Anthropic, l'entreprise derrière Claude, largement considéré comme l'un des systèmes d'IA les plus performants aujourd'hui, n'a pas construit sept modèles complètement différents. Ce qu'ils ont construit est plus simple qu'il n'apparaît d'abord. C'est un système, organisé comme une échelle. Les noms peuvent sembler confus au début, mais dans la pratique il n'y a que cinq niveaux à comprendre, passant de rapide et efficace à des formes de raisonnement de plus en plus puissantes. Une fois que vous comprenez cette échelle, le système devient beaucoup plus facile à utiliser.
Un thérapeute a récemment dit, "Je continue d'entendre différents noms, Haiku, Sonnet, Opus, et je ne sais pas lequel je devrais utiliser." C'est une expérience très courante. La difficulté n'est pas la technologie elle-même, mais sa présentation. Quand il y a trop de noms, il commence à se sentir compliqué très rapidement.
Une façon plus utile de comprendre Claude est celle-ci : il n'y a pas beaucoup de systèmes d'IA séparés. C'est un système organisé comme une échelle. Chaque nom représente un niveau de capacité différent, passant de rapide et simple à plus puissant et complexe. Une fois que vous le voyez ainsi, la confusion devient beaucoup plus facile à gérer.
Au niveau le plus bas est Haiku. C'est l'option la plus rapide et la plus abordable. Il fonctionne bien pour des tâches simples et répétitives qui ne nécessitent pas une pensée profonde. Par exemple, un thérapeute pourrait utiliser Haiku pour résumer des notes de session, réécrire un paragraphe ou organiser de brèves informations. Il est utile pour gagner du temps, mais il n'est pas conçu pour un raisonnement clinique complexe.
Le niveau suivant est Sonnet, et c'est le modèle que la plupart des cliniciens trouveront utile dans le travail quotidien. Il offre un bon équilibre entre qualité et coût. Sonnet peut soutenir des tâches comme rédiger des notes de cas, élaborer des plans de traitement ou créer du matériel psychoéducatif. Elle est fiable et claire, sans trop de ressources. Pour de nombreux thérapeutes, cela devient le choix par défaut.
Au-dessus, c'est Opus, qui est conçu pour une pensée plus exigeante. C'est le modèle à utiliser lorsque le travail devient plus complexe, comme explorer les formulations de cas, comparer les possibilités de diagnostic ou intégrer la recherche dans la pratique. Il peut gérer plus de profondeur, mais il nécessite aussi plus de ressources, de sorte qu'il est généralement mieux utilisé lorsque nécessaire plutôt que tout le temps.
En haut de l'échelle sont Fable et Mythos. Ce ne sont pas deux systèmes différents, mais le même modèle avec des paramètres différents. Fable comprend les garde-corps de sécurité, ce qui signifie qu'il est plus prudent lorsqu'il s'agit de sujets sensibles ou à risque élevé. Mythos a moins de restrictions et permet des réponses plus ouvertes, mais il est généralement limité à l'utilisation d'experts. Pour la plupart des milieux cliniques, Fable est le choix le plus approprié et responsable.
Cependant, une évolution récente ajoute une limite clé: le gouvernement américain a publié une directive sur le contrôle des exportations suspendant l'accès à Fable 5 et à Mythos 5 pour les ressortissants étrangers, tant à l'intérieur qu'à l'extérieur des États-Unis. Par conséquent, ces systèmes peuvent être brusquement indisponibles pour de nombreux utilisateurs dans la pratique.
La réflexion sur une échelle peut aider à guider les décisions dans la pratique. Au lieu de demander quel modèle est le meilleur?, il est plus utile de demander: «Combien de soutien ai-je besoin pour cette tâche?» Les tâches simples peuvent rester aux niveaux inférieurs, tandis que les questions cliniques plus complexes peuvent nécessiter un déplacement plus élevé. Cette approche est semblable à la façon dont les thérapeutes ajustent déjà les interventions en fonction des besoins des clients.
Il est également important de se rappeler que ces outils appuient la pensée, mais ne remplacent pas le jugement clinique. L'IA peut aider à organiser des idées, suggérer des possibilités ou clarifier le langage, mais elle ne comprend pas parfaitement le client ou la relation thérapeutique. Le clinicien demeure responsable de l'interprétation et de la décision de ce qui est approprié.
Il y a aussi des considérations éthiques à garder à l'esprit. Lorsqu'on utilise l'IA dans des contextes cliniques ou de recherche, il est important d'être transparent sur la façon dont elle est utilisée et de s'assurer que les renseignements sensibles sont traités avec soin. Les cliniciens doivent également être conscients que les systèmes d'IA peuvent refléter des biais ou faire des erreurs, même lorsque les réponses semblent confiantes. Un examen attentif et une réflexion critique sont toujours nécessaires.
À mesure que ces outils deviennent plus courants, ils peuvent commencer à façonner la façon dont les cliniciens écrivent, pensent et communiquent. Cela crée de nouvelles possibilités, mais aussi de nouvelles responsabilités. Il sera important de continuer à réfléchir sur la façon dont l'IA s'inscrit dans la pratique clinique, plutôt que de l'utiliser automatiquement ou sans question.
En fin de compte, le but n'est pas de maîtriser chaque modèle ou fonctionnalité. Il suffit de comprendre la structure de base : une échelle, avec différents niveaux de soutien. Avec cette perspective, l'IA devient moins écrasante et plus pratique. Il peut alors servir d'extension utile du travail clinique, tandis que le thérapeute reste au centre de la prise de décision et des soins.