ChatGPT et Claude ne sont plus sur la même trajectoire.
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ChatGPT et Claude ne sont plus sur la même trajectoire.
L'expérience authentique provient toujours de ceux qui sont au cœur du changement industriel.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRécemment, OpenAI et Anthropic ont publié successivement 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 selon des trajectoires radicalement différentes, et leurs positionnements sur le marché, scénarios d'utilisation principaux et modes d'interaction avec les utilisateurs montrent désormais une divergence significative.
Pour cette analyse comparative, Siliconguys, s'appuyant sur les échanges avec son équipe d'experts basés à Silicon Valley, décrypte ces deux rapports afin d'identifier les signaux industriels sous-jacents et d'examiner les implications profondes pour les futures orientations technologiques, les modèles commerciaux et les stratégies d'investissement associées.
Les données des deux rapports illustrent clairement des priorités distinctes entre ChatGPT et Claude en matière 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 les applications généralistes
Le rapport d'OpenAI confirme le statut de ChatGPT en tant qu'application phénomène. À fin juillet 2025, son nombre d'utilisateurs actifs hebdomadaires dépasse 700 millions. La structure des utilisateurs présente deux caractéristiques essentielles :
En premier lieu, la base d'utilisateurs s'est étendue à un public beaucoup plus large : l'image initiale d'un utilisateur majoritairement technique a cédé la place à un groupe composé de cadres qualifiés aux profils professionnels variés ;
Deuxièmement, la répartition par genre est désormais équilibrée, avec une part de femmes montée à 52 %.
Sur le plan des cas d'utilisation, les fonctionnalités principales de ChatGPT se concentrent sur trois domaines : conseils pratiques, recherche d'informations et rédaction de documents, qui représentent ensemble près de 80 % du volume total des conversations.
Les utilisateurs l'emploient principalement comme assistant dans la vie quotidienne et pour les tâches administratives courantes. À noter que le rapport indique explicitement que la proportion d'utilisation pour des tâches techniques spécialisées telles que la programmation est passée de 12 % à seulement 5 %.
Pris dans son ensemble, le chemin stratégique de ChatGPT vise à devenir un assistant IA généraliste au service d'une large population. Son avantage principal réside dans sa masse critique d'utilisateurs générant un effet réseau puissant, ainsi que dans son taux élevé de pénétration au sein des processus quotidiens de traitement de l'information des utilisateurs.
Claude : concentration sur les scénarios professionnels et d'automatisation en entreprise
Le rapport d'Anthropic, quant à lui, dresse un tableau tout à fait différent. La distribution des utilisateurs de Claude présente une forte corrélation positive avec le niveau de développement économique (PIB par habitant), ce qui indique que sa base principale se compose surtout de travailleurs intellectuels et de professionnels des économies développées.
Ses cas d'utilisation principaux sont fortement concentrés. Selon les données du rapport, l'ingénierie logicielle est de loin le domaine d'application dominant dans presque toutes les régions, avec une part stable comprise entre 36 % et 40 %, ce qui contraste nettement avec la tendance observée chez ChatGPT.
La donnée la plus frappante du rapport concerne la part des tâches d'« automatisation ». Au cours des huit derniers mois, la proportion de tâches « automatisées » — où l'utilisateur donne une instruction directe et l'IA accomplit seule la majeure partie du travail — est passée de 27 % à 39 %.
Cette tendance est encore plus marquée chez les utilisateurs professionnels payants via l'API : pas moins de 77 % des interactions relèvent du mode automatisé, dont la grande majorité correspond à une automatisation « directive », nécessitant un minimum d'intervention humaine.
Ainsi, la stratégie de Claude est parfaitement claire : devenir un outil professionnel de productivité et d'automatisation profondément intégré aux flux de travail critiques des entreprises. Son avantage concurrentiel repose sur une optimisation poussée dans des domaines spécialisés (notamment le développement logiciel) et une poursuite extrême de l'efficacité dans l'exécution des tâches.
À partir de cette divergence stratégique, Siliconguys et son équipe d'experts de la Silicon Valley ont croisé les données des deux rapports afin d'extraire trois perspectives industrielles prospectives destinées aux investisseurs.
Un : La divergence dans « l'usage pour la programmation », prélude à l'émergence d'un marché d'outils IA spécialisés
L'évolution inverse de ChatGPT et Claude dans le domaine de la programmation ne reflète pas une fluctuation de la demande, mais plutôt une montée en gamme des besoins vers davantage de « spécialisation » et d'« intégration ».
Une interface conversationnelle généraliste ne suffit plus à répondre aux exigences profondes des développeurs professionnels dans des flux de travail complexes. Ceux-ci ont besoin d'outils IA capables de s'interfacer sans heurt avec des environnements de développement intégrés (IDE), des systèmes de contrôle de version et des logiciels de gestion de projet.
Cette tendance annonce une opportunité de marché importante : celle des chaînes d'outils IA « natives », conçues spécifiquement pour certains secteurs (comme le développement logiciel, l'analyse financière ou les services juridiques) et étroitement liées aux flux de travail existants.
Cela exige que l'IA ne possède pas seulement des capacités de modèle, mais aussi une compréhension approfondie du secteur concerné. Pour les investissements liés à ces domaines, évaluer si une société cible dispose de la capacité de construire une telle « intégration profonde » deviendra un critère déterminant.
Deux : Le « taux d'automatisation de 77 % », mesure accélérée du processus d'automatisation des tâches en entreprise
Le « taux d'automatisation de 77 % dans les API entreprises » mentionné dans le rapport d'Anthropic est un signal extrêmement fort, indiquant qu'à la pointe des applications commerciales, le rôle de l'IA passe rapidement d'« assistant humain » à « moteur d'exécution des tâches ».
Cette donnée nous oblige à reconsidérer la vitesse à laquelle l'IA impacte la productivité, la structure organisationnelle et le modèle de coûts des entreprises. Jusqu'alors, le marché accordait une attention générale à la valeur de « renforcement » (enhancement) de l'IA, mais il faut désormais intégrer pleinement la valeur de « remplacement » dans le cadre analytique central.
La logique d'investissement doit évoluer : au-delà de l'évaluation de « comment l'IA assiste les employés humains », elle doit inclure « dans quels domaines de travail intellectuel l'IA peut-elle accomplir de manière autonome des tâches standardisées avec une efficacité supérieure et un coût inférieur ».
Les domaines à haut coût main-d’œuvre et fortement procédurés, tels que la génération de rapports financiers, la première lecture de contrats ou l'analyse des données de marché, seront les premiers à connaître des bénéfices économiques significatifs grâce à l'automatisation par l'IA.
Trois : La différence entre modes de « collaboration » et d'« automatisation », révélatrice de l'évolution du modèle commercial de l'IA
Un indicateur contre-intuitif du rapport est le suivant : dans les régions où l'utilisation moyenne de Claude est la plus élevée, les utilisateurs ont davantage tendance à adopter un mode de « collaboration » ; inversement, dans les régions à faible utilisation, le mode « automatisation » domine.
Cela pourrait révéler une relation d'évolution entre le modèle commercial de l'IA et la maturité des utilisateurs. Dans les premières phases de pénétration du marché, les utilisateurs ont tendance à voir l'IA comme un simple outil d'efficacité, utilisé pour remplacer des tâches isolées (automatisation).
Mais lorsque les utilisateurs (en particulier les professionnels) acquièrent une meilleure compréhension des limites et des modes d'interaction de l'IA, ils commencent à explorer des formes de travail collaboratif plus complexes, permettant d'accomplir des tâches autrefois impossibles, plus créatives (collaboration).
Cela pose de nouvelles questions sur le modèle commercial à long terme de l'IA. Outre la réduction des coûts par substitution automatisée (modèle SaaS), la création de valeur nouvelle et l'amélioration de la qualité décisionnelle via une coopération homme-machine pourraient donner naissance à des modèles commerciaux plus avancés, tels que des paiements à la performance ou des abonnements fondés sur le soutien décisionnel. Lors de l'évaluation de projets IA, les investisseurs devraient considérer simultanément leur potentiel sur les deux voies : « automatisation » et « création collaborative ».
Cette analyse fondée sur des rapports publics ne constitue qu'un point de départ du processus décisionnel. Une décision complète exige des réponses plus profondes à des questions clés telles que « comment réaliser » et « qui peut réaliser », par exemple :
Dans le domaine des « chaînes d'outils IA natifs », quelles sont les architectures technologiques, les compositions d'équipes et les validations marché des startups les plus prometteuses ?
Dans les grandes entreprises technologiques, quelle est la véritable voie technique permettant d'atteindre un taux élevé d'automatisation des tâches, ainsi que les coûts de déploiement et les données concrètes de retour sur investissement (ROI) ?
Chez une entreprise comme Apple, quelle est la stratégie IA dans son écosystème fermé, notamment la logique technique fondamentale de son propre grand modèle et son parcours de monétisation ?
Ces informations ne peuvent être obtenues à partir de rapports publics ; elles proviennent de l'expérience pratique directe sur le terrain industriel. Pour comprendre véritablement la dynamique actuelle de l'industrie de l'IA, il est nécessaire d'engager un dialogue direct avec les personnes qui définissent précisément ces technologies et produits.
Par exemple, afin d'approfondir la recherche sur le terrain, nos clients financiers ont récemment mené des échanges approfondis avec deux experts spécifiques :
Un scientifique et responsable technique en apprentissage machine (ML/DL/NLP) issu du département IA d'Apple. En tant que membre clé ayant entraîné depuis zéro le grand modèle linguistique (LLM) propriétaire d'Apple, il est en mesure de révéler directement les défis techniques rencontrés par les géants technologiques lorsqu'ils développent leurs propres capacités IA fondamentales, les coûts réels d'entraînement, ainsi que les considérations stratégiques présentées directement aux dirigeants les plus élevés.
Un chef technique (Engineer Lead) de l'organisation IA générative chez Meta. En tant qu'ingénieur fondateur, il n'a pas seulement participé activement au développement des grands modèles LLM, mais a surtout piloté l'intégration concrète de la technologie GenAI aux moteurs commerciaux centraux tels que le classement publicitaire et les systèmes de recommandation. Un échange avec lui permet de tracer clairement le chemin de transformation des capacités du modèle en ROI commercial, ainsi que ses observations d'investisseur sur les startups IA de pointe en Amérique du Nord.
Les points de vue de tels experts transforment les tendances macroscopiques présentes dans les rapports publics en informations tactiques extrêmement fines, directement exploitables pour la prise de décision. Dans un environnement industriel où l'information évolue rapidement, accéder à des analyses approfondies allant au-delà des données publiques est la base fondamentale pour établir un avantage cognitif et prendre des décisions précises. Si vous souhaitez approfondir les sujets mentionnés ci-dessus, nous vous invitons à nous contacter afin d'organiser des échanges avec des experts du domaine pertinent.
Lorsque votre équipe est confrontée à des débats sans fin sur l'orientation technologique, lorsque votre décision d'investissement reste suspendue, lorsque votre stratégie produit est plongée dans le brouillard… souvenez-vous que vos difficultés actuelles sont peut-être déjà des obstacles que certains experts ont franchis. Nous, chez Siliconguys, croyons que l'expérience directe et authentique provient toujours de ceux qui façonnent activement le changement industriel.
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