{"id":658854,"date":"2026-10-14T10:53:44","date_gmt":"2026-10-14T08:53:44","guid":{"rendered":"https:\/\/aivancity.ai\/blog\/?p=658854"},"modified":"2026-10-14T10:57:58","modified_gmt":"2026-10-14T08:57:58","slug":"etude-openai-chatgpt-elargissement-metiers","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aivancity.ai\/blog\/etude-openai-chatgpt-elargissement-metiers\/","title":{"rendered":"Ce que r\u00e9v\u00e8le l\u2019\u00e9tude d\u2019OpenAI sur l\u2019\u00e9largissement des m\u00e9tiers avec ChatGPT"},"content":{"rendered":"\n
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\n L<\/span>e 16 septembre 2026<\/strong>,\n l\u2019\u00e9quipe de recherche \u00e9conomique<\/strong>\n d\u2019OpenAI<\/strong>\n a publi\u00e9 une \u00e9tude portant sur\n plus de 1,5 million de messages professionnels<\/strong>\n envoy\u00e9s \u00e0 ChatGPT<\/strong> par des utilisateurs\n enregistr\u00e9s aux \u00c9tats-Unis<\/strong>.\n Les r\u00e9sultats sugg\u00e8rent que certains salari\u00e9s reviennent\n r\u00e9guli\u00e8rement vers des t\u00e2ches traditionnellement associ\u00e9es\n \u00e0 d\u2019autres professions<\/strong>.\n Cette \u00e9volution peut\n \u00e9largir le contenu des m\u00e9tiers<\/strong>\n avant m\u00eame que leurs intitul\u00e9s ne changent,\n mais l\u2019\u00e9tude ne mesure ni\n la productivit\u00e9 obtenue, ni la qualit\u00e9 des r\u00e9sultats,\n ni les effets sur l\u2019emploi et les r\u00e9mun\u00e9rations.<\/strong>\n <\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\nUne \u00e9tude sur les usages professionnels r\u00e9els de ChatGPT\n <\/h2>\n\n<\/div>\n\n\n\n

Le rapport Work at the Frontier analyse plus de 1,5 million de messages class\u00e9s comme professionnels, envoy\u00e9s entre avril et juillet 2026 depuis des comptes ChatGPT individuels. Les participants disposaient parall\u00e8lement d\u2019un compte ChatGPT Business, ce qui a permis \u00e0 OpenAI d\u2019associer leurs messages \u00e0 un m\u00e9tier ou \u00e0 un service d\u00e9clar\u00e9 lors de l\u2019inscription.[1]<\/a><\/p>\n\n\n\n

Cette pr\u00e9cision m\u00e9thodologique est importante. Les messages ne proviennent pas des espaces ChatGPT Business des entreprises et l\u2019\u00e9tude n\u2019observe pas l\u2019int\u00e9gralit\u00e9 du travail effectu\u00e9. OpenAI indique avoir exclu les utilisateurs ayant refus\u00e9 l\u2019utilisation de leurs donn\u00e9es pour l\u2019entra\u00eenement, supprim\u00e9 automatiquement les informations personnelles avant classification et emp\u00each\u00e9 les chercheurs de lire les conversations individuelles.[1]<\/a><\/p>\n\n\n\n

Le laboratoire compare ensuite les demandes aux activit\u00e9s r\u00e9pertori\u00e9es dans O*NET, la base am\u00e9ricaine des m\u00e9tiers et des t\u00e2ches. Une demande est consid\u00e9r\u00e9e comme \u00ab transversale \u00bb lorsqu\u2019elle correspond davantage \u00e0 une autre famille professionnelle qu\u2019au m\u00e9tier d\u00e9clar\u00e9 par l\u2019utilisateur. L\u2019\u00e9tude cherche ainsi \u00e0 savoir si l\u2019IA permet seulement une exp\u00e9rimentation ponctuelle ou si certaines activit\u00e9s nouvelles s\u2019installent dans les routines.<\/p>\n\n\n\n

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\nDes t\u00e2ches ext\u00e9rieures au m\u00e9tier qui deviennent r\u00e9currentes\n <\/h2>\n\n<\/div>\n\n\n\n

Parmi environ 6 200 personnes observ\u00e9es de mani\u00e8re continue pendant les quatre mois, la part des messages correspondant \u00e0 des t\u00e2ches transversales d\u00e9j\u00e0 utilis\u00e9es est pass\u00e9e de 13,1 % en avril \u00e0 25,9 % en juillet. L\u2019indicateur a presque doubl\u00e9, mais sa construction favorise m\u00e9caniquement une progression : chaque nouveau mois augmente le nombre de t\u00e2ches pouvant \u00eatre qualifi\u00e9es de r\u00e9currentes. OpenAI le pr\u00e9cise dans le rapport.[1]<\/a><\/p>\n\n\n\n

Une seconde comparaison renforce n\u00e9anmoins l\u2019hypoth\u00e8se d\u2019une installation dans les pratiques. Lorsqu\u2019un utilisateur avait mobilis\u00e9 ChatGPT pour une t\u00e2che transversale au cours d\u2019un mois, il revenait vers cette m\u00eame cat\u00e9gorie le mois suivant dans 23,6 % des cas, contre 8,4 % chez des utilisateurs comparables qui ne l\u2019avaient pas utilis\u00e9e auparavant. L\u2019\u00e9cart est de 15,2 points.[1]<\/a><\/p>\n\n\n\n

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\n Indicateur observ\u00e9\n <\/th>\n\n \n R\u00e9sultat publi\u00e9\n <\/th>\n\n \n Ce qu\u2019il permet de comprendre\n <\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n\n
\n Messages analys\u00e9s\n <\/td>\n\n \n Plus de 1,5 million\n <\/td>\n\n \n \u00c9chantillon important de demandes professionnelles, mais limit\u00e9 \u00e0 une population s\u00e9lectionn\u00e9e d\u2019utilisateurs am\u00e9ricains.\n <\/td>\n <\/tr>\n\n
\n Cohorte suivie quatre mois\n <\/td>\n\n \n Environ 6 200 utilisateurs\n <\/td>\n\n \n Analyse de la r\u00e9currence chez des personnes ayant au moins dix messages \u00e9chantillonn\u00e9s chaque mois.\n <\/td>\n <\/tr>\n\n
\n Part des t\u00e2ches transversales d\u00e9j\u00e0 utilis\u00e9es\n <\/td>\n\n \n 13,1 % en avril ; 25,9 % en juillet\n <\/td>\n\n \n Progression compatible avec l\u2019int\u00e9gration de nouvelles t\u00e2ches, sans d\u00e9montrer un changement contractuel du m\u00e9tier.\n <\/td>\n <\/tr>\n\n
\n Retour le mois suivant\n <\/td>\n\n \n 23,6 % contre 8,4 %\n <\/td>\n\n \n Une t\u00e2che d\u00e9j\u00e0 r\u00e9alis\u00e9e avec l\u2019IA r\u00e9appara\u00eet plus souvent, mais la relation n\u2019\u00e9tablit pas \u00e0 elle seule une causalit\u00e9.\n <\/td>\n <\/tr>\n\n
\n Retour moyen apr\u00e8s une premi\u00e8re utilisation\n <\/td>\n\n \n 18,5 %\n <\/td>\n\n \n Environ une combinaison utilisateur-t\u00e2che sur cinq est r\u00e9utilis\u00e9e le mois suivant.\n <\/td>\n <\/tr>\n <\/tbody>\n <\/table>\n<\/div>\n\n\n\n
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\n 03\n <\/div>\n\n

\nTous les \u00e9largissements de t\u00e2ches ne se valent pas\n <\/h2>\n\n<\/div>\n\n\n\n

Les taux de retour varient fortement selon la nature du travail. Les \u00e9changes avec les clients atteignent 54 %, la r\u00e9daction publicitaire ou promotionnelle 44 % et la cr\u00e9ation de supports marketing 37 %. \u00c0 l\u2019inverse, la recherche juridique n\u2019est reprise que dans 10 % des cas, tandis que l\u2019explication d\u2019informations financi\u00e8res et la pr\u00e9sentation d\u2019informations professionnelles atteignent 15 %.[1]<\/a><\/p>\n\n\n\n

Cette diff\u00e9rence peut refl\u00e9ter la fr\u00e9quence naturelle des t\u00e2ches, mais aussi le niveau de risque per\u00e7u. Produire une premi\u00e8re version d\u2019un message commercial est relativement facile \u00e0 contr\u00f4ler. Interpr\u00e9ter une r\u00e8gle juridique ou expliquer une information financi\u00e8re exige une expertise, une validation et une responsabilit\u00e9 plus clairement identifi\u00e9es. Le faible taux de r\u00e9p\u00e9tition ne signifie donc pas que l\u2019IA est incapable d\u2019aider, mais que l\u2019int\u00e9gration d\u00e9pend du contexte et des cons\u00e9quences d\u2019une erreur.<\/p>\n\n\n\n

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\n T\u00e2che transversale\n <\/th>\n\n \n Taux de retour le mois suivant\n <\/th>\n\n \n Lecture prudente\n <\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n\n
\n \u00c9changer sur des biens ou services avec des clients\n <\/td>\n\n \n 54 %\n <\/td>\n\n \n Usage fr\u00e9quent et facilement int\u00e9gr\u00e9, sous r\u00e9serve du contr\u00f4le de l\u2019information communiqu\u00e9e.\n <\/td>\n <\/tr>\n\n
\n R\u00e9diger des contenus publicitaires ou promotionnels\n <\/td>\n\n \n 44 %\n <\/td>\n\n \n La g\u00e9n\u00e9ration acc\u00e9l\u00e8re les premiers jets, mais ne garantit ni la conformit\u00e9 ni la coh\u00e9rence de marque.\n <\/td>\n <\/tr>\n\n
\n Cr\u00e9er des supports marketing\n <\/td>\n\n \n 37 %\n <\/td>\n\n \n L\u2019IA facilite la production, sans remplacer la connaissance du march\u00e9 et la validation humaine.\n <\/td>\n <\/tr>\n\n
\n Expliquer des informations financi\u00e8res\n <\/td>\n\n \n 15 %\n <\/td>\n\n \n Le risque d\u2019erreur et les exigences de pr\u00e9cision peuvent limiter la d\u00e9l\u00e9gation.\n <\/td>\n <\/tr>\n\n
\n Effectuer une recherche juridique\n <\/td>\n\n \n 10 %\n <\/td>\n\n \n La faible r\u00e9currence peut refl\u00e9ter le besoin de sources \u00e0 jour et de comp\u00e9tences sp\u00e9cialis\u00e9es.\n <\/td>\n <\/tr>\n\n <\/tbody>\n <\/table>\n<\/div>\n\n\n\n
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\n 04\n <\/div>\n\n

\nL\u2019IA permet-elle r\u00e9ellement d\u2019emprunter une expertise ?\n <\/h2>\n\n<\/div>\n\n\n\n

OpenAI observe que les demandes transversales sont l\u00e9g\u00e8rement plus courtes, environ vingt caract\u00e8res de moins en moyenne. Elles sollicitent moins souvent des explications, des conseils ou un format d\u00e9taill\u00e9, mais fournissent davantage d\u2019exemples et de contexte et demandent plus fr\u00e9quemment une v\u00e9rification. Les auteurs avancent l\u2019id\u00e9e d\u2019une \u00ab expertise emprunt\u00e9e \u00bb : l\u2019utilisateur apporte un probl\u00e8me et des \u00e9l\u00e9ments de contexte, puis mobilise le mod\u00e8le pour appliquer des connaissances issues d\u2019un autre domaine.[1]<\/a><\/p>\n\n\n\n

Cette interpr\u00e9tation doit rester prudente. Un r\u00e9sultat bien formul\u00e9 ne prouve pas l\u2019acquisition d\u2019une comp\u00e9tence. L\u2019utilisateur peut obtenir un livrable sans comprendre la m\u00e9thode, les hypoth\u00e8ses ou les limites. \u00c0 court terme, cela r\u00e9duit les frictions entre services. \u00c0 plus long terme, l\u2019organisation doit distinguer l\u2019autonomie assist\u00e9e, qui repose sur une capacit\u00e9 de contr\u00f4le, d\u2019une d\u00e9l\u00e9gation non ma\u00eetris\u00e9e susceptible d\u2019affaiblir l\u2019apprentissage.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019Organisation internationale du travail estime qu\u2019un travailleur sur quatre dans le monde exerce un m\u00e9tier pr\u00e9sentant un certain degr\u00e9 d\u2019exposition \u00e0 l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative. Elle consid\u00e8re toutefois que la transformation des t\u00e2ches est plus probable que la disparition compl\u00e8te de la plupart des emplois, notamment parce que l\u2019intervention humaine reste n\u00e9cessaire.[2]<\/a> L\u2019\u00e9tude d\u2019OpenAI apporte un \u00e9clairage comportemental compatible avec cette th\u00e8se, sans mesurer directement l\u2019emploi.<\/p>\n\n\n\n