Africa-Press – Guinee Bissau. Moteurs de recherche, outils bureautiques, messageries… L’intelligence artificielle générative s’immisce partout. OpenAI a même lancé en octobre une application de réseau social destinée aux vidéos générées par son modèle Sora2. Mais qu’en est-il des usages réels? Notamment dans les activités professionnelles avec lesquelles les fournisseurs de technologies espèrent rentabiliser leurs développements?
Coup sur coup, en septembre, OpenAI et Anthropic ont levé le voile sur la manière dont leurs modèles respectifs, ChatGPT et Claude, étaient utilisés. Associée à un économiste de l’université Harvard (États-Unis), une équipe d’OpenAI a ainsi publié un rapport analysant des échantillons d’au moins un million de messages ou conversations dans ChatGPT entre mai 2024 et juin 2025.
Le premier constat est net: 73 % des messages ne sont pas liés au travail de l’utilisateur, quand cette part n’était que de 53 % en 2024. À 77 %, les conversations concernent des tâches quotidiennes, de la recherche d’information, ou encore des renseignements pratiques (tutoriels, santé…). Dans 49 % des cas, il s’agit d’une question directe, demande d’information, de conseil. Si 40 % des messages impliquent que ChatGPT effectue une tâche (écrire le premier jet d’un texte, résumer), un tiers d’entre eux concerne le travail. OpenAI est ainsi obligé de reconnaître que la programmation informatique n’est qu’ »une activité de niche » sur ChatGPT: 4,2 % des messages s’y rapportent, contre plus de 30 % avec Claude.
De son côté, Anthropic a opté pour une approche différente. Son analyse examine trois périodes entre décembre 2024 et août 2025 et ne porte que sur des activités professionnelles. Mais les chiffres restent révélateurs: à 36 %, la programmation et les mathématiques dominent les usages, comme dans l’étude publiée en février (37 %). Ceux relatifs à l’éducation scolaire et aux bibliothèques progressent de 9 à 13 %, mais dans le secteur des affaires et de la finance, Claude décline de 6 à 3 % et dans le management, de 5 à 3 %.
Mauvaise adaptation de l’IA aux outils existants
Un des rapports les plus instructifs est peut-être celui du Massachusetts Institute of Technology (MIT, États-Unis), fondé sur des sondages et des entretiens, publié lui aussi en septembre. Il se focalise sur l’IA générative dans les entreprises américaines réalisant un chiffre d’affaires de 100 millions de dollars. Celles-ci sont 80 % à avoir lancé une phase d’étude pour un outil d’IA générique, 50 % à mener un projet pilote, mais 40 % à témoigner d’une mise en œuvre réussie, c’est-à-dire avec un retour sur investissement.
Ces chiffres tombent à 60 %, 20 % et, surtout, 5 % quand l’outil est conçu pour effectuer une tâche précise. L’un des freins principaux vient de ce que la plupart des produits proposés s’intègrent mal aux processus de travail existants, y compris les IA développées en interne. Le changement de paradigme promis se fait attendre.
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