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 cela, nous combinons une recherche économique rigoureuse, une analyse des données sur les produits et leur utilisation respectueuse de la vie privée, des partenariats avec des clients et des institutions, ainsi que des collaborations avec des chercheurs externes.
Nous lançons le programme OpenAI Economic Research Exchange afin de formaliser et d’élargir nos collaborations avec des chercheurs externes. Ce programme soutiendra des collaborations au périmètre précisément défini avec des chercheurs, afin de produire des travaux empiriques de qualité sur les effets économiques de l’IA.
Nous recherchons des projets qui partent d’une question économique importante sur l’IA, puis montrent clairement comment les données sur l’utilisation des outils d’OpenAI peuvent apporter un éclairage empirique original sur cette question, tout en préservant la vie privée des utilisateurs.
Nous invitons les chercheurs à soumettre des propositions portant sur une ou plusieurs des questions centrales suivantes. Cette liste n’est pas exhaustive, et nous accueillons toute proposition solide qui s’inscrit dans les objectifs plus larges du programme :
Effets sur le marché du travail : Comment dépasser la mesure de l’exposition à l’IA pour déterminer quels métiers sont réellement susceptibles de voir, ou voient déjà, leurs capacités renforcées, leurs emplois remplacés, de nouvelles tâches créées ou leurs effectifs augmenter à mesure que les capacités des modèles progressent ?
Comportement des employeurs et conception des postes : Comment l’IA modifie-t-elle le comportement des employeurs, notamment les besoins de recrutement, la définition des postes à pourvoir, la sélection des candidatures, la rémunération, la structure des équipes et la refonte éventuelle des postes autour de l’IA ?
Bien-être des ménages : Quel est l’impact de l’IA sur le bien-être des ménages en dehors du travail formel, notamment sur la prise de décision, l’emploi du temps, l’aide 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 évoluent-ils ou s’élargissent-ils sous l’effet de l’IA ? Comment l’exposition à l’IA modifie-t-elle les choix des élèves et des étudiants en matière d’apprentissage et de préparation à la vie professionnelle ?
Inégalités d’accès et de bénéfices : Qui ne bénéficie pas de l’IA, et pourquoi ? Quels sont les principaux obstacles et comment les surmonter ?
Petites entreprises et travail indépendant : Quels sont les effets de l’IA sur les petites entreprises, les freelances, les entrepreneurs individuels, les créateurs et les autres formes d’activité économique indépendante ou informelle ?
Secteur public et vie citoyenne : Quels sont les effets économiques de l’IA dans le secteur public et la vie citoyenne, notamment sur la productivité du secteur public, l’accès aux prestations, l’administration de l’éducation, les organismes chargés de l’emploi, la délivrance d’autorisations, l’administration fiscale et la prestation de services publics ?
Production de connaissances et innovation : Comment l’IA transforme-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 le consentement à payer, la valeur révélée, les gains de temps par tâche, les coûts évités, la production ajustée à la qualité et les gains de productivité durables ?
Les propositions peuvent porter sur une seule question ou combiner des questions connexes. Nous encourageons vivement les protocoles qui vont au-delà des corrélations descriptives pour permettre une identification causale crédible lorsque la question de recherche appelle des conclusions de nature causale.
Nous choisissons délibérément de soutenir un portefeuille de projets à différents horizons temporels :
Court terme (2 à 6 mois) : études rapides utilisant des données existantes approuvées, des données publiques ou des données de partenaires au périmètre bien défini, afin de dégager de premières indications.
Moyen terme (6 à 12 mois) : études qui suivent les résultats dans le temps, testent des interventions spécifiques ou exploitent une variation quasi expérimentale.
Les candidats doivent préciser le calendrier visé par leur proposition et expliquer pourquoi cet horizon est adapté à la question étudiée.
Chaque projet retenu bénéficiera des éléments suivants :
Une subvention de recherche unique pour le ou les responsables scientifiques : 25 000 $
Une allocation mensuelle pour un assistant de recherche ou une rémunération pour un prestataire : 7 500 $
Un accès, sous accord de confidentialité, à des données approuvées sur les produits et leur utilisation, respectueuses de la vie privée, sous réserve des exigences de gouvernance des données, de protection de la vie privée, de conformité juridique et de sécurité.
Un parcours d’accompagnement interne défini pour le cadrage du projet, l’intégration, les autorisations relatives aux données, l’examen des travaux et leur diffusion.
Ce dispositif vise à réduire les coûts de coordination, à accélérer l’exécution et à préserver l’indépendance des chercheurs, tout en garantissant la faisabilité des projets. Dans le cadre des collaborations externes, les travaux pratiques d’analyse doivent être réalisés par le chercheur invité ou son assistant 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 prévoir des jalons intermédiaires clairs, et pas uniquement des articles finaux. Les chercheurs devront, au minimum :
Définir des jalons clés liés au calendrier du projet, tels que la finalisation du protocole, l’accès aux données, l’analyse intermédiaire et une première version des livrables.
Achever les étapes d’intégration, de contractualisation et d’accès autorisé aux données avant de commencer l’analyse.
Partager les résultats intermédiaires avec l’équipe de recherche économique d’OpenAI.
Participer à des présentations périodiques des travaux de recherche ou à des discussions du consortium.
Produire au moins un livrable écrit, tel qu’une note, un document de travail, un projet de publication, une synthèse publique, un référentiel d’évaluation ou une documentation de jeu de données.
Coordonner toute communication externe ou publication selon le circuit d’examen convenu avec OpenAI.
Nous privilégions les travaux qui créent des boucles de rétroaction étroites entre les résultats empiriques, les enseignements internes 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 au regard du périmètre du projet et des contraintes liées aux données, à la vie privée, au droit et au calendrier (par exemple, nous ne partagerons en aucun cas des données de conversation)
Clarté des jalons et des modalités de compte rendu
Adéquation avec le mode de fonctionnement du programme, notamment en ce qui concerne les personnes chargées de réaliser les travaux pratiques
Potentiel de contribution à des résultats empiriques externes crédibles sur les effets économiques de l’IA
Potentiel d’utilisation des données approuvées d’OpenAI de manière innovante et respectueuse de la vie privée
Nous donnerons la priorité aux propositions émanant de :
Chercheurs ayant déjà publié dans les domaines de recherche sur lesquels portent leurs propositions
Chercheurs ayant accès à des données uniques susceptibles de faciliter 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’en garantir l’exactitude, la protection de la vie privée, la conformité juridique et une contextualisation appropriée. Nous ne formulerons aucune affirmation publique sans mesures crédibles à l’appui.
Les propositions doivent être soumises via ce formulaire, avec les informations complémentaires fournies sous la forme d’un lien unique vers un document Google Docs. Elles ne doivent pas dépasser trois pages, hors références et 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, notamment l’indicateur précis et approuvé d’utilisation des outils d’OpenAI qui aiderait à répondre à la question plus large sur l’IA, ainsi que les moyens prévus par le protocole pour préserver la vie privée
Le calendrier visé et les jalons clés
L’équipe de recherche et le profil proposé pour l’assistant de recherche ou le chercheur invité
Les contributions attendues aux connaissances empiriques, aux enseignements internes et à la communication publique autorisée
La définition du périmètre, en précisant explicitement les analyses, livrables, zones géographiques et parties prenantes inclus et exclus
Les critères de réussite, les conditions d’échec, les dépendances, les contraintes et les engagements en matière de ressources
Publication de l’appel à propositions : 8 juin 2026
Date limite de soumission : 5 juillet 2026
Annonce des décisions : 31 juillet 2026
Avertissement : cet appel à propositions est fourni uniquement à des fins d’information et d’évaluation et ne crée aucune obligation contraignante pour OpenAI ni pour les candidats. Toutes les modalités décrites ici sont préliminaires et susceptibles d’être modifiées. La soumission d’une proposition ou la sélection pour participer au programme OpenAI Economic Research Exchange ne confère aucun droit à un financement, à une rémunération ou à une relation contractuelle. De telles obligations ne naîtront qu’à la signature d’un accord écrit définitif entre OpenAI et la partie sélectionnée.