Tu suis la course aux modèles IA ?
Chaque sortie (GPT, Claude, Gemini, Mistral…) décryptée le soir même, en 5 min. Gratuit.
Inclus dès l'inscription : notre sélection des meilleurs guides & comparatifs IA.
Choisis ton rythme
Gratuit · Pas de spam · Désabonnement en 1 clic
L'essor de l'IA dans les entreprises : une transformation en cours
Les entreprises adoptent l'intelligence artificielle (IA) à des niveaux sans précédent, élargissant non seulement son utilisation, mais aussi la nature des tâches confiées à ces technologies. L'IA en entreprise n'est plus simplement un outil de réponse, mais devient un acteur actif dans l'exécution des tâches. Cependant, toutes les entreprises ne progressent pas au même rythme. Les entreprises les plus avancées, représentant le top 10% en termes d'utilisation mensuelle de l'IA, génèrent désormais 8,3 fois plus de jetons de sortie par utilisateur actif que les entreprises typiques. Ce chiffre est révélateur de l'intensité de l'utilisation et de l'écart croissant entre les leaders et les autres, un écart qui s'accentue avec l'adoption de capacités permettant de connecter les agents au contexte de l'entreprise, aux outils et aux processus de travail répétitifs.
Deux études récentes, "Enterprise Signals" et "How Organizations Use AI: Evidence from ChatGPT", explorent ce phénomène. La première offre une perspective pratique sur l'IA agentique au sein des clients d'entreprise d'OpenAI, tandis que la seconde examine la croissance de l'adoption de l'IA au sein des entreprises, des rôles et des niveaux de séniorité. Ensemble, ces études mettent en évidence un agenda pratique pour les entreprises : connecter les agents au contexte et aux outils nécessaires pour accomplir un travail précieux ; établir des permissions, des revues et une gouvernance claires ; et aider les employés à transformer des flux de travail individuels efficaces en méthodes de travail partagées.
L'évolution vers l'exécution : l'IA prend les commandes
L'IA en entreprise évolue d'une simple réponse à des questions vers l'exécution de tâches complètes. Les assistants aident les employés à réfléchir à leur travail, tandis que les agents les aident à le réaliser. Des outils comme ChatGPT Work et Codex sont capables d'utiliser des outils, de créer des fichiers et de produire du travail pour révision. Par exemple, au lieu de demander à l'IA comment préparer une présentation, un employé peut demander à un agent de rassembler des informations pertinentes à partir de diverses sources et de rédiger la présentation elle-même.
Ce changement est visible dans l'utilisation en entreprise. En juin, Codex a généré 64% des jetons de sortie combinés de Codex et ChatGPT parmi les clients d'entreprise. Les flux de travail agentiques génèrent généralement plus de sortie car ils réalisent des tâches plus longues et en plusieurs étapes, donc ce chiffre reflète à la fois la fréquence d'utilisation de Codex et la quantité de sortie produite par ces tâches.
Un écart qui se creuse entre les entreprises
Chaque mois, les entreprises sont classées selon le nombre de jetons de sortie par utilisateur actif. Les entreprises de pointe, celles du top 10%, génèrent 8,3 fois plus de jetons de sortie par utilisateur actif que les entreprises typiques, qui se situent entre les 45ème et 55ème percentiles. Cet écart est visible à travers divers secteurs et tailles d'entreprise, indiquant que l'utilisation intensive de l'IA n'est pas limitée aux entreprises technologiques. "Enterprise Signals" explore comment cet écart varie selon les secteurs et les fonctions.
Parmi les entreprises publiques américaines étudiées dans "How Organizations Use AI: Evidence from ChatGPT", les adopteurs d'IA avaient des mesures financières plus solides par rapport aux non-adopteurs. Ils détenaient plus d'actifs, employaient plus de travailleurs et avaient des niveaux d'investissement en R&D plus élevés. Ces rapports suggèrent que l'accès à l'IA seul ne suffit pas pour en étendre l'utilisation. Des investissements complémentaires dans l'apprentissage continu des employés, les flux de travail partagés, l'infrastructure de données et la gouvernance peuvent soutenir une adoption plus large et plus profonde.
Les capacités avancées, un atout pour les entreprises de pointe
Pour que les agents IA soient efficaces, ils doivent avoir accès au bon contexte et aux bons outils. Les Plugins regroupent des capacités qui aident les agents à compléter des flux de travail spécifiques. Ils peuvent combiner des compétences fournissant des instructions réutilisables avec des applications connectées aux données, outils et actions de l'entreprise. Par exemple, un Plugin de vente peut combiner le playbook d'une équipe avec l'accès à son CRM, permettant à un agent d'utiliser des informations clients actuelles et des propositions passées pour préparer une réponse personnalisée à réviser.
Les entreprises de pointe ont un avantage clair en matière de capacités avancées. Parmi les utilisateurs actifs hebdomadaires, 21% des entreprises de pointe utilisent des Plugins et 19% utilisent des compétences, contre seulement 9% et 3% dans les entreprises typiques. Cependant, l'adoption dans les entreprises de pointe ne représente qu'une fraction de ce qui est possible. Chez OpenAI, 95% des employés utilisent des Plugins chaque semaine, soulignant le potentiel d'une utilisation plus profonde de ces capacités. Notre recherche sur la façon dont les agents transforment le travail fournit un aperçu plus détaillé de la manière dont les employés d'OpenAI utilisent ces capacités avancées.
L'IA s'étend au travail de connaissance
L'ingénierie logicielle a été un centre précoce d'adoption agentique, mais l'utilisation de Codex croît rapidement dans les fonctions de travail de connaissance. Depuis février, le nombre d'utilisateurs actifs hebdomadaires de Codex en entreprise a augmenté de 108 fois dans le secteur juridique, de 41 fois dans les ventes, de 41 fois dans le recrutement et de 26 fois dans le marketing, contre 5 fois dans l'ingénierie. Chez Virgin Atlantic, ce changement est visible dans l'ensemble de l'entreprise. Les équipes d'ingénierie utilisent Codex pour refactoriser le code hérité en 30 minutes au lieu de deux semaines. Leurs équipes produits utilisent ChatGPT Work pour réaliser des semaines de recherche concurrentielle en quelques heures, façonnant ainsi la stratégie numérique de l'entreprise pour les cinq prochaines années. "Enterprise Signals" explore comment ces capacités se répandent à travers les secteurs et les fonctions, s'appuyant sur un échantillon de plus de 10 millions de messages.
Les jeunes employés, fers de lance de l'adoption de l'IA
Contrairement à ce que certaines enquêtes ont rapporté, les données administratives provenant de millions de conversations révèlent que l'utilisation de l'IA est plus élevée parmi les employés en début de carrière que parmi les cadres. Six mois après l'adoption, ces jeunes employés ont envoyé 13 messages de plus par semaine que les cadres. Pour les dirigeants, ce résultat souligne une opportunité pratique d'identifier les employés ayant les habitudes d'IA les plus solides et de rendre leurs flux de travail visibles, aidant ainsi les pratiques efficaces à se répandre à tous les niveaux.
Réduire l'écart : un défi pour les dirigeants
Bien que les entreprises aient accès aux mêmes modèles d'IA, les entreprises de pointe les mettent en œuvre plus rapidement et plus profondément dans leurs organisations. L'opportunité pour les dirigeants est de réduire l'écart entre les entreprises de pointe en étendant les flux de travail agentiques au-delà de l'ingénierie et en transformant des cas d'utilisation individuels réussis en pratiques répétables à l'échelle de l'organisation. En connectant les agents au contexte et aux outils de l'entreprise, avec des permissions claires, une gouvernance et une révision humaine, les entreprises peuvent passer de l'assistance à l'exécution.
