Le Super Bowl ne se joue pas seulement sur le terrain. Cette année, c’est une bataille d’intelligences artificielles qui s’est également disputée à la mi‑temps.

Anthropic, le créateur du modèle Claude, a diffusé une publicité de 60 secondes vivement commentée, dénonçant avec ironie l’intégration croissante de contenus sponsorisés dans ChatGPT, le produit vedette d’OpenAI.

Le spot d’Anthropic, titré « Keep the Signal Clear », illustrait un utilisateur s’adressant à une IA dont les réponses deviennent progressivement parasitées par des messages commerciaux. La voix off concluait : « Une IA devrait vous écouter, pas vous vendre. »

Sans jamais nommer OpenAI, la référence était évidente : depuis janvier 2026, OpenAI teste aux États‑Unis des “réponses sponsorisées” dans ChatGPT, en partenariat avec plusieurs marques. Cette initiative, présentée comme « une manière d’assurer la durabilité du service », a suscité de vifs débats sur la neutralité de l’IA conversationnelle.

OpenAI défend son modèle économique

Dans un communiqué post‑Super Bowl, OpenAI a réaffirmé sa volonté de « maintenir un équilibre entre accessibilité et soutenabilité », estimant que la publicité contextuelle pouvait financer l’usage gratuit sans compromettre la qualité des réponses. L’entreprise a précisé que les contenus sponsorisés resteraient « clairement identifiés » et « non intrusifs ».

Mais cette explication ne convainc pas tout le monde. De nombreux observateurs estiment que la confiance dans les assistants IA repose sur leur impartialité perçue, un capital symbolique qu’une banalisation de la publicité pourrait fragiliser.

Anthropic sur la ligne « éthique »

En misant sur cette campagne coûteuse (estimée à près de 14 millions $ pour une minute d’antenne), Anthropic cherche autant à renforcer sa notoriété grand public qu’à se positionner comme la conscience morale du secteur. L’entreprise met en avant un modèle économique centré sur les abonnements professionnels et les partenariats sans publicité.

Selon ses dirigeants, le message visait à rappeler qu’« une IA responsable doit être un outil de pensée libre de toute influence commerciale ». Une pique qui, dans le contexte actuel d’une course effrénée à la rentabilité des modèles, tombe à point nommé.

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Pour vendre son nouvel agent Codex aux utilisateurs de PC, OpenAI a diffusé lors du Super Bowl 2026 une publicité montrant… une interface macOS maquillée sur un ordinateur Windows. Un faux raccord repéré par les internautes, qui trahit sûrement un retard technique.

« Hello world ne compile pas ».

Avec un tel intitulé, le premier ticket ouvert dans le dépôt GitHub de CCC n’est pas passé inaperçu. Il faut dire que le projet lui-même a particulièrement attiré l’attention. Et pour cause : Claude est parvenu à créer son propre compilateur C.

Un ingénieur d’Anthropic est à l’origine de la démarche. Il lui aura fallu deux semaines, environ 2000 sessions Claude Code et près de 20 000 $ de coûts d’API pour la mener à bien, explique-t-il. Au final, il y a environ 100 000 lignes de code Rust… et la capacité à compiler Linux 6.9 sur x86-64, i686, AArch64 et RISC-V 64, sans dépendances.

GCC comme oracle et un lieur qui fait encore défaut

La compilation se fait sans erreurs (ce qui est notable), mais l’assemblage et l’édition de liens – composantes cruciales d’un compilateur – ne sont pas stables. Par ailleurs, les niveaux d’optimisation doivent encore être implémentés.

Si la supervision humaine fut minimale (pas de consignes de débogage, notamment, ni de fourniture de feed-back sur la qualité du code), Claude n’a pas été tout à fait autonome. Outre les tests qui ont permis de le garder sur les rails au fil du projet, un algorithme de synchronisation a évité que des agents tentent de résoudre le même problème en même temps.

CCC (Claude’s C Compiler) a effectivement exploité des instances parallèles de Claude Opus 4.6. L’approche a favorisé la spécialisation des tâches : un agent pour fusionner le code en double, un deuxième pour écrire la doc, un troisième pour analyser la conception du projet point de vue d’un développeur Rust, etc.

L’algo en question pose des verrous sur des tâches en écrivant des fichiers texte dans un dossier current_tasks/. Les conflits de merge sont fréquents, mais Claude sait les gérer, nous affirme-t-on. À chaque session, tous les agents ont leur propre conteneur Docker avec une copie locale du repo Git.

Ce système a fonctionné pour compiler de « petits » projets open source (SQLite, QuickJS, mbedTLS, libpng…), chaque agent pouvant se concentrer sur l’un d’entre eux. Avec Linux, ils ont fini par converger sur la même tâche. Et donc à se « marcher sur les pieds ». Le compilateur GCC a alors été utilisé comme oracle. Le tout sans orchestrateur : chaque agent décide de ses actions, en documentant ses éventuels échecs.

Une compilation moins efficace…

Claude Opus 4.5 fut le premier LLM d’Anthropic capable de produire un compilateur réussissant les suites de tests référentes, fait remarquer l’ingénieur. L’apport de Claude Opus 4.6 est le passage à l’échelle, sur un projet de l’ampleur du noyau Linux.

Le code généré n’est cependant pas très efficace, reconnaît-il. Même avec toutes les optimisations possibles, on n’atteint pas ce que GCC délivre sans.
Un comparatif tiers le confirme. Son auteur a analysé, d’une part, la compilation de Linux 6.9 (x86-64). De l’autre, celle de SQLite 3.46.0. Son setup : deux VM Debian sous Proxmox, chacune sur son nœud physique (6 vCPU, 16 Go de RAM, 100 Go NVMe).

Avec GCC 14.2.0, la compilation de SQLite prend 64,6 s. Il en faut 87 avec CCC.
Sans optimisation, GCC produit un binaire de 1,55 Mo. Contre 4,27 Mo pour CCC. Le premier consomme au maximum 272 Mo de RAM ; le second, 1616 Mo.

… et surtout une exécution beaucoup plus lente

L’écart est beaucoup plus net sur le temps d’exécution : 10,3 secondes avec GCC sans optimisation… contre 2 h 6 min avec CCC. Cette lenteur n’est pas uniforme. Elle est moindre sur des requêtes somples comme la suppression de tables ou l’ajout de lignes. Elle est au contraire bien plus importante avec les opérations qui impliquent des boucles imbriquées.

Cette différence s’explique entre autres par une mauvaise allocation des registres CPU (CCC éparpille les variables sur la pile). La taille du code généré joue aussi : elle favorise les défauts de cache d’instructions (le CPU ne peut pas tout conserver en L1/L2). De surcroît, la production de pointeurs corrompus et l’absence de génération de tables de symboles rend le profilage et le débogage impossibles.

Pour ce qui est du kernel, CCC compile tous les fichiers sources sans erreur, mais échoue au niveau du lieur. Il génère, en particulier, des entrées de relocalisation incorrectes pour les jump labels.

Illustration générée par IA

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