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OpenAI veut faire des agents d’IA un outil de bureau courant avec ChatGPT Work, proposé dès 20 $ par mois. L’entreprise promet des tâches entières réalisées en autonomie pour des non‑ingénieurs, mais l’usage réel révèle des autorisations complexes, des réglages éclatés et des limites fonctionnelles. L’enjeu est commercial autant que technique : étendre l’IA au‑delà du codage pour accroître la consommation de tokens, face à des rivaux sectoriels déjà à l’œuvre. Les premiers cas d’usage existent, tandis que l’audience reste loin de celle de ChatGPT en ligne.
Des frictions d’accès et des limites fonctionnelles observées
Des tests utilisateur décrivent une configuration d’autorisations confuse pour relier un agent à un cloud drive, avec des erreurs répétées lors d’un simple accès en lecture seule et une aide insuffisante du modèle. Une alerte sur mobile a finalement exigé un accès complet pour fonctionner. Plusieurs réglages clés ne sont accessibles que sur le web, poussant à alterner entre l’application web et mobile. Relié à Google Calendar, l’outil sait créer des événements mais pas de nouveaux calendriers. Ces retours jugent l’outil peu pertinent pour des tâches à faible effort, comparables au travail d’un très mauvais stagiaire.
Adoption encore limitée par rapport à ChatGPT en ligne
OpenAI ne précise pas la répartition d’usage entre Work et Codex, mais l’application conjointe ne compte que 20 millions d’utilisateurs, quand l’entreprise dit dépasser le milliard d’utilisateurs interagissant avec ChatGPT en ligne. Pour l’heure, l’outil est positionné sur des tâches de coordination routinières et intensives en données, avec des salariés d’OpenAI qui génèrent des rapports hebdomadaires et transforment des feuilles de calcul en outils de planification. Lancé le mois dernier et accessible dès 20 $ par mois, Work reste donc à faire grandir au‑delà de cette base.
Interface guidée, boutons et skeuomorphisme pour la « découvrabilité »
ChatGPT Work ajoute des boutons pour sélectionner projets et plug‑ins, tout en conservant une saisie unique inspirée du skeuomorphisme afin d’aider à l’adoption. Des débats internes existent sur l’utilité de ces boutons si une requête suffit, mais Andrew Ambrosino défend leur maintien à ce stade pour assurer la découvrabilité, tout en anticipant leur disparition ultérieure. Il soutient que des produits en amont du modèle sont nécessaires pour espérer toucher un milliard d’utilisateurs. La stratégie s’inscrit dans la lignée d’outils qui ont popularisé le « vibe coding » et vise à rendre des fonctions proches d’OpenClaw accessibles par instruction naturelle. Elle tient compte du fait que la plupart n’utilisent pas de CLI et qu’un agent doit composer avec des outils et sites anciens. Ambrosino juge les expérimentations vitales ; lui‑même a accordé de larges accès à ses services personnels et assume un risque, qu’il dit ne pas avoir eu à subir jusqu’ici.
L’équation économique : tokens et rivaux sectoriels
Des agents opérant sur de longues durées consomment davantage de tokens, ce qui accroît la valeur par utilisateur pour OpenAI. Étendre l’usage au‑delà du codage, qui reste un segment étroit, est jugé crucial pour rentabiliser les investissements en entraînement et calcul. Sur le terrain, des acteurs spécialisés comme Harvey dans le droit et Clay dans les ventes avancent avec une approche agnostique au modèle, choisissant l’IA la plus efficace du moment. Des analystes, dont Christian Catalini, estiment que sans actifs complémentaires clés pour industrialiser l’IA, la valeur se captera ailleurs.
Au quotidien : des mémos, des tableaux de bord et des graphiques
Des investisseurs en capital‑risque rapportent assembler communications et analyses en mémos d’investissement avec des agents, quand des équipes d’opérations bâtissent des tableaux de bord et des visualisations sur mesure. Sam Altman s’en sert pour organiser ses vacances ; un ingénieur d’OpenAI a obtenu des graphiques pertinents à partir d’échanges Slack techniques. Pour Akshay Nathan, qui dirige l’ingénierie produit, les salariés font face à un déluge d’informations dispersées dans des systèmes comme Salesforce, et la valeur de ChatGPT est de rendre cet accès réellement exploitable. Work relie ainsi l’agent à l’e‑mail, au navigateur et à de multiples plateformes SaaS pour contextualiser ses actions.
Cas d’usage rapportés en test : calendrier, analyses et veille
Un test utilisateur indique que l’agent a pu extraire un calendrier préscolaire depuis un e‑mail et l’ajouter dans Google Calendar. Le même testeur refuse toutefois d’ouvrir l’accès à des e‑mails sensibles, à des brouillons, ou à des comptes bancaires, tout en jugeant que l’outil gagnerait en utilité avec davantage de confiance. Il évoque un tableau de bord financier auto‑mis à jour sur des sociétés cotées, une base interrogeable sur les lancements spatiaux auparavant construite en Python, ainsi qu’une veille hebdomadaire par e‑mail sur les recherches en IA. Il entend poursuivre ses expérimentations.
Promesse technique et périmètre : du harnais aux projets complexes
Sur le plan technique, chaque LLM s’appuie sur un harnais qui filtre les informations, autorise des outils et formate les réponses ; c’est ce harnais qui, enrichi d’instructions, transforme le modèle en agent pour des tâches de long terme. ChatGPT Work, dérivé de Codex, entend ainsi offrir à des non‑ingénieurs la capacité de mener des projets complexes, au‑delà de la simple question‑réponse. OpenAI présente une mission large de démocratisation, avec un produit lancé le mois dernier et accessible dès 20 $ par mois, à destination de métiers de bureau où les flux numériques dominent. L’ambition reste de dépasser la sphère des développeurs, avec des responsables produits d’OpenAI qui assurent que l’outil peut conduire des tâches entières de manière autonome et sécurisée.
