Récemment, OpenAI et Anthropic ont successivement publié des rapports clés sur les utilisateurs de ChatGPT et Claude. Ces deux documents ne sont pas de simples présentations de performances, mais révèlent une tendance cruciale dans l'industrie actuelle de l'intelligence artificielle : les deux principaux modèles évoluent désormais selon des trajectoires radicalement différentes, avec une différenciation marquée dans leur positionnement sur le marché, leurs scénarios d'application principaux et leurs modes d'interaction avec les utilisateurs.
À cette fin, Silicon Rabbit et son équipe d'experts de la Silicon Valley ont comparé et analysé ces deux rapports, en extrayant les signaux industriels cachés derrière eux et en explorant leurs implications profondes pour les futures orientations technologiques, les modèles commerciaux et les stratégies d'investissement associées.
Les données des deux rapports montrent clairement les différentes priorités de ChatGPT et Claude en termes de base d'utilisateurs et de fonctionnalités principales, ce qui constitue le point de départ pour comprendre leur divergence stratégique à long terme.
ChatGPT : Pénétration du marché dans le domaine des applications généralistes
Le rapport d'OpenAI confirme le statut de ChatGPT en tant qu'application phénoménale. En juillet 2025, ses utilisateurs actifs hebdomadaires dépassaient les 700 millions. La structure des utilisateurs présente deux caractéristiques clés :
Premièrement, la base d'utilisateurs s'est étendue avec succès à un public plus large, passant d'un profil initialement dominé par des techniciens à un groupe de cols blancs hautement éduqués et issus de divers secteurs professionnels ;
Deuxièmement, la répartition hommes-femmes tend vers l'équilibre, les femmes représentant désormais 52 % des utilisateurs.
En ce qui concerne les scénarios d'application, les fonctions principales de ChatGPT se concentrent sur trois domaines : conseils pratiques, recherche d'informations et rédaction de documents, ces trois usages représentant près de 80 % du volume total des conversations.
Les utilisateurs l'utilisent principalement pour assister leur vie quotidienne et leurs tâches de bureau courantes. Il est à noter que le rapport indique clairement que la part des usages liés à l'assistance technique professionnelle, comme la programmation, a chuté de 12 % à 5 %.
Dans l'ensemble, la stratégie de ChatGPT est de devenir un assistant IA généraliste au service d'une large base d'utilisateurs. Son principal avantage concurrentiel réside dans sa vaste base d'utilisateurs et les effets de réseau qui en découlent, ainsi que dans son taux de pénétration élevé dans les processus quotidiens de gestion de l'information des utilisateurs.
Claude : Focalisation sur les scénarios d'automatisation professionnelle et d'entreprise
Le rapport d'Anthropic brosse un tableau tout à fait différent. La répartition des utilisateurs de Claude présente une forte corrélation positive avec le niveau de développement économique (PIB par habitant) des régions, indiquant que sa base d'utilisateurs principale est constituée de travailleurs du savoir et de professionnels dans les économies développées.
Ses scénarios d'application sont hautement ciblés. Les données du rapport montrent que l'ingénierie logicielle est le domaine d'application principal dans presque toutes les régions, les tâches associées représentant entre 36 % et 40 %, ce qui contraste fortement avec la tendance d'utilisation de ChatGPT dans ce domaine.
La donnée la plus marquante du rapport concerne la part des tâches « automatisées ». Au cours des huit derniers mois, la part des tâches d'automatisation « par instruction » — où l'utilisateur donne des ordres directs et l'IA exécute la majorité du travail de manière autonome — est passée de 27 % à 39 %.
Chez les utilisateurs professionnels de l'API payante, cette tendance est encore plus prononcée : jusqu'à 77 % des interactions conversationnelles suivent un mode automatisé, la grande majorité étant des tâches d'automatisation « par instruction » avec une intervention humaine minimale.
Ainsi, le positionnement stratégique de Claude est très clair : devenir un outil professionnel de productivité et d'automatisation profondément intégré aux workflows centraux des entreprises. Son avantage concurrentiel réside dans l'optimisation poussée pour des domaines professionnels spécifiques (notamment le développement logiciel) et la recherche d'une efficacité maximale dans l'exécution des tâches.
Sur la base de cette divergence stratégique, Silicon Rabbit et son équipe d'experts de la Silicon Valley ont croisé les données des deux rapports pour extraire trois perspectives industrielles prospectives à l'attention des investisseurs.
1. La différenciation des « applications de programmation » annonce l'essor du marché des outils IA spécialisés
La progression inverse de ChatGPT et Claude dans les applications de programmation ne reflète pas une fluctuation de la demande du marché, mais plutôt une évolution des besoins des utilisateurs vers plus de « spécialisation » et d'« intégration ».
Les interfaces conversationnelles généralistes ne suffisent plus à répondre aux besoins profonds des développeurs professionnels dans des workflows complexes. Ils recherchent des fonctionnalités IA capables de s'intégrer de manière transparente aux environnements de développement intégrés (IDE), aux systèmes de gestion de versions de code et aux logiciels de gestion de projet.
Cette tendance annonce une opportunité de marché majeure : la création de « chaînes d'outils IA natives » conçues pour des secteurs spécifiques (comme le développement logiciel, l'analyse financière, les services juridiques) et profondément intégrées aux workflows existants.
Cela exige de l'IA non seulement des capacités de modélisation, mais aussi une compréhension approfondie du secteur concerné. Pour les investissements dans ces domaines, la capacité d'une cible à construire ce type d'intégration profonde deviendra un critère clé d'évaluation.
2. Un « taux d'automatisation de 77 % » quantifie l'accélération de l'automatisation des tâches en entreprise
Le « taux d'automatisation API entreprise de 77 % » mentionné dans le rapport d'Anthropic est un signal très fort : il indique qu'à la pointe des applications commerciales, le rôle de l'IA évolue rapidement de « l'assistance humaine » vers « l'exécution de tâches ».
Cette donnée nous oblige à réévaluer la rapidité avec laquelle l'IA impacte la productivité, la structure organisationnelle et le modèle de coûts des entreprises. Jusqu'à présent, le marché se concentrait principalement sur la valeur d'amélioration de l'efficacité de l'IA, mais il est désormais nécessaire d'intégrer la valeur de « substitution » dans le cadre d'analyse principal.
La logique d'investissement doit passer de l'évaluation de « comment l'IA assiste les employés humains » à « dans quels domaines du travail intellectuel l'IA peut-elle accomplir de manière autonome des tâches standardisées avec plus d'efficacité et à moindre coût ».
La génération de rapports financiers, la pré-analyse de contrats, l'analyse de données de marché et d'autres domaines à forte composante procédurale et à coût humain élevé seront les premiers à bénéficier économiquement de l'automatisation par l'IA.
3. Les différences entre les modes « collaboration et automatisation » révèlent l'évolution des modèles commerciaux de l'IA
Un point de données contre-intuitif dans le rapport est que dans les régions où l'utilisation moyenne de Claude par habitant est la plus élevée, les utilisateurs privilégient davantage le mode « collaboration » ; à l'inverse, dans les régions à faible taux d'utilisation, le mode « automatisation » est préféré.
Cela pourrait révéler une relation évolutive entre le modèle commercial de l'IA et la maturité des utilisateurs. Lors de la phase de pénétration initiale du marché, les utilisateurs ont tendance à considérer l'IA comme un simple outil d'efficacité, l'utilisant pour accomplir de manière substitutive des tâches indépendantes (automatisation).
Mais lorsque les utilisateurs (notamment les professionnels) comprennent mieux les limites et les modes d'interaction de l'IA, ils commencent à explorer comment collaborer avec l'IA pour accomplir des tâches plus complexes et créatives, auparavant difficiles à réaliser (collaboration).
Cela soulève de nouvelles réflexions sur le modèle commercial à long terme de l'IA. Outre la réduction des coûts par l'automatisation (modèle SaaS), la création de valeur nouvelle et l'amélioration de la qualité des décisions grâce à la collaboration homme-machine pourraient donner naissance à des modèles commerciaux plus avancés, tels que la facturation à la performance ou l'abonnement à l'aide à la décision. Les investisseurs devraient évaluer le potentiel de développement des projets IA sur les deux axes « automatisation » et « co-création ».
L'analyse ci-dessus, basée sur des rapports publics, n'est qu'un point de départ dans le processus décisionnel. Une décision complète nécessite de répondre à des questions plus profondes sur le « comment » et le « par qui », telles que :
Dans le domaine des « chaînes d'outils IA natives », quelle est l'architecture technique, la composition de l'équipe et la validation du marché des start-ups les plus prometteuses ?
Au sein des grandes entreprises technologiques, quelles sont les données concrètes sur les trajectoires techniques réelles, les coûts de déploiement et le retour sur investissement (ROI) pour atteindre un haut niveau d'automatisation des tâches ?
Pour des entreprises comme Apple, quelle est la logique technologique sous-jacente et la trajectoire de commercialisation de leur stratégie IA dans un écosystème fermé, en particulier pour leurs propres grands modèles ?
Ces informations ne sont pas accessibles dans les rapports publics ; elles proviennent de l'expérience pratique sur le terrain. Pour comprendre réellement la dynamique actuelle de l'industrie de l'IA, il est nécessaire d'engager un dialogue direct avec les personnes clés qui définissent ces technologies et produits.
Par exemple, pour approfondir la recherche sur le terrain, nos clients du secteur financier ont récemment eu des échanges approfondis avec les deux experts suivants :
Un scientifique et responsable technique ML/DL/NLP du département machine learning d'Apple. En tant que membre clé ayant entraîné le grand modèle de langage (LLM) propriétaire d'Apple depuis zéro, il est en mesure de révéler directement les défis techniques auxquels sont confrontés les géants technologiques lors de la construction de leurs capacités IA centrales, les coûts réels d'entraînement, ainsi que les considérations stratégiques présentées directement à la direction générale.
Un responsable technique (Engineer Lead) de l'organisation GenAI de Meta. En tant qu'ingénieur fondateur, il a non seulement participé en profondeur au développement des grands modèles LLM, mais surtout, il a dirigé l'intégration des technologies GenAI avec les moteurs commerciaux clés tels que le classement publicitaire et les systèmes de recommandation. Ses échanges permettent de tracer clairement la trajectoire de conversion des capacités du modèle en ROI commercial, ainsi que ses observations sur les investissements dans les start-ups IA de pointe en Amérique du Nord.
Les perspectives de ce type d'experts transforment les tendances macro des rapports publics en informations tactiques d'une granularité extrême, directement exploitables pour la prise de décision. Dans un environnement industriel où l'information évolue rapidement, obtenir des insights profonds au-delà des informations publiques est fondamental pour établir un avantage cognitif et prendre des décisions précises. Si vous souhaitez approfondir ces sujets, nous vous invitons à nous contacter pour organiser des échanges avec des experts dans les domaines concernés.
Lorsque votre équipe débat sans fin de la trajectoire technologique, lorsque vos décisions d'investissement restent en suspens, lorsque votre stratégie produit s'embrouille... rappelez-vous que les difficultés auxquelles vous faites face sont peut-être déjà surmontées par un expert. Chez Silicon Rabbit, nous croyons que l'expérience de première main la plus authentique provient toujours de ceux qui sont en train de transformer l'industrie.
