RnD Café ☕️ – #404

Au sommaire cette semaine

L’étude d’OpenAI confirme que 40 % des usages de ChatGPT relèvent déjà du “Doing” : les conditions sont réunies pour l’émergence d’un Web agentique, où les agents agiront à notre place. Opportunités marketing immenses… mais aussi risques cognitifs à anticiper.

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Assez parlé !

Assez parlé : l’IA ne se contente plus de répondre, elle agit.

Les chiffres d’OpenAI sont clairs : près de la moitié des usages de ChatGPT relèvent déjà de l’exécution de tâches. Google, OpenAI, Mastercard posent les rails d’un Web agentique où nos agents achèteront, négocieront, décideront pour nous.

Bien sûr que nous allons trouver cela très utile !

Mais cette révolution porte un risque majeur : celui de nous endormir dans une paresse cognitive qui affaiblit notre esprit critique. Si nous laissons les agents penser et agir à notre place, nous ne serons plus les pilotes, mais les passagers.

Nous devons donc choisir : voulons-nous des agents qui amplifient nos capacités, ou des agents qui les remplacent ? L’IA peut être une formidable alliée, mais à une condition : reprendre la main, poser des règles, et cultiver notre discernement.

Oui, pardon… je m’emporte !

Grand sujet n°1 — Du clic à l’action : vers un Internet piloté par les agents

La semaine dernière, nous évoquions cette tendance émergente : le passage des CHATbots aux DObots — ces outils capables non seulement de répondre, mais surtout d’agir. Autrement dit : les agents.

Un agent ne se contente plus d’exécuter des requêtes. Il agit en votre nom, anticipe vos besoins, initie des transactions, automatise des tâches. Cette transition vers un web agentique, dont nous parlons régulièrement ici, n’est plus une hypothèse : elle est bel et bien en marche.

Les récentes annonces d’OpenAI, de Google et les évolutions des standards industriels en témoignent.

Mais avant d’y revenir, arrêtons-nous sur l’un des faits marquants de la semaine : la publication par OpenAI d’une étude quantitative sur les usages de ChatGPT.

Sans surprise, cette étude vient confirmer un besoin de plus en plus manifeste : celui d’assistants numériques. Et ce besoin ne date pas d’hier. Le tout premier assistant ? Probablement la télécommande de télévision dans les années 80. Premier geste de “fainéantise” technologique, elle annonçait déjà notre appétence pour les assistants – vocaux, intelligents, autonomes – capables de nous délester du moindre effort.

Mais ne brûlons pas les étapes. Jetons d’abord un œil aux enseignements clés de l’étude d’OpenAI, basée sur l’analyse de 1,5 million de conversations.

L’usage de ChatGPT s’est largement démocratisé (x5 en un an) :

Les utilisateurs avec des prénoms féminins sont passés de 37 % à plus de 50 % en 18 mois.
700 millions d’utilisateurs par semaine
29000 requêtes par seconde
L’adoption est plus rapide dans les pays à revenu moyen ou faible.
Les usages se décomposent ainsi : 49 % pour poser des questions, 40 % pour accomplir des tâches (nous y voilà), 11 % pour exprimer des idées ou créer.
Seuls environ 30 % des cas d’usage sont professionnels.

Mais l’analyse peut être encore plus fine :

Tutorats & enseignement : 10,2 %
Conseils pratiques (how-to) : 8,5 %
Rédaction & édition : 18 %
Self-care, santé, bien-être : 5,7 %
Traduction : 4,5 %
Programmation : 4,2 %
Recherche de produits / achats : 2,1 %

❌ À noter : l’étude évacue complètement le compagnonnage émotionnel, pourtant fortement médiatisé auparavant. À dessein ?

Le chiffre-clé : 40 %

C’est la part des usages de ChatGPT liée au Doing : l’IA est déjà utilisée comme un exécutant de tâches. Les conditions sont réunies pour que les agents prennent le relais, à condition de créer des environnements sûrs, lisibles, et interconnectés.

Des agents qui s’appretent à prendre le relais

Avec Gemini intégré à Chrome, Google prépare l’étape suivante : l’agent embarqué dans le navigateur, agissant selon le contexte de navigation. Plus besoin de changer d’onglet ou d’application : l’IA est là, prête à agir, proposer, exécuter.
Pour que les agents puissent réellement agir, ils ont besoin d’infrastructures fiables. C’est tout l’enjeu du protocole AP2 (Agents to Payments) lancé cette semaine et soutenu par des acteurs comme Mastercard, PayPal, Stripe (déjà présent depuis décembre 2024 sur le sujet) ou Adyen. Basé sur des mandats (intentions signées, paniers validés, etc.), AP2 permet aux agents de réaliser des transactions autonomes – comme réserver un billet ou acheter un vol – tout en garantissant le consentement explicite de l’utilisateur.

Ce Web agentique redessine les parcours digitaux

Fred Cavazza parle de B2A2C : les entreprises ne parlent plus directement aux consommateurs, mais aux agents qui les représentent.

Cela change tout en marketing :

Comment s’assurer que mon offre est lisible par un agent ?
Quel contenu dois-je structurer pour être présente dans les réponses de l’IA ?
Comment concevoir un produit qu’un agent peut acheter ?

Exemples concrets :

Un agent peut comparer des billets d’avion selon vos critères (durée, escales, prix), réserver automatiquement et vous proposer une assurance voyage.
Un agent RH pourrait scanner les CV entrants, mener une pré-évaluation, puis proposer les meilleurs profils au recruteur avec score et justification.

Le risque cognitif : l’autre défi de l’IA

Au-delà de la quête de performance, un enjeu central persiste : notre capacité à exercer un discernement éclairé face à l’automatisation croissante. Un sujet que nous explorons ici depuis longtemps, tant il me semble urgent de cultiver notre esprit critique pour résister à l’AI lazyness – cette paresse cognitive induite par une dépendance excessive aux assistants intelligents.

Au micro de Michel Levy Provençal (TEDx Paris), Olivier Hamant alerte sur les dérives d’une IA uniquement guidée par la performance, qui peut nous rendre plus vulnérables. Il plaide pour une robustesse inspirée du vivant : une IA plus sobre, résiliente et alignée avec nos limites écologiques et sociales. Il évoque notamment le paradoxe de Jevons : plus une technologie est efficace, plus elle tend à être utilisée… et à générer des effets pervers. D’où l’urgence de repenser nos choix technologiques à long terme, à travers des modèles alternatifs déjà émergents.

Trois signaux récents illustrent parfaitement ce risque cognitif :

L’usage intensif des chatbots favorise une confiance excessive et affaiblit l’esprit critique : l’effort se déplace de la recherche active d’informations vers leur simple validation (Undark – Microsoft & CMU, sept. 2025).
Une étude du MIT (juin 2025) montre que les utilisateurs de LLM (ChatGPT) présentent une connectivité cérébrale plus faible, une mémoire réduite et un moindre sentiment d’appropriation de leurs textes, comparés à ceux travaillant sans outil ou avec un moteur de recherche. Si les LLM offrent un confort immédiat, ils génèrent un coût cognitif durable qui interroge leur rôle dans l’apprentissage (MIT – Your Brain on ChatGPT).
Le cas de Goldman Sachs, qui a déployé l’IA générative auprès de 46000 collaborateurs, illustre un risque de dépendance accrue, avec une baisse du contrôle humain et de la qualité décisionnelle (Frédéric Cavazza, LinkedIn, sept. 2025).

Ce qu’il faut anticiper

(tâches déléguées, gains rapides de productivité).
Formation et confiance : préparer les équipes, accompagner le changement et rassurer les utilisateurs.
Mandats explicites : définir les règles d’autorisation claires pour instaurer la confiance et la sécurité.
Interopérabilité : miser sur les standards ouverts (AP2, A2A, MCP) pour éviter l’enfermement technologique.
Gestion des dépendances : limiter les risques liés à un navigateur ou un fournisseur unique.
Contenus structurés : produire des données exploitables (métadonnées, APIs, formats optimisés pour l’IA).
Design pour agents : penser l’expérience utilisateur ET agent de façon intégrée.
Anticipation transactionnelle : se préparer à un futur où les agents négocieront, achèteront ou vendront en autonomie.

Grand sujet n°2 — Recherche & SEO à l’ère IA : vers la disparition des résultats classiques

Encore un sujet récurrent semaine après semaine.

Mais on comprend pourquoi…

1. Mutation radicale de la recherche

L’expression « SEO is dead » frappe les esprits tous les 5 ans, mais les chiffres confirment un basculement sérieux : près de 5 % des recherches desktop aux États-Unis se font déjà sur ChatGPT (contre 1 sur 77 il y a 18 mois), soit environ une recherche sur 20 (Jérémy Lacoste — LinkedIn).

Le changement est profond : au lieu d’une liste de liens, les utilisateurs obtiennent une réponse synthétique générée par un modèle. Les contenus ne sont plus “classés” mais “cités”.

Autrement dit, être intégré à la base d’entraînement ou au grounding d’un modèle IA devient aussi vital qu’apparaître hier en première position sur Google. Comme le résume La Vie des Idées, l’IA est en train de devenir « le nouveau Wikipédia ».

Mais il existe une différence majeure : là où Wikipédia repose sur un travail collectif transparent (sources, historique, relectures), les modèles génératifs produisent des textes plausibles mais opaques et non traçables. Wikipédia reste donc à la fois source d’entraînement pour les IA et garde-fou vérifiable.

Pour les entreprises, cela signifie qu’il faut publier des contenus sourcés, factuels et vérifiables, afin de maximiser leurs chances d’être repris correctement dans les réponses IA tout en restant crédibles face à un lecteur critique.

2. Le SEO : centralité maintenue malgré la disruption

Contrairement aux prédictions, le SEO n’est pas mort, mais il se transforme :

Le SEO reste la source de plus de 50 % des revenus pour la plupart des sites, alors que les LLM génèrent moins de 5 % (Aleyda Solís — LinkedIn).

Le trafic de ChatGPT, bien qu’en croissance rapide, reste très inférieur à celui de Google : 5,8 milliards de visites en août 2025 contre 83,8 milliards pour Google (Source).

Les modèles IA s’appuient encore largement sur le grounding (recherche en temps réel sur le web) pour répondre aux requêtes factuelles : le SEO reste donc une source vitale.

3. Nouveaux enjeux de visibilité

Visibilité et citations : être cité par ChatGPT ou d’autres assistants devient un levier majeur de notoriété.

AIO (AI Search Optimization) ou GEO (Generative Engine Optimization) : discipline émergente, encore freinée par un manque de métriques et de gouvernance (State of AI Search Optimization — SEOFOMO).

E-commerce et IA : ChatGPT intègre désormais des fonctionnalités shopping (produits, visuels, prix, avis, liens d’achat). Les e-commerçants doivent donc optimiser leurs catalogues pour l’IA (Andréa Bensaid — LinkedIn).

4. Les réseaux sociaux comme moteurs de recherche

Les réseaux sociaux supplantent la télévision comme première source d’information et deviennent de véritables moteurs de recherche (Reuters Digital News Report 2025, Mathieu Crucq — LinkedIn).

Cela implique :

Développer le VSEO (Video Search Engine Optimization) et le Social Search.
Prioriser les plateformes où l’audience cherche activement de l’information.
Désengager rapidement les canaux sous-performants.

Implications concrètes pour les entreprises

Pour les directions marketing et communication :

Transformer les contenus en FAQ structurées (questions-réponses, formats factuels).
Monitorer la présence de la marque dans les réponses générées par les modèles.
Former les équipes SEO et content marketing à l’IA Search Optimization (AIO).
Conserver la logique de vérification et de transparence inspirée de Wikipédia : ce sont ces contenus sourcés qui résisteront le mieux dans un paysage dominé par des IA génératives.

En résumé : la recherche à l’ère IA ne signe pas la fin du SEO, mais son élargissement. Le défi est de penser un référencement hybride : Google + IA + moteurs sociaux, avec une exigence de contenus sourcés et vérifiables pour maintenir la confiance.

Grand sujet n°3 — Transformation du travail, marketing & adoption : un enjeu humain avant tout

1. Le vrai frein est humain (et quantifié)

Beaucoup d’équipes n’intègrent pas encore l’intelligence artificielle dans leurs routines quotidiennes. Une étude sur « The 500-Hour Gap » estime qu’un collaborateur « perd » environ 500 heures par an faute de pratique régulière. L’écart se creuse entre ceux qui sont déjà « fluides » avec l’IA (capables de l’utiliser naturellement au quotidien) et ceux qui peinent à l’adopter.

Pour progresser, les auteurs recommandent trois leviers : reconnaître cet écart de compétences, proposer des « quick wins » concrets, et réserver un vrai temps d’apprentissage encadré.
Source : The 500 Hour Gap in AI Adoption

2. Productivité immédiate ou apprentissage organisationnel ?

Le dilemme est réel :
faut-il viser l’apprentissage ou la performance immédiate ?

La Harvard Business Review a étudié 109 équipes : celles qui tentaient de concilier les deux en même temps étaient les moins efficaces. Les plus performantes étaient celles qui choisissaient clairement une priorité : livrer vite ou apprendre ensemble.

Sources : Harvard Business Review, Wiley / Human Resource Management.

3. Marketing : où investir concrètement dès maintenant

Cartographier les cas IA publicitaires : l’IAB a publié l’AI in Advertising Use Case Map, un guide conçu avec l’industrie pour donner une vision claire des applications de l’IA tout au long de la chaîne de valeur média et marketing. Elle recense des cas d’usage concrets, classés par catégorie et maturité (usages établis vs émergents).

Accélérer sur le social B2B : Hootsuite recommande de concentrer les efforts sur les plateformes réellement utilisées par les prospects (LinkedIn, vidéo), d’aligner la stratégie sociale sur la génération de demande, et de renforcer la mesure (attribution, écoute sociale).
Source : Hootsuite – B2B Social Media.
Outiller les équipes avec des solutions IA-first : Gamma 3.0 réinvente la présentation en mode « IA native » : génération de slides assistée, 40 styles disponibles, et un agent d’édition intégré. Une alternative sérieuse à PowerPoint qui réduit fortement le temps de production commerciale.
Source : Gamma 3.0 – LinkedIn / Ruben Hassid.

Ce que j’en retiens

Réduire l’écart des 500 heures : instaurer un programme progressif (« 30-60-90 jours ») avec cas d’usage concrets, binômes de pairs et mesure du temps d’usage réel.
Choisir une orientation claire par équipe : apprentissage ou performance, mais éviter le grand écart.
Prioriser côté marketing : utiliser la carte de l’IAB comme boussole pour sélectionner 2–3 cas établis et 1 cas émergent, avec objectifs et critères d’arrêt.
Social B2B : concentrer les efforts là où l’audience se trouve vraiment, relier au pipeline via analytics, couper les canaux inefficaces.

Les brèves – La sélection RnD Café

Dead Internet Theory : 1 utilisateur sur 3 serait un bot — Cloudflare estime qu’un tiers du trafic internet est automatisé.
Vigilance accrue sur la fiabilité des audiences, des données sociales, et des interactions en formation.
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La Chine bloque les puces IA de Nvidia — Pékin interdit aux entreprises tech chinoises d’acheter certaines puces Nvidia, dont la RTX Pro 6000D.
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Netvibes fête ses 20 ans — Retour sur l’aventure de ce pionnier français du dashboard personnalisé.
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En coulisses, cette semaine chez RnD

C’est bien la rentrée avec de nombreuses interventions au planning.

Les séances d’acculturation et programmes de formation des équipes sont repartis et c’est une bonne chose.
Ne laissons pas les équipes sur le bord de la route IA.

La semaine prochaine, intervention à la Délégation à l’information et à la communication de la Défense • DICoD et animation d’une formation
EDHEC Executive Education & MBAs au sein du Parcours Dirigeants & Entrepreneurs sur les enjeux éthiques et de gouvernance de l’IA.

Je vous raconterai.

☕ Un café en vrai ?

Vous vous interrogez sur la transformation du travail et l’adoption de l’IA ?

Vous testez des outils créatifs et cherchez à en tirer de vrais workflows marketing ?

Vous voulez comprendre comment l’AI Overview de Google ou la régulation (CNIL, cookies, souveraineté) vont impacter vos activités ? Ou tout simplement partager vos propres expériences et tips ?

Autant de sujets qu’on adore explorer chez RnD.

Alors, pourquoi ne pas en parler autour d’un café (virtuel ou réel) ?

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