OpenAI face au défi de l’adoption de ses agents IA

Tech OpenAI pousse ChatGPT Work bien au-delà du chatbot. L’idée est forte, l’exécution encore inégale, et l’enjeu énorme pour toute l’industrie. Image d'illustration. OpenAI — OpenAI / PR-ADN En bref ...

August 25, 2026

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OpenAI pousse ChatGPT Work bien au-delà du chatbot. L’idée est forte, l’exécution encore inégale, et l’enjeu énorme pour toute l’industrie.

En bref

• Codex est très utilisé chez OpenAI, mais peine encore à convaincre les utilisateurs externes.
• OpenAI veut étendre ses agents IA aux métiers de bureau, malgré les enjeux de confiance et d’accès aux données.
• Face à Claude, le défi reste de rendre l’outil plus simple, plus efficace et moins coûteux.

Chez OpenAI, presque tout le monde utilise déjà Codex. À l’extérieur, c’est une autre histoire. L’étude soutenue par l’entreprise indique que 98% des employés s’en servent, contre 17% des abonnés organisationnels et moins de 1% des abonnés individuels. Voilà le sujet.

Le vrai mur, ce n’est pas la techno, c’est l’adoption

Avec ChatGPT Work, lancé le mois dernier à environ 17 euros (20$) par mois sur l’offre d’entrée, OpenAI veut vendre des agents IA aux métiers de bureau, pas seulement aux devs. Comptables, finance, santé, opérations, investissement, tout ce qui passe sa journée devant un écran entre dans la cible.

Commercialement, c’est énorme. Un agent qui travaille longtemps consomme plus de tokens, donc rapporte plus par utilisateur. Et surtout, le code ne suffit pas à rentabiliser des investissements aussi lourds en calcul et en entraînement. Pendant que les labos visaient d’abord les ingénieurs, des acteurs spécialisés comme Harvey ou Clay ont pris de l’avance sur certains métiers. Christian Catalini, sur le blog de a16z, résume le risque: si les labos ne récupèrent pas vite les bons actifs pour diffuser l’IA sur le marché, la valeur partira ailleurs.

Un assistant qui agit vraiment, à condition de lui donner les clés

Le produit repose sur une idée simple, et un peu flippante quand même. Pour être utile, l’agent doit voir vos mails, vos outils, votre navigateur, vos plateformes SaaS, parfois votre calendrier ou votre cloud. Andrew Ambrosino, qui pilote l’app desktop chez OpenAI, lui donne déjà accès à sa boîte mail, à Slack, à son téléphone, à Notion, à Figma et au reste.

Le gain, lui, est concret. L’outil peut transformer des feuilles de calcul en planification, monter des rapports hebdos, fabriquer des dashboards, agréger des communications pour des mémos d’investissement, ou encore extraire un calendrier scolaire tordu depuis un e-mail pour le remettre dans Google Calendar. Sam Altman s’en sert même pour préparer ses vacances. Mais plus vous ouvrez l’accès, plus vous prenez le risque de laisser passer des infos sensibles. Pas mal de valeur, pas mal de confiance exigée aussi.

Le produit veut être simple, mais il ne l’est pas encore

Le cœur du sujet, c’est le fameux harness, la couche logicielle qui décide ce que le modèle voit, quels outils il peut utiliser et comment il agit. Pour les devs, une CLI suffit. Pour le reste du monde, non. Ambrosino le dit lui-même: il faut composer avec vos outils, vos sites mal fichus, vos workflows bancals.

Du coup, OpenAI pousse une interface très simple, avec quelques boutons de projets et de plug-ins, tout en défendant la « magic box » conversationnelle. Sauf qu’aujourd’hui, les permissions restent confuses, certains réglages importants vivent seulement sur le web, et le niveau d’effort demandé à l’agent n’est pas intuitif. Le produit peut créer des événements dans Google Calendar, mais pas de nouveaux calendriers. Si vous lui demandez trop peu, vous récupérez le pire stagiaire du bureau.

Derrière l’interface, la bataille contre Claude est partout

Même si les équipes d’OpenAI minimisent la comparaison, la rivalité avec Anthropic saute aux yeux. Claude Code a imposé une approche plus dialoguée, avec validations régulières, là où le premier Codex misait trop sur l’autonomie totale. OpenAI a corrigé le tir ensuite, et les stats de téléchargement montrent que Codex a repris un léger avantage depuis avril.

Mais le débat va plus loin. Pour Joe Gershenson et d’autres chez OpenAI, le vrai différenciateur reste le modèle, pas l’emballage logiciel. D’autres pensent l’inverse. Databricks a même observé que Pi, un harness open source signé Earendi, pouvait battre Codex avec le même modèle GPT 5.5. Et il y a la question du coût: en quatre jours d’usage léger, un test a consommé 80 millions de tokens, soit environ 56 euros (65$), bien au-dessus d’un abonnement mensuel. L’ambition est claire. La formule, elle, cherche encore son vrai mode facile.

Jordan Servan

Spécialiste Tech

Rédacteur sur Begeek.fr depuis 2014, passionné par les jeux vidéo, les séries TV et le cinéma.

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