Réinventer le travail et l’apprentissage grâce à ChatGPT : ce que révèlent 1,5 million de conversations

En moins de trois ans, ChatGPT est passé du statut de curiosité technologique à celui d’outil quotidien pour près d’un adulte sur dix dans le monde. Mais que font réellement ses utilisateurs ? En septembre 2025, OpenAI a pour la première fois ouvert ses données d’usage à des économistes et publié, avec le National Bureau of Economic Research, une étude fondée sur 1,5 million de conversations. Le résultat bouscule plusieurs idées reçues : l’usage professionnel n’est pas majoritaire, le code et la « compagnie » émotionnelle sont marginaux, et la valeur de l’outil tient d’abord à l’aide à la décision. Cet article restitue les enseignements de cette étude, en vérifie les chiffres et les prolonge avec les données publiées par OpenAI en 2026.

Article publié en septembre 2025 et entièrement réécrit en septembre 2026. La première version résumait, sans la citer, l’étude « How People Use ChatGPT » d’Aaron Chatterji, Thomas Cunningham, David Deming, Zoe Hitzig, Christopher Ong, Carl Yan Shan et Kevin Wadman (OpenAI et NBER, septembre 2025) ; cette version la cite explicitement, en vérifie les chiffres et la complète avec les mises à jour publiées par OpenAI en mai et août 2026.

Une étude inédite : 1,5 million de conversations, aucune lue par un humain

Jusqu’en 2025, tout ce que l’on savait des usages de ChatGPT venait de sondages déclaratifs ou d’observations de terrain. L’étude d’OpenAI change d’échelle : elle porte sur un échantillon de 1,5 million de conversations tirées des offres grand public (Free, Plus et Pro), entre mai 2024 et juillet 2025. Aucun message n’a été lu par un humain. Des classifieurs automatiques ont rangé chaque message dans une famille de sujets, une intention et, pour les usages professionnels, une activité de travail de la nomenclature américaine O*NET. Les données démographiques (âge, genre, pays) sont déduites de manière agrégée et anonymisée.

Deux précautions de lecture s’imposent. D’abord, l’étude est conduite par l’éditeur lui-même, même si elle associe des universitaires reconnus (David Deming à Harvard, Aaron Chatterji à Duke) et publie sa méthode dans un document de travail du NBER. Ensuite, elle ne couvre ni les comptes Enterprise, Team et Edu, ni l’API, ni les outils de code : la part réelle des usages professionnels dans l’ensemble de l’écosystème est donc sous-estimée. Ces réserves posées, le tableau qu’elle dresse est le plus précis dont on dispose.

Une adoption jamais vue, et qui se féminise

En juillet 2025, ChatGPT comptait 700 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires, soit environ 10 % de la population adulte mondiale, et traitait 2,5 milliards de messages par jour, près de 29 000 par seconde. Aucune technologie grand public n’avait atteint une telle diffusion en si peu de temps. Et la croissance ne se concentre pas dans les pays riches : au printemps 2025, le taux de progression de l’adoption dans les pays aux revenus les plus faibles était plus de quatre fois supérieur à celui des pays aux revenus les plus élevés. Là où l’accès à l’expertise, à l’éducation ou au conseil est rare, l’assistant vient combler un manque.

Le profil des utilisateurs s’est lui aussi transformé. En janvier 2024, 37 % seulement des utilisateurs portaient un prénom typiquement féminin ; en juillet 2025, ils étaient 52 %. L’outil, d’abord adopté par un public masculin et technophile, a atteint la parité. Les jeunes adultes restent toutefois les plus actifs : les moins de 26 ans envoient 46 % des messages. Les tranches d’âge plus élevées sont présentes, mais avec un usage davantage tourné vers le travail.

Sept messages sur dix n’ont rien à voir avec le travail

C’est le résultat le plus contre-intuitif de l’étude. Alors que l’IA générative est présentée avant tout comme un outil de productivité, la part des messages sans lien avec le travail est passée de 53 % en juin 2024 à 73 % en juin 2025. Autrement dit, moins de trois messages sur dix relèvent d’un usage professionnel sur les comptes grand public.

Cette bascule ne vient pas d’un changement de population. Les auteurs montrent que les mêmes cohortes d’utilisateurs ont élargi leurs usages : ceux qui avaient découvert ChatGPT pour leur travail s’en servent désormais aussi pour organiser leur quotidien, s’informer, apprendre ou créer. L’usage professionnel reste corrélé au niveau d’études et de rémunération : chez les diplômés du supérieur long, 48 % des messages concernent le travail, contre 37 % chez les utilisateurs sans licence. Les auteurs en tirent une conclusion économique importante : la valeur créée par ChatGPT ne se mesure pas seulement en gains de productivité dans les entreprises, mais aussi en « surplus du consommateur », c’est-à-dire en temps gagné, en décisions mieux éclairées et en accès facilité au savoir dans la vie privée.

Pour une organisation, la lecture est double. D’une part, ses collaborateurs se forment déjà, chez eux, à leur rythme et sans cadre. D’autre part, ils rapportent au bureau des réflexes acquis sur des outils personnels, avec les risques de confidentialité que nous décrivions dans notre article sur le Shadow AI. La question n’est plus de savoir si les équipes utiliseront l’IA générative, mais dans quel cadre.

Conseil pratique, information, écriture : trois usages sur quatre

En juillet 2025, trois familles concentrent près de 80 % des conversations : le conseil pratique (29 %), la recherche d’information (24 %) et l’écriture (24 %). Le conseil pratique regroupe le tutorat, les conseils personnalisés (« comment organiser ma semaine ? », « comment structurer un business plan ? », « quels exercices pour progresser en anglais ? »), les idées créatives et l’aide à la décision. La recherche d’information s’apparente à une alternative conversationnelle au moteur de recherche, avec une capacité de synthèse et de contextualisation que ce dernier n’offre pas ; c’est la famille qui progresse le plus vite, au point de rejoindre l’écriture, dont la part recule.

L’écriture reste néanmoins le premier usage professionnel, avec 40 % des messages liés au travail, tous secteurs confondus. Un détail éclaire la nature de cet usage : environ deux tiers des messages d’écriture demandent de modifier un texte fourni par l’utilisateur (le corriger, le réécrire, le résumer, le critiquer, le traduire) plutôt que de produire un texte à partir de rien. ChatGPT sert davantage de relecteur et d’éditeur que de rédacteur.

À l’inverse, deux usages très médiatisés se révèlent marginaux. La programmation informatique ne représente que 4,2 % des messages, et l’expression de soi 2,4 %, dont 1,9 % pour les relations et la réflexion personnelle et 0,4 % pour les jeux et le jeu de rôle. L’assistance technique pèse 5 % et le multimédia (génération et analyse d’images) 7 %. L’image d’un ChatGPT utilisé d’abord pour coder ou pour tenir compagnie ne résiste pas aux données, du moins sur les comptes grand public.

Demander, faire, exprimer : la grammaire des intentions

Au-delà des sujets, l’étude classe chaque message selon l’intention de l’utilisateur. « Demander » (Asking) : chercher une information, un conseil, une explication pour mieux décider. « Faire » (Doing) : obtenir un résultat, un texte, un tableau, un programme, une tâche accomplie. « Exprimer » (Expressing) : partager une réflexion ou un ressenti sans attendre de livrable. Sur l’ensemble de la période, la première catégorie représente 49 % des messages, la deuxième 40 % et la troisième 11 %.

Deux constats méritent attention. Premièrement, les messages « demander » ont progressé plus vite que les messages « faire » sur l’année étudiée : ChatGPT s’est d’abord installé comme un conseiller et un moteur de recherche conversationnel, avant d’être perçu comme un automate de production. Deuxièmement, ce sont aussi les messages les mieux notés : les évaluations laissées par les utilisateurs (pouce levé ou baissé) sont nettement plus favorables pour les demandes de conseil ou d’explication que pour les demandes d’exécution. La qualité perçue est plus forte quand l’outil éclaire une décision que quand il produit un livrable. Au travail, en revanche, la proportion s’inverse et « faire » l’emporte.

Au travail : une aide à la décision plus qu’un automate

Pour les messages professionnels, les auteurs ont utilisé la nomenclature O*NET des activités de travail. Quatre activités dominent : documenter et enregistrer l’information (18,4 % des messages liés au travail), prendre des décisions et résoudre des problèmes (14,9 %), penser de façon créative (13,0 %) et travailler avec des ordinateurs (10,8 %). Si l’on regroupe ces catégories, l’essentiel de l’usage professionnel consiste à obtenir de l’information, à l’interpréter et à s’en servir pour trancher. C’est la thèse centrale du papier : ChatGPT crée de la valeur économique d’abord comme soutien à la décision, en particulier dans les métiers à forte intensité de connaissance.

Autre enseignement : l’universalité de ces usages. Que l’on soit manager, commercial, informaticien, enseignant ou soignant, on demande à l’outil les mêmes choses : synthétiser, documenter, comparer des options, formuler une recommandation. L’IA générative ne crée pas de nouveaux silos métiers ; elle diffuse une même pratique dans toutes les fonctions, chacune l’appliquant à ses propres problèmes. C’est ce qui explique qu’une formation aux fondamentaux (poser un problème, fournir le contexte, itérer, vérifier) soit transférable d’un métier à l’autre, quand les cas d’usage, eux, doivent rester spécifiques.

Ce qui a changé depuis : les données 2026

L’étude photographie l’été 2025. Depuis, OpenAI a publié deux mises à jour trimestrielles qui prolongent la série et en infléchissent certaines conclusions. Sur l’audience, d’abord : ChatGPT a franchi 900 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires en février 2026, et OpenAI parle désormais de « plus d’un milliard de personnes ». Le point du premier trimestre 2026, publié en mai, confirme la féminisation (les prénoms féminins sont désormais majoritaires parmi les utilisateurs dont le genre peut être déduit) et note que les plus de 35 ans gagnent du terrain dans le volume de messages. Côté travail, la production de contenus écrits et visuels reste en tête mais recule au profit de tâches plus spécialisées.

Le point du deuxième trimestre 2026, publié en août sous le titre « From asking to doing », marque une inflexion plus nette. Là où le papier de 2025 observait que « demander » progressait plus vite que « faire », OpenAI constate un an plus tard que les utilisateurs sont plus de deux fois plus enclins à confier une tâche à ChatGPT au travail qu’en dehors, et qu’au bureau « faire » l’emporte désormais sur « demander ». Hors travail, la recherche d’information et de conseil reste dominante. Le multimédia devient l’usage qui croît le plus vite : 7,8 % des messages dans le monde, plus de 10 % au Brésil et en Colombie. Enfin, et c’est le chiffre le plus intéressant pour un lecteur français, la part des messages envoyés par les plus de 35 ans a gagné 5 points en un an à l’échelle mondiale, et plus de 10 points en France et en Tchéquie. L’outil des jeunes actifs devient celui de toutes les générations au travail.

Ce que ces chiffres changent pour les organisations

Ces données invitent à revoir plusieurs présupposés des programmes d’adoption de l’IA générative. Le premier : il ne s’agit plus d’initier des néophytes. Sept messages sur dix étant personnels, la plupart des collaborateurs pratiquent déjà, souvent avec un compte gratuit et sur des sujets sans rapport avec leur poste. L’enjeu est de transposer ces réflexes dans un cadre professionnel : quel outil, quelles données, quelles règles, quelle vérification. Le deuxième présupposé à revoir concerne l’écriture. Puisque deux tiers des demandes portent sur un texte existant, la compétence à développer n’est pas de « faire écrire l’IA », mais de lui confier une relecture critique, une reformulation pour un public donné, une synthèse fidèle, puis de juger le résultat.

Le troisième enseignement porte sur la nature de la valeur. Si ChatGPT sert d’abord à décider, la compétence cardinale est la formulation du problème : décrire la situation, expliciter les contraintes, demander des options plutôt qu’une réponse, exiger les arguments contraires. C’est une compétence de management autant qu’une compétence numérique, et elle se travaille sur des dossiers réels plutôt que sur des exercices génériques. Le quatrième enseignement vient des données 2026 : la montée des plus de 35 ans, particulièrement marquée en France, signifie que les profils expérimentés sont désormais demandeurs. Un programme d’adoption ne peut plus s’adresser implicitement aux « jeunes qui savent déjà » ; il doit partir de l’expertise métier des seniors, qui est précisément ce qui rend l’aide à la décision utile.

Le dernier enseignement est la trajectoire elle-même : de demander à faire, puis de faire à déléguer. Le passage observé en 2026 vers l’exécution de tâches au travail annonce l’étape suivante, celle des agents auxquels on confie des processus entiers plutôt que des messages isolés. Les organisations qui ont structuré l’usage conversationnel (cas d’usage identifiés, données autorisées, règles de vérification) sont celles qui pourront franchir cette marche sans perdre le contrôle. Les autres découvriront les agents comme elles ont découvert ChatGPT : par leurs collaborateurs, sur des comptes personnels.

ChatGPT n’est plus une innovation de niche mais un outil du quotidien, adopté par un adulte sur dix dans le monde, majoritairement pour sa vie personnelle, et de plus en plus, au travail, pour faire plutôt que pour demander. Ce que l’étude d’OpenAI révèle, au fond, c’est une aspiration : mieux décider, mieux écrire, mieux comprendre, avec un interlocuteur disponible à toute heure. Aux organisations d’en faire une compétence collective plutôt qu’une pratique clandestine.

Sources. Aaron Chatterji, Thomas Cunningham, David Deming, Zoe Hitzig, Christopher Ong, Carl Yan Shan et Kevin Wadman, How People Use ChatGPT, NBER Working Paper 34255, septembre 2025, et sa présentation par OpenAI, How people are using ChatGPT, pour tous les chiffres 2024-2025 ; OpenAI, How ChatGPT adoption broadened in early 2026, 11 mai 2026 ; OpenAI, From asking to doing: how the world is putting ChatGPT to work, 6 août 2026, pour les données du deuxième trimestre 2026.

Pour aller plus loin : notre analyse de l’adoption de l’IA par la génération Z et notre article sur le chain-of-thought prompting.