Comment les entreprises de pointe prennent de l’avance

En bref

• Les entreprises de pointe – celles qui se situent dans le 95e centile d'utilisation – ont désormais recours à 3,5 fois plus de solutions d'intelligence artificielle par employé que les entreprises traditionnelles, contre 2 fois il y a un an.
• L’écart tient à la profondeur, pas seulement à l’activité : le volume de messages n’explique que 36 % de l’avantage des entreprises de pointe; la majeure partie de cet écart provient d’une utilisation plus riche et plus complexe de l’IA.
• Les flux de travail agentiques sont en train de devenir un marqueur des entreprises de pointe : l’avantage le plus marqué se manifeste dans les outils avancés. Ces entreprises envoient 16 fois plus de messages Codex par employé que les entreprises traditionnelles.
• Les organisations peuvent repousser les limites : les entreprises de premier plan évaluent la portée de leurs solutions, mettent en place une gouvernance adaptée à une utilisation en production, investissent dans la mise en œuvre, déploient à grande échelle ce qui fonctionne et passent d'une assistance par clavardage à des tâches déléguées à des agents.

Pour de nombreuses entreprises, la première phase de l'adoption de l'IA portait sur l'accès : qui disposait d'outils d'IA, combien de licences avaient été déployées et si les employés s'en servaient. Cela reste important. Mais l’accès n’est plus le facteur de différenciation. 

Nos dernières recherches indiquent que l'avantage de pointe commence à se renforcer. Les entreprises de pointe prennent de l’avance, car elles exploitent davantage les données par employé, recourent plus intensément à des outils de pointe et intègrent l'IA plus profondément dans leurs processus de travail.

Aujourd'hui, nous vous présentons B2B Signals, une extension professionnelle d'OpenAI Signals. Il fournit une mesure régulière de la diffusion de l'IA au sein des entreprises, sur la base de données agrégées respectant la confidentialité, issues de l'utilisation des produits OpenAI en entreprise, notamment :

• Le degré d’utilisation de l’IA au sein des entreprises
• Les outils et les tâches les plus associés à l’adoption des technologies de pointe
• Les cas d’utilisation en entreprise qui s’élargissent à divers secteurs, produits et fonctions

Remarque : Toutes les analyses de ce rapport sont fondées sur des données anonymisées et agrégées sur l'utilisation en entreprise. Le contenu des messages a été classé à l’aide de systèmes automatisés, et aucun employé d’OpenAI n’a examiné les données individuelles d’une entreprise, d’un commerce ou d’un client de l’API dans le cadre de cette analyse.

L’indicateur le plus clair est la profondeur. Les entreprises de pointe utilisent maintenant 3,5 fois plus d’intelligence par employé que les entreprises traditionnelles, comparativement à 2 fois en avril 2025. Le volume de messages n’explique que 36 % de cet écart; la majeure partie provient d’une utilisation plus poussée. Les employés de ce secteur demandent à l’IA d'effectuer des tâches plus complexes, lui fournissent un contexte plus riche et produisent des résultats plus substantiels.

Dans ce rapport, nous utilisons les tokens générés comme indicateur de la demande en intelligence. Les tokens ne constituent pas une mesure directe de la valeur commerciale, mais ils permettent d’évaluer le volume de travail que les employés demandent à l’IA d’accomplir, ce qui en fait un indicateur utile de l'intensité de l’utilisation de l’IA.

En bref : les entreprises traditionnelles utilisent l’IA pour répondre à des questions; les entreprises de pointe s'en servent pour faciliter la réalisation de tâches complexes. Elles n’envoient pas simplement plus de messages; chaque interaction prend en charge une plus grande part du travail réel. 

Ces signaux, pris ensemble, suggèrent que les entreprises de pointe utilisent l’IA pour des tâches plus complexes et exigeantes. Pour les dirigeants, il ne s’agit plus de savoir combien de personnes ont accès à l’IA ni à quelle fréquence elles l’utilisent, mais plutôt de déterminer les domaines où l’IA optimise les processus de travail et transforme le mode de fonctionnement des équipes.

Les entreprises de pointe s’orientent également vers la délégation.

C'est dans les outils avancés et autonomes que cet avantage est le plus marqué. Codex présente l’écart le plus important, les entreprises de pointe envoyant 16 fois plus de messages par employé que les entreprises traditionnelles. L’agent ChatGPT, les apps dans ChatGPT, la recherche approfondie et les GPT présentent des tendances directionnelles similaires, ce qui laisse penser que les entreprises de pointe sont plus enclines à adopter des outils qui aident les employés à coder, à déléguer des tâches en plusieurs étapes, à tenir compte du contexte de l’entreprise et à mener des recherches plus complexes.

À mesure que les systèmes d’IA deviennent plus aptes à utiliser des outils, à travailler sur plusieurs fichiers et bases de code, et à accomplir des tâches de plus longue haleine, les entreprises devront s’adapter à l’idée de confier des tâches importantes à des agents d’IA.

Les entreprises qui prennent les devants se dotent des capacités opérationnelles nécessaires pour utiliser l’IA non seulement comme une interface plus rapide, mais aussi comme un moyen de repenser le travail de fond en comble.

Cisco utilise Codex pour accélérer les travaux logiciels complexes à l’échelle d’une vaste organisation d’ingénierie d’entreprise. Dans les flux de travail de production, Codex a contribué à réduire les temps de compilation d’environ 20 %, à économiser plus de 1 500 heures d’ingénierie par mois et à augmenter de 10 à 15 fois le débit de résolution des défauts. Comme l’a dit l’équipe de Cisco, les plus grands progrès ont été réalisés lorsqu’elle a traité Codex comme « un membre de l’équipe ». 

L’IA s’intègre également aux flux de production à tous les niveaux de l’entreprise.

Les entreprises déploient des cas d’utilisation de l’API dans les assistants intégrés aux applications, les outils de codage et de développement, ainsi que dans le soutien client. Ce sont des domaines où l’IA peut être intégrée aux produits, aux services et aux systèmes internes.

L’utilisation de l’IA est la plus répandue en rédaction et en communication, mais les usages propres à chaque fonction sont en pleine expansion. Les équipes des TI et de sécurité se concentrent principalement sur les guides pratiques et les procédures, tandis que les équipes de développement logiciel et de science des données recourent fortement au codage, et que les équipes financières utilisent l’IA pour l’analyse et les calculs. Cette tendance semble indiquer que l'IA dépasse le simple cadre de l'amélioration de la productivité générale pour s'orienter vers des tâches plus étroitement liées aux responsabilités essentielles de chaque fonction.

Il n'existe pas de classement unique en matière d'adoption de l'IA. Certains secteurs d’activité se démarquent par une adoption généralisée de ChatGPT, d’autres par l’utilisation de Codex, l’intensité de l’utilisation de l’API ou l’intensité des messages. Cela signifie que les organisations disposent de plusieurs points d’entrée : élargir l’accès, intensifier l’utilisation, adopter des outils agentiques ou intégrer l’IA directement dans leurs produits et systèmes.

Travelers montre à quoi cela ressemble en pratique. Son assistant IA en gestion des réclamations, conçu avec OpenAI, guide les clients au moment de leur première déclaration de sinistre, répond à leurs questions sur leur police d'assurance, recueille les renseignements nécessaires pour ouvrir un dossier et crée les demandes directement dans les systèmes de Travelers. Travelers s’attend à ce que l’assistant traite environ 100 000 appels de première déclaration de sinistre au cours de sa première année.

L’écart entre les entreprises de pointe et les entreprises traditionnelles ne devrait pas être considéré comme une fracture immuable. De nombreuses organisations n'en sont encore qu'aux prémices de leur transition d'un accès général à une utilisation plus approfondie et mieux intégrée de l'IA. L'intérêt de ce point de référence est qu'il met en évidence les pratiques qui semblent aider les entreprises à prendre de l'élan au fil du temps.

L'un des indicateurs les plus évidents est celui de l'éducation et de la formation, domaine dans lequel l'avantage concurrentiel au niveau des compétences est le plus marqué. Cela laisse entendre que les entreprises de premier plan utilisent l’IA non seulement pour accomplir des tâches, mais aussi pour aider leurs employés à acquérir les compétences, les habitudes et la confiance nécessaires pour bien l'utiliser.

Les organisations peuvent repousser les limites en mesurant le niveau d'utilisation, en mettant en place une gouvernance qui favorise l'utilisation en production, en considérant l'accompagnement comme une infrastructure essentielle, en identifiant les équipes de pointe et en amplifiant leur impact, et en allant au-delà du simple clavardage pour passer à des tâches déléguées à des agents.

L’IA en entreprise évolue rapidement, et les dirigeants ont besoin de données claires pour comprendre comment l'adoption de l'IA se traduit en valeur ajoutée pour l'entreprise.

B2B Signals analyse les comportements et les tendances des entreprises de premier plan, offrant aux organisations une vision plus claire de la manière dont ces dernières transforment l'intelligence stratégiques en valeur commerciale. 

Cette première version met l’accent sur la profondeur d’utilisation, les flux de travail agentiques et les tendances émergentes dans tous les secteurs et toutes les fonctions. Les prochaines mises à jour permettront de suivre les progrès réalisés par rapport à ces mesures et d’adapter les indicateurs à mesure que l’IA d’entreprise évolue.