment

L’échantillon couvre du 11 au 31 mai 2026. Un système automatique a assigné chaque session à l’une des 20 catégories de travail. Les chiffres clés :

• 33,4 % processus opérationnels et administratifs : rapports de statut, intégration, rapprochements.
• 16,4 % création de contenu : ébauches, slides, posts, propositions.
• 8,7 % développement logiciel, 7 % DevOps, 6,4 % recherche, 5,8 % analyse de données.
• Le reste se répartit sur des catégories mineures (ventes 4 %, réunions 1,8 %).

Anthropaic décrit ces activités comme “connectrices” : elles relient des informations dispersées, traduisent les décisions pour des publics différents, donnent aux nouveaux venus l’accès au savoir institutionnel.

Les limites déclarées

Anthropaic lui-même signale :

• La taxonomie classe les activités, pas les professions : il n’y a pas de catégories séparées pour le marketing, la finance ou les RH, probablement à l’intérieur de “Processus opérationnels”.
• L’échantillon a un plafond maximum de sessions par heure, donc les heures de pointe sont sous-représentées.
• Environ 5 % des sessions sont un usage personnel (hobbies, chat) : l’ensemble de données n’est pas exclusivement professionnel.

Le lien avec ce qu’on a raconté

Le 6 juillet, Zuckerberg admettait que les agents sont plus lents que prévu : difficile de construire des agentes fiables sur des tâches complexes. Ces données d’Anthropic le confirment de l’autre côté : les agentes fonctionnent aujourd’hui là où la tâche est claire et répétitive, pas là où il faut du jugement ou de la créativité stratégique.

Les leçons du cours sur comment donner des instructions claires partent de cette réalité : l’agent fonctionne bien là où tu peux décrire “comment on reconnaît un bon résultat”. Les tâches vagues ou créatives restent du territoire humain.

Implications pratiques

Si tu évalues quoi déléguer à un agent, commence par les activités de coordination que tu as dans ta journée : rapports récurrents, synthèses de fils longs, premières ébauches à revoir. Les données disent que là, l’IA apporte de la valeur mesurable. Ne lui délègue pas la stratégie ou la décision : délègue-lui le matériel préparatoire qui la rend possible.

Anthropaic publiera des mises à jour de cette analyse. Pour l’instant, ces chiffres confirment que le bon angle est celui de l’augmentation, pas de la substitution.