Voici les conclusions les plus importantes de l'article, organisées par ce qu'elles signifient pour l'avenir de l'IA et du travail.

1. Adoption interne chez OpenAI : une transition agentique quasi complète

Chez OpenAI, Codex n'est plus une expérience. C'est l'outil de travail principal de tous les services.

• 97,9 % des employés actifs d'OpenAI utilisent désormais Codex, et il représente 99,8 % de tous les tokens de production hebdomadaires générés via Codex et ChatGPT dans l'entreprise .
• L'ingénierie a été la première à basculer, atteignant une utilisation majoritaire en décembre 2025. Les services non techniques — Juridique, Finances et Recrutement — ont franchi le cap vers avril 2026, mais leurs transitions ont été nettement plus rapides une fois lancées .
• L'employé médian d'un service juridique a généré 13 fois plus de tokens de production mensuels (Codex + ChatGPT) en juin 2026 par rapport à novembre 2025. Le chercheur médian en a généré plus de 50 fois plus .
• Le nombre d'utilisateurs non développeurs chez OpenAI a été multiplié par 12 depuis août 2025 .

Réserve importante : L'article prévient explicitement qu'OpenAI n'est pas représentatif des organisations typiques. Il se qualifie lui-même d'environnement « de pointe » où les employés sont très familiers avec les modèles, où les coûts d'utilisation sont faibles, où l'adhésion organisationnelle est maximale et où le partage informel des connaissances est courant .

2. Croissance de l'usage externe : rapide, mais inégale

L'adoption externe de Codex s'accélère, mais elle diffère considérablement selon qu'il s'agisse d'une organisation ou d'un utilisateur individuel.

• Le nombre d'utilisateurs actifs de Codex a plus que quintuplé au premier semestre 2026, la croissance la plus rapide provenant de l'extérieur du public initial des développeurs de logiciels .
• Les utilisateurs organisationnels montrent une adoption significative : Codex représente désormais 63,3 % des tokens de production parmi les organisations actives à la fois sur ChatGPT et Codex . La part des organisations utilisant Codex est passée de tout juste au-dessus de 0 % en août 2025 à environ 17 % de tous les utilisateurs organisationnels actifs .
• Les utilisateurs individuels (consommateurs) racontent une histoire très différente. Seulement 16,5 % de leurs tokens de production proviennent de Codex. Parmi les consommateurs actifs sur l'une ou l'autre plateforme au cours des 28 derniers jours, moins de 1 % ont déjà utilisé Codex .
• La croissance la plus rapide concerne les populations non développeuses : les utilisateurs individuels non développeurs ont augmenté de 137 fois et les utilisateurs organisationnels non développeurs de 189 fois depuis août 2025 .

3. Tendances de la complexité des tâches : les utilisateurs délèguent des projets plus importants

Le résultat peut-être le plus frappant est que les utilisateurs n'utilisent pas seulement Codex pour des questions rapides. Ils lui confient un travail qui prendrait aux humains des heures, voire des journées entières.

En mai 2026, parmi les utilisateurs individuels de Codex échantillonnés :

• 80,6 % ont fait au moins une demande estimée à plus de 30 minutes de travail humain.
• 70,2 % ont fait une demande dépassant 1 heure.
• 25,6 % ont fait au moins une demande estimée à plus de 8 heures de travail humain expérimenté .

La part des utilisateurs individuels soumettant une demande estimée à plus de 8 heures a presque décuplé depuis le début de l'année 2026 .

Chez OpenAI, les utilisateurs avancés opèrent déjà à grande échelle. Les utilisateurs au 99e percentile génèrent désormais régulièrement plus de 60 heures de tours d'agents Codex par jour, répartis sur plusieurs agents parallèles . Plus de 10 % des utilisateurs gèrent trois agents Codex simultanés ou plus chaque semaine, et 26,6 % utilisent des « compétences » — des ensembles d'instructions partagées pour des workflows complexes . Au total, l'article a révélé que 24 % de toutes les demandes Codex concernent des tâches estimées à plus d'une heure de travail humain .

4. Le changement plus large : de la conversation à la délégation

L'article présente la transition de l'IA conversationnelle à l'IA agentique comme un changement fondamental dans l'unité du travail du savoir.

« L'IA agentique transforme l'unité du travail du savoir, passant d'interactions uniques à des tâches déléguées sur de longs horizons », indique l'article .

Il distingue ChatGPT comme étant principalement conversationnel (questions-réponses, conseils) de Codex comme étant agentique (production déléguée : débogage, refactorisation, rédaction de documents, analyse de données, coordination de la communication). L'article précise qu'il ne s'agit pas d'une opposition binaire — ChatGPT possède certaines fonctionnalités agentiques, et une partie de l'utilisation de Codex est conversationnelle . L'utilisation de Codex est « fortement orientée vers la production déléguée » — les utilisateurs lui demandent de faire un travail, pas seulement de fournir des conseils ou des informations .

Initialement conçu pour le développement de logiciels, Codex s'étend désormais à la rédaction de documents, l'analyse de données, la communication et d'autres tâches de travail du savoir en dehors du codage . Chez OpenAI, plus d'un quart du travail effectué avec Codex par les employés des fonctions commerciales était de l'ingénierie ou du codage — ce qui montre que les agents réduisent le coût du franchissement des frontières entre les tâches .

5. Les réserves et limites de l'étude

La recherche se limite explicitement dans ce que ses résultats signifient. Il ne s'agit pas de notes de bas de page mineures :

1. OpenAI n'est pas représentatif. L'article déclare : « L'utilisation d'OpenAI n'est donc pas représentative de l'organisation typique d'aujourd'hui. Cependant, elle offre un aperçu de ce à quoi pourrait ressembler l'utilisation de l'IA agentique à l'avenir, lorsque les frictions d'adoption seront minimales » .
2. Le conversationnel et l'agentique sont un spectre, pas une opposition binaire. Au cours de la semaine précédant le 11 juin 2026, 60,3 % des tours Codex et 21,9 % des tours ChatGPT ont invoqué au moins un outil externe — l'utilisation d'outils est elle-même un indicateur imparfait de l'autonomie .
3. Les estimations de complexité sont générées par un modèle. Les seuils de durée des tâches (30 min, 1 h, 8 h) sont estimés par un modèle d'IA, non mesurés directement, et basés sur un échantillon aléatoire de 0,1 % des utilisateurs individuels qui ont choisi d'autoriser l'utilisation de leurs requêtes pour l'entraînement .
4. L'adoption reste globalement limitée. Parmi tous les consommateurs sous forfaits grand public, moins de 1 % ont utilisé Codex — la plupart des utilisateurs d'IA discutent encore principalement avec des robots .
5. L'adoption externe est « plus faible et plus inégale » que l'adoption interne chez OpenAI, et les outils agentiques dans leur ensemble restent « beaucoup moins utilisés que ChatGPT » .
6. Les données proviennent d'une seule plateforme (Codex) et d'une seule entreprise (OpenAI) — les résultats peuvent ne pas être généralisables à d'autres outils agentiques ou organisations avec des workflows, des exigences de sécurité et des niveaux de familiarité des utilisateurs différents .

Points clés à retenir

• L'adoption de l'IA agentique est réelle et s'accélère au sein des organisations, surtout là où les barrières de coût et d'accès sont faibles. Mais pour les consommateurs individuels, l'IA basée sur le chat reste le paradigme dominant.
• La plus grande surprise pourrait être la croissance la plus rapide en dehors de l'ingénierie logicielle — dans les domaines juridique, financier, du recrutement et d'autres domaines du travail du savoir.
• La complexité des tâches augmente, avec une minorité significative d'utilisateurs déléguant déjà des journées entières de travail à des agents d'IA.
• Les limites de l'étude signifient que ces résultats doivent être lus comme un indicateur avancé, et non comme une prévision universelle. La plupart des utilisateurs d'IA discutent encore, ils ne commandent pas d'agents.

La recherche d'OpenAI offre le regard le plus détaillé à ce jour sur la façon dont l'IA agentique passe d'un concept de recherche à un outil de travail pratique. Le changement est en cours — mais où, comment et pour qui dépend fortement du contexte.

Voici les conclusions les plus importantes de l'article, organisées par ce qu'elles signifient pour l'avenir de l'IA et du travail.

1. Adoption interne chez OpenAI : une transition agentique quasi complète

Chez OpenAI, Codex n'est plus une expérience. C'est l'outil de travail principal de tous les services.

• 97,9 % des employés actifs d'OpenAI utilisent désormais Codex, et il représente 99,8 % de tous les tokens de production hebdomadaires générés via Codex et ChatGPT dans l'entreprise .
• L'ingénierie a été la première à basculer, atteignant une utilisation majoritaire en décembre 2025. Les services non techniques — Juridique, Finances et Recrutement — ont franchi le cap vers avril 2026, mais leurs transitions ont été nettement plus rapides une fois lancées .
• L'employé médian d'un service juridique a généré 13 fois plus de tokens de production mensuels (Codex + ChatGPT) en juin 2026 par rapport à novembre 2025. Le chercheur médian en a généré plus de 50 fois plus .
• Le nombre d'utilisateurs non développeurs chez OpenAI a été multiplié par 12 depuis août 2025 .

Réserve importante : L'article prévient explicitement qu'OpenAI n'est pas représentatif des organisations typiques. Il se qualifie lui-même d'environnement « de pointe » où les employés sont très familiers avec les modèles, où les coûts d'utilisation sont faibles, où l'adhésion organisationnelle est maximale et où le partage informel des connaissances est courant .

2. Croissance de l'usage externe : rapide, mais inégale

L'adoption externe de Codex s'accélère, mais elle diffère considérablement selon qu'il s'agisse d'une organisation ou d'un utilisateur individuel.

• Le nombre d'utilisateurs actifs de Codex a plus que quintuplé au premier semestre 2026, la croissance la plus rapide provenant de l'extérieur du public initial des développeurs de logiciels .
• Les utilisateurs organisationnels montrent une adoption significative : Codex représente désormais 63,3 % des tokens de production parmi les organisations actives à la fois sur ChatGPT et Codex . La part des organisations utilisant Codex est passée de tout juste au-dessus de 0 % en août 2025 à environ 17 % de tous les utilisateurs organisationnels actifs .
• Les utilisateurs individuels (consommateurs) racontent une histoire très différente. Seulement 16,5 % de leurs tokens de production proviennent de Codex. Parmi les consommateurs actifs sur l'une ou l'autre plateforme au cours des 28 derniers jours, moins de 1 % ont déjà utilisé Codex .
• La croissance la plus rapide concerne les populations non développeuses : les utilisateurs individuels non développeurs ont augmenté de 137 fois et les utilisateurs organisationnels non développeurs de 189 fois depuis août 2025 .

3. Tendances de la complexité des tâches : les utilisateurs délèguent des projets plus importants

Le résultat peut-être le plus frappant est que les utilisateurs n'utilisent pas seulement Codex pour des questions rapides. Ils lui confient un travail qui prendrait aux humains des heures, voire des journées entières.

En mai 2026, parmi les utilisateurs individuels de Codex échantillonnés :

• 80,6 % ont fait au moins une demande estimée à plus de 30 minutes de travail humain.
• 70,2 % ont fait une demande dépassant 1 heure.
• 25,6 % ont fait au moins une demande estimée à plus de 8 heures de travail humain expérimenté .

La part des utilisateurs individuels soumettant une demande estimée à plus de 8 heures a presque décuplé depuis le début de l'année 2026 .

Chez OpenAI, les utilisateurs avancés opèrent déjà à grande échelle. Les utilisateurs au 99e percentile génèrent désormais régulièrement plus de 60 heures de tours d'agents Codex par jour, répartis sur plusieurs agents parallèles . Plus de 10 % des utilisateurs gèrent trois agents Codex simultanés ou plus chaque semaine, et 26,6 % utilisent des « compétences » — des ensembles d'instructions partagées pour des workflows complexes . Au total, l'article a révélé que 24 % de toutes les demandes Codex concernent des tâches estimées à plus d'une heure de travail humain .

4. Le changement plus large : de la conversation à la délégation

L'article présente la transition de l'IA conversationnelle à l'IA agentique comme un changement fondamental dans l'unité du travail du savoir.

« L'IA agentique transforme l'unité du travail du savoir, passant d'interactions uniques à des tâches déléguées sur de longs horizons », indique l'article .

Il distingue ChatGPT comme étant principalement conversationnel (questions-réponses, conseils) de Codex comme étant agentique (production déléguée : débogage, refactorisation, rédaction de documents, analyse de données, coordination de la communication). L'article précise qu'il ne s'agit pas d'une opposition binaire — ChatGPT possède certaines fonctionnalités agentiques, et une partie de l'utilisation de Codex est conversationnelle . L'utilisation de Codex est « fortement orientée vers la production déléguée » — les utilisateurs lui demandent de faire un travail, pas seulement de fournir des conseils ou des informations .

Initialement conçu pour le développement de logiciels, Codex s'étend désormais à la rédaction de documents, l'analyse de données, la communication et d'autres tâches de travail du savoir en dehors du codage . Chez OpenAI, plus d'un quart du travail effectué avec Codex par les employés des fonctions commerciales était de l'ingénierie ou du codage — ce qui montre que les agents réduisent le coût du franchissement des frontières entre les tâches .

5. Les réserves et limites de l'étude

La recherche se limite explicitement dans ce que ses résultats signifient. Il ne s'agit pas de notes de bas de page mineures :

1. OpenAI n'est pas représentatif. L'article déclare : « L'utilisation d'OpenAI n'est donc pas représentative de l'organisation typique d'aujourd'hui. Cependant, elle offre un aperçu de ce à quoi pourrait ressembler l'utilisation de l'IA agentique à l'avenir, lorsque les frictions d'adoption seront minimales » .
2. Le conversationnel et l'agentique sont un spectre, pas une opposition binaire. Au cours de la semaine précédant le 11 juin 2026, 60,3 % des tours Codex et 21,9 % des tours ChatGPT ont invoqué au moins un outil externe — l'utilisation d'outils est elle-même un indicateur imparfait de l'autonomie .
3. Les estimations de complexité sont générées par un modèle. Les seuils de durée des tâches (30 min, 1 h, 8 h) sont estimés par un modèle d'IA, non mesurés directement, et basés sur un échantillon aléatoire de 0,1 % des utilisateurs individuels qui ont choisi d'autoriser l'utilisation de leurs requêtes pour l'entraînement .
4. L'adoption reste globalement limitée. Parmi tous les consommateurs sous forfaits grand public, moins de 1 % ont utilisé Codex — la plupart des utilisateurs d'IA discutent encore principalement avec des robots .
5. L'adoption externe est « plus faible et plus inégale » que l'adoption interne chez OpenAI, et les outils agentiques dans leur ensemble restent « beaucoup moins utilisés que ChatGPT » .
6. Les données proviennent d'une seule plateforme (Codex) et d'une seule entreprise (OpenAI) — les résultats peuvent ne pas être généralisables à d'autres outils agentiques ou organisations avec des workflows, des exigences de sécurité et des niveaux de familiarité des utilisateurs différents .

Points clés à retenir

• L'adoption de l'IA agentique est réelle et s'accélère au sein des organisations, surtout là où les barrières de coût et d'accès sont faibles. Mais pour les consommateurs individuels, l'IA basée sur le chat reste le paradigme dominant.
• La plus grande surprise pourrait être la croissance la plus rapide en dehors de l'ingénierie logicielle — dans les domaines juridique, financier, du recrutement et d'autres domaines du travail du savoir.
• La complexité des tâches augmente, avec une minorité significative d'utilisateurs déléguant déjà des journées entières de travail à des agents d'IA.
• Les limites de l'étude signifient que ces résultats doivent être lus comme un indicateur avancé, et non comme une prévision universelle. La plupart des utilisateurs d'IA discutent encore, ils ne commandent pas d'agents.

La recherche d'OpenAI offre le regard le plus détaillé à ce jour sur la façon dont l'IA agentique passe d'un concept de recherche à un outil de travail pratique. Le changement est en cours — mais où, comment et pour qui dépend fortement du contexte.