L’équipe de recherche économique d’OpenAI étudie les effets de l’IA sur les travailleurs, les entreprises, les institutions et l’économie dans son ensemble. Pour ce faire, nous combinons des recherches économiques rigoureuses, une analyse des données sur les produits et leur utilisation qui préserve la confidentialité, des partenariats avec des clients et des institutions, ainsi que des collaborations avec des chercheurs externes.
Nous lançons le Programme d’échange en recherche économique d’OpenAI pour officialiser et élargir nos collaborations avec des chercheurs externes. Le Programme soutiendra des collaborations soigneusement délimitées avec des chercheurs afin de produire des recherches empiriques de grande qualité sur les répercussions économiques de l’IA.
Nous recherchons des projets qui partent d’une question économique importante sur l’IA, puis expliquent clairement comment les données sur l’utilisation des outils d’OpenAI peuvent apporter un éclairage empirique distinctif sur cette question, tout en préservant la confidentialité des utilisateurs.
Nous sollicitons des propositions qui abordent une ou plusieurs des grandes questions suivantes. Cette liste n’est pas exhaustive, et nous accueillons les propositions solides qui cadrent avec les objectifs généraux du Programme :
Effets sur le marché du travail : Comment aller au-delà de l’exposition à l’IA pour mesurer quelles professions connaissent déjà, ou sont réellement susceptibles de connaître, un renforcement des capacités, un remplacement de la main-d’œuvre, la création de nouvelles tâches ou une croissance de l’emploi à mesure que les capacités des modèles s’améliorent?
Comportement des employeurs et conception des postes : Comment l’IA modifie-t-elle le comportement des employeurs, notamment leurs besoins de recrutement, la définition des postes à pourvoir, la présélection, la rémunération et la structure des équipes? Les entreprises repensent-elles les postes en fonction de l’IA?
Bien-être des ménages : Quelles sont les répercussions de l’IA sur le bien-être des ménages en dehors du travail formel, notamment sur la prise de décision, l’emploi du temps, les soins aux proches, la planification financière, l’orientation dans le système de santé et le bien-être économique au quotidien?
IA et éducation : Comment les enseignants utilisent-ils les outils d’IA, et leurs rôles changent-ils ou s’élargissent-ils sous l’effet de l’IA? Comment l’exposition à l’IA modifie-t-elle les choix des étudiants en matière d’apprentissage et de préparation à la carrière?
Inégalités d’accès et de bénéfices : Qui ne bénéficie pas de l’IA, et pourquoi? Quels sont les obstacles les plus importants et comment les surmonter?
Petites entreprises et travail autonome : Comment l’IA touche-t-elle les petites entreprises, les pigistes, les propriétaires uniques, les créateurs et les autres formes d’activité économique autonome ou informelle?
Secteur public et contextes civiques : Quels sont les effets économiques de l’IA dans le secteur public et les contextes civiques, notamment sur la productivité du secteur public, l’accès aux prestations, l’administration de l’éducation, les organismes d’emploi, la délivrance de permis, l’administration fiscale et la prestation de services publics?
Production de connaissances et innovation : Comment l’IA modifie-t-elle la production de connaissances et l’innovation, notamment la science, la R&D, les processus de recherche, la productivité des experts, les brevets et la diffusion des connaissances de pointe?
Structure des marchés : Quels sont les effets de l’adoption de l’IA sur la structure des marchés, notamment la concentration, l’avantage concurrentiel des entreprises, la dépendance aux plateformes, le pouvoir de négociation, les relations avec les fournisseurs et les barrières à l’entrée?
Mesure de la valeur : Comment mesurer la valeur économique de l’IA, notamment la disposition à payer, la valeur révélée, les gains de temps par tâche, les coûts évités, la production ajustée en fonction de la qualité et les gains de productivité durables?
Les propositions peuvent porter sur une seule question ou combiner des questions connexes. Nous encourageons fortement les plans de recherche qui vont au-delà des corrélations descriptives pour permettre une identification crédible des effets causaux lorsque la question de recherche appelle des conclusions sur la causalité.
Nous choisissons délibérément de soutenir un portefeuille de projets couvrant différents horizons temporels :
Court terme (2 à 6 mois) : Études rapides utilisant des données existantes approuvées, des données publiques ou des données de partenaires bien délimitées pour dégager de premiers signaux.
Moyen terme (6 à 12 mois) : Études qui suivent les résultats dans le temps, testent des interventions précises ou exploitent des variations quasi expérimentales.
Les candidats doivent préciser l’échéancier visé par leur proposition et expliquer pourquoi cet horizon convient à la question étudiée.
Chaque projet sélectionné recevra :
Une subvention de recherche unique pour le ou les chercheurs principaux : 25 000 $
Une allocation mensuelle pour un auxiliaire de recherche ou une rémunération pour un contractuel : 7 500 $
Un accès à des données approuvées sur les produits et leur utilisation, respectueuses de la confidentialité, dans le cadre d’une entente de non-divulgation et sous réserve des exigences de gouvernance des données, de confidentialité, juridiques et de sécurité.
Un processus de soutien interne défini pour la délimitation du projet, l’intégration, les approbations relatives aux données, la révision et la diffusion.
Cette structure vise à réduire les coûts de coordination, à accélérer l’exécution et à préserver l’indépendance des chercheurs tout en assurant la faisabilité. Les travaux d’analyse dans le cadre des collaborations externes doivent être effectués par le chercheur invité ou son auxiliaire de recherche, sans compter sur l’équipe de recherche économique pour des extractions de données ou des analyses sur mesure propres au projet.
Les projets financés doivent comporter des jalons intermédiaires clairs, et non seulement des articles finaux. Les chercheurs devront, au minimum :
Définir des jalons clés liés à l’échéancier du projet, comme la finalisation du plan de recherche, l’accès aux données, l’analyse intermédiaire et une version préliminaire du livrable.
Achever les étapes d’intégration, de contractualisation et d’accès approuvé aux données avant le début de l’analyse.
Communiquer les résultats intermédiaires à l’équipe de recherche économique d’OpenAI.
Participer à des présentations périodiques des résultats de recherche ou à des discussions du consortium.
Produire au moins un livrable écrit, comme une note, un document de travail, un projet de publication, une synthèse publique, un test de référence ou la documentation d’un jeu de données.
Coordonner toute communication externe ou publication selon le processus de révision convenu avec OpenAI.
Nous privilégions les travaux qui créent des boucles de rétroaction étroites entre les données probantes, l’apprentissage interne et l’écosystème de la recherche économique.
Les propositions seront évaluées selon les critères suivants :
Pertinence au regard des questions prioritaires de l’équipe de recherche économique
Rigueur et crédibilité méthodologiques
Faisabilité compte tenu de la portée du projet et des contraintes liées aux données, à la confidentialité, aux exigences juridiques et à l’échéancier (par exemple : nous ne partagerons en aucun cas des données de conversation)
Clarté des jalons et des plans de présentation des résultats
Adéquation avec le mode de fonctionnement du Programme, y compris les personnes qui effectueront concrètement les travaux
Potentiel de contribution à des données probantes externes crédibles sur les répercussions économiques de l’IA
Potentiel d’utilisation des données approuvées d’OpenAI de manière novatrice et respectueuse de la confidentialité
Nous accorderons la priorité aux propositions provenant de :
Chercheurs ayant déjà publié dans les domaines de recherche qu’ils proposent
Chercheurs ayant accès à des données uniques qui faciliteraient des collaborations ambitieuses
Les chercheurs conserveront leur indépendance dans la conception des études et l’analyse. Toute publication externe ou utilisation publique des résultats sera coordonnée avec OpenAI afin d’assurer l’exactitude, la protection de la confidentialité, la conformité juridique et une mise en contexte appropriée. Nous ne ferons aucune affirmation à l’externe sans mesures crédibles à l’appui.
Les propositions doivent être soumises au moyen de ce formulaire, avec les renseignements supplémentaires fournis dans un seul lien vers un document Google Docs. Elles ne doivent pas dépasser trois pages, sans compter les références et les annexes. Chaque proposition doit comprendre :
La ou les questions de recherche et leur justification
L’adéquation avec une ou plusieurs questions prioritaires du Programme
La méthodologie et la stratégie empirique proposées
Les besoins en données, y compris le signal précis et approuvé sur l’utilisation des outils d’OpenAI qui aiderait à répondre à la question plus générale sur l’IA, et la façon dont le plan de recherche préserverait la confidentialité
L’échéancier visé et les jalons clés
L’équipe de recherche et le profil proposé de l’auxiliaire de recherche ou du chercheur invité
Les contributions attendues aux données probantes, à l’apprentissage interne et aux communications publiques approuvées
La définition de la portée, précisant explicitement les analyses, les livrables, les régions géographiques et les parties prenantes inclus ou exclus
Les critères de réussite, les conditions d’échec, les dépendances, les contraintes et les engagements en matière de ressources
Publication de l’appel de propositions : 8 juin 2026
Date limite de soumission des propositions : 5 juillet 2026
Annonce des décisions : 31 juillet 2026
Avis de non-responsabilité : Le présent appel de propositions est fourni uniquement à des fins d’information et d’évaluation et ne crée aucune obligation contraignante pour OpenAI ou pour les candidats. Toutes les modalités décrites dans le présent document sont préliminaires et susceptibles de changer. La soumission d’une proposition ou la sélection pour participer au Programme d’échange en recherche économique d’OpenAI ne confère aucun droit à un financement, à une rémunération ou à un engagement contractuel. De telles obligations ne prendront naissance qu’à la signature d’une entente écrite définitive entre OpenAI et la partie sélectionnée.