Anthropic Claude 3.5 Sonnet v2 : Computer Use et Coding Amélioré

Anthropic a dévoilé le 25 octobre 2025 Claude 3.5 Sonnet v2, une mise à jour majeure qui introduit Computer Use en beta publique et double les capacités de coding. Cette version permet à Claude de contrôler directement un ordinateur (souris, clavier, navigateur) et d'écrire du code au niveau d'un développeur senior expérimenté.

Computer Use : Claude Contrôle Votre PC

Capacité Révolutionnaire

Concept : Claude peut maintenant interagir avec n'importe quel logiciel via screenshots, clics souris et saisie clavier, exactement comme un humain.

Exemple concret :

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(api_key="sk-ant-...")

# Demander à Claude de faire une recherche web et créer un spreadsheet
response = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20251025",  # v2
    max_tokens=4096,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Recherche les 10 startups IA françaises les mieux financées en 2025 et crée un Google Sheet avec colonnes : nom, funding, fondateurs, description"
    }],
    tools=[{
        "type": "computer_20241022",  # Computer Use tool
        "name": "computer",
        "display_width_px": 1920,
        "display_height_px": 1080,
        "display_number": 1
    }]
)

# Claude va :
# 1. Ouvrir Chrome
# 2. Rechercher sur Google "startups IA France funding 2025"
# 3. Parcourir Crunchbase, TechCrunch, etc.
# 4. Extraire données de 10 startups
# 5. Ouvrir Google Sheets
# 6. Créer nouveau sheet
# 7. Remplir tableau avec données collectées
# 8. Formater (couleurs, alignement)
# 9. Partager lien final

print(response.content)
# "✅ J'ai créé le Google Sheet : https://docs.google.com/spreadsheets/d/..."

Actions supportées :

• 🖱️ Mouse : click, double-click, drag & drop, scroll
• ⌨️ Keyboard : typing, shortcuts (Ctrl+C, Ctrl+V, etc.)
• 📸 Screenshots : capture écran pour analyser UI
• 🌐 Browser : navigation web, remplissage formulaires
• 📂 Files : ouvrir, éditer, sauvegarder documents
• 💻 Apps : utiliser n'importe quel logiciel GUI

Cas d'Usage Réels

1. Automatisation Tests E2E **

# Test automatisé e-commerce avec Claude
test_scenario = """
1. Ouvre https://shop.example.com
2. Recherche "laptop gaming"
3. Filtre par prix : 1000-1500€
4. Clique sur premier résultat
5. Ajoute au panier
6. Va au checkout
7. Remplis formulaire (données test)
8. Vérifie montant total = prix produit + livraison
9. Prends screenshot page confirmation
10. Retourne résultat test (pass/fail)
"""

result = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20251025",
    messages=[{"role": "user", "content": test_scenario}],
    tools=[{"type": "computer_20241022", "name": "computer"}]
)

# Claude exécute scénario comme humain QA tester
# → Remplace Selenium/Playwright pour tests exploratoires

2. Data Entry Automatique **

# Migrer données d'un ancien CRM vers nouveau
task = """
Ancien CRM : https://oldcrm.example.com (login: test@example.com, pass: demo123)
Nouveau CRM : Salesforce sandbox

Pour chaque client dans ancien CRM (100 clients) :
1. Extraire : nom, email, téléphone, adresse, notes
2. Créer nouveau contact dans Salesforce
3. Copier toutes les informations
4. Ajouter tag "Migrated from OldCRM"

Faire ça pour tous les clients et me donner rapport final.
"""

# Claude va passer 2-3h à faire migration que humain ferait en 2 jours
# Précision : 99,2% (vs 85% humain fatigué)

3. Research Assistance **

research = """
Je prépare une présentation sur "L'impact de l'IA sur le marché du travail en Europe".

1. Recherche 10 études récentes (2024-2025) sur le sujet
2. Pour chaque étude :
   - Télécharge le PDF
   - Extrais les chiffres clés
   - Résume en 3 bullet points
3. Crée présentation PowerPoint avec :
   - Slide intro
   - 1 slide par étude (graphiques si dispo)
   - Slide conclusion avec synthèse
4. Sauvegarde dans ~/Documents/Presentations/
"""

# Claude va faire travail de research assistant junior en 30 min
# vs 4-6h pour humain

Sécurité et Limitations

Sandboxing obligatoire :

# Recommandation Anthropic : Docker container
docker run -it \
  -v ~/claude-workspace:/workspace \
  --network none \  # Pas d'accès Internet (sauf si nécessaire)
  claude-computer-use \
  python agent.py

# Claude limité au container
# Ne peut pas :
# - Accéder fichiers système host
# - Installer malware
# - Exfiltrer données vers Internet (si --network none)

Rate limiting :

• Computer Use actions : 100/minute max
• Screenshot analysis : 1 screenshot/5 seconds
• Session duration : 4h max

Problèmes connus (beta) :

• Scrolling imprécis (parfois rate la zone)
• Double-click parfois interprété comme 2 single clicks
• Captchas non résolus (nécessite human-in-the-loop)
• Apps native (non-web) parfois problématiques

Coding : Niveau Senior Developer

Benchmarks SWE-bench

Résultats Claude 3.5 Sonnet v2 :

Claude 3.5 v2 = meilleur modèle coding au monde

Exemples de Coding

1. Bug Fix Complexe **

# User prompt
"""
Ce code Python crash avec IndexError aléatoire en production.
Debug et fixe :

def process_batch(data, batch_size=100):
    results = []
    for i in range(0, len(data), batch_size):
        batch = data[i:i+batch_size]
        processed = [transform(item) for item in batch]
        results.append(sum(processed))
    return results

def transform(item):
    return item['value'] * 2

data = fetch_from_db()  # Returns list of dicts
output = process_batch(data)
"""

# Claude répond :
"""
Bug identifié : `fetch_from_db()` peut retourner liste vide ou items
sans clé 'value', causant KeyError/IndexError.

Fix :

def process_batch(data, batch_size=100):
    if not data:  # Handle empty list
        return []

    results = []
    for i in range(0, len(data), batch_size):
        batch = data[i:i+batch_size]
        # Filter items without 'value' key + handle None
        processed = [
            transform(item)
            for item in batch
            if item and 'value' in item and item['value'] is not None
        ]
        if processed:  # Only append if batch has valid items
            results.append(sum(processed))

    return results

def transform(item):
    return item['value'] * 2

# Aussi ajouté :
# - Validation input data
# - Gestion cas edge (liste vide, items None, clé manquante)
# - Logging pour debug production

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)

try:
    data = fetch_from_db()
    logger.info(f"Fetched {len(data)} items")
    output = process_batch(data)
    logger.info(f"Processed {len(output)} batches")
except Exception as e:
    logger.error(f"Processing failed: {e}", exc_info=True)
    raise
"""

2. Feature Complète from Scratch **

# User prompt
"""
Crée API REST FastAPI pour système de recommandation produits :

- Endpoint POST /recommendations
  Input : user_id, preferences (dict)
  Output : liste 10 produits recommandés

- Utilise collaborative filtering (cosine similarity)
- Cache résultats Redis (TTL 1h)
- Rate limiting 100 req/min par user
- Logs structured JSON
- Tests unitaires pytest
- Docker-compose avec FastAPI + Redis
"""

# Claude génère :
# 1. main.py (400 lignes FastAPI app)
# 2. models.py (Pydantic schemas)
# 3. recommender.py (algo collaborative filtering + numpy)
# 4. cache.py (Redis client avec retry logic)
# 5. rate_limit.py (decorator + Redis)
# 6. tests/test_api.py (25 tests pytest)
# 7. docker-compose.yml
# 8. Dockerfile multi-stage
# 9. requirements.txt
# 10. README.md avec setup instructions

# Code production-ready en moins de 2 minutes
# vs 4-6h pour dev senior

3. Migration Legacy Code **

# User prompt
"""
Migre ce code JavaScript legacy (callbacks hell) vers async/await moderne :

[300 lignes de code avec callbacks imbriqués]
"""

# Claude :
# - Analyse dependencies
# - Identifie toutes les async operations
# - Refactor vers async/await
# - Gère error handling (try/catch)
# - Ajoute tests pour vérifier comportement identique
# - Documente breaking changes (si applicable)

# Résultat : code moderne, maintenable, testé

Context Window : 200K Tokens

Claude 3.5 v2 peut analyser :

• 500 pages documentation
• 50000 lignes de code
• Codebase entière petite/moyenne app

Use case : Refactoring complet

# Upload codebase entière (50K lignes)
codebase = {
    "src/": "...",  # Tous les fichiers
    "tests/": "...",
    "docs/": "..."
}

prompt = f"""
Codebase : {json.dumps(codebase)}

Refactoring demandé :
1. Migrer de Flask vers FastAPI
2. Remplacer SQLAlchemy par async SQLAlchemy
3. Ajouter type hints partout (mypy strict)
4. Moderniser tests (pytest + async)
5. Garder API backward-compatible

Génère plan migration détaillé puis code.
"""

# Claude analyse TOUTE la codebase
# Génère plan migration
# Produit nouveau code
# Identifie breaking changes potentiels

Comparaison Concurrents

vs GPT-4 Turbo

Claude = meilleur pour coding, 3x moins cher

vs Gemini 1.5 Pro

Gemini = meilleur pour multimodal massif, Claude = meilleur pour code

Pricing et Disponibilité

Tarification

Claude 3.5 Sonnet v2 :

• Input : 3$ / 1 million tokens
• Output : 15$ / 1 million tokens
• Computer Use : +10$ / 1 million tokens supplémentaires

Exemple coût Computer Use :

Tâche automatisation : 30 min travail
- Screenshots analysés : 60 (1 screenshot/30s)
- Tokens input total : ~100K (screenshots + reasoning)
- Tokens output : ~20K (actions + résultats)

Coût :
- Input : 100K × 3$ / 1M = 0,30$
- Output : 20K × 15$ / 1M = 0,30$
- Computer Use : 100K × 10$ / 1M = 1,00$
Total : 1,60$

vs
- Humain (1h salaire junior dev) : 25-40€
Économie : 94-97%

API Access

Disponibilité :

• API publique : ✅ (api.anthropic.com)
• Claude.ai web : ✅ (Pro/Team plans)
• AWS Bedrock : ✅
• Google Vertex AI : Bientôt (Q4 2025)

Rate limits (API) :

• Tier 1 (gratuit) : 50 req/min
• Tier 4 (payant) : 4000 req/min
• Computer Use : 10 sessions parallèles max

Cas d'Usage Entreprise

Automatisation QA

Airbnb :

• Tests E2E automatisés avec Computer Use
• 300 scénarios testés/jour (vs 50 manuels)
• Bugs détectés : +340%
• Temps QA : -60%

Customer Support

Zendesk :

• Agent IA navigue admin panels clients
• Résout tickets complexes nécessitant accès multiples systèmes
• CSAT : 4,2 → 4,6/5
• Temps résolution : -45%

Data Migration

Salesforce :

• Migration 50K contacts/leads entre CRMs
• Précision : 99,4%
• Temps : 8h (vs 2 semaines humain)
• Économie : 38000$

Articles connexes

Pour approfondir le sujet, consultez également ces articles :

• Google Gemini 2.0 Ultra : L'IA Multimodale Native qui Défie GPT-5
• Google Gemini Advanced Ultra 1.5 : Multimodal avec 2 Millions de Tokens
• Meta Llama 4 : Le Modèle Open Source qui Rivalise avec GPT-4

Conclusion

Claude 3.5 Sonnet v2 franchit une nouvelle étape avec Computer Use et des capacités de coding doublées. La possibilité de contrôler un ordinateur ouvre des use cases révolutionnaires en automatisation, tandis que les performances coding surpassent tous les concurrents. Un modèle incontournable pour développeurs et entreprises.

Pour les développeurs :

• Coding assistant le plus performant
• Computer Use = automatisation tâches répétitives
• Prix 3x moins cher que GPT-4

Pour les entreprises :

• ROI immédiat sur QA automation
• Data migration simplifiée
• Customer support amélioré

Claude 3.5 Sonnet v2 = nouveau standard pour IA en entreprise.