ChatGPT et Claude ne sont plus des joueurs sur la même voie.

Récemment, OpenAI et Anthropic ont publié des rapports utilisateurs clés sur ChatGPT et Claude. Ces deux documents ne sont pas de simples présentations de performances, mais révèlent une tendance cruciale dans l'industrie de l'intelligence artificielle actuelle : les deux principaux modèles évoluent selon des voies complètement différentes, avec une différenciation significative dans leur positionnement sur le marché, leurs principaux cas d'application et leurs modes d'interaction avec les utilisateurs.

Pour ce faire, Silicon Rabbit a combiné l'échange avec son équipe d'experts de la Silicon Valley pour comparer et analyser les deux rapports, extraire les signaux sectoriels cachés derrière et explorer leurs profondes implications pour les futures lignes technologiques, modèles commerciaux et stratégies d'investissement connexes.

Les données des deux rapports montrent clairement les différences de priorités entre ChatGPT et Claude en ce qui concerne leur base d'utilisateurs et leurs fonctionnalités clés, ce qui constitue le point de départ pour comprendre leurs stratégies 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. À partir de juillet 2025, son nombre d'utilisateurs actifs hebdomadaires a dépassé 700 millions. La répartition des utilisateurs présente deux caractéristiques clés :

Tout d'abord, la base d'utilisateurs s'est élargie à un public plus large, passant d'un profil d'utilisateurs principalement composé de techniciens à un groupe de cols blancs hautement qualifiés et issus de diverses professions.

Deuxièmement, le rapport entre les sexes tend à être équilibré, la proportion d'utilisatrices passant à 52 %.

Dans le domaine des scénarios d'application, les fonctions principales de ChatGPT se concentrent sur trois domaines : l'orientation pratique, la recherche d'informations et la rédaction de documents, ces trois éléments représentant près de 80 % du total des dialogues.

Les utilisateurs l'utilisent principalement pour aider dans la vie quotidienne et les tâches bureautiques courantes. Il est à noter que le rapport souligne clairement que la proportion d'utilisation de l'assistance pour des compétences techniques professionnelles telles que la programmation a diminué de manière significative, passant de 12 % à 5 %.

Dans l'ensemble, la trajectoire stratégique de ChatGPT est de devenir un assistant AI généraliste servant un large éventail d'utilisateurs. Sa principale barrière repose sur une énorme base d'utilisateurs et les effets de réseau qui en découlent, ainsi que sur son taux de pénétration élevé dans les processus quotidiens de traitement de l'information des utilisateurs.

Claude : Se concentrer sur les scénarios d'automatisation professionnels et d'entreprise.

Le rapport d'Anthropic dépeint un tableau complètement différent. La répartition des utilisateurs de Claude présente une forte corrélation positive avec le niveau de développement économique des régions (PIB par habitant), ce qui indique que son principal groupe d'utilisateurs est constitué de travailleurs qualifiés et de professionnels dans les économies développées.

Les scénarios d'application clés sont très ciblés. Les données du rapport montrent que l'ingénierie logicielle est le principal domaine d'application dans presque toutes les régions, avec une part des tâches stable entre 36 % et 40 %, ce qui contraste fortement avec la tendance d'application de ChatGPT dans ce domaine.

Les données les plus frappantes du rapport se reflètent dans la part des tâches "automatisées". Au cours des 8 derniers mois, la part des tâches "automatisées par commande", où les utilisateurs donnent directement des instructions et où l'IA accomplit la plupart du travail de manière indépendante, est passée de 27 % à 39 %.

Chez les utilisateurs de niveau entreprise des API payantes, cette tendance est encore plus marquée : jusqu'à 77 % des interactions par dialogue se présentent sous un mode automatisé, et la grande majorité d'entre elles sont des automatisations "directive" avec un minimum d'intervention humaine.

Ainsi, le positionnement stratégique de Claude est très clair : devenir un outil de productivité et d'automatisation professionnel profondément intégré aux flux de travail essentiels de l'entreprise. Son avantage concurrentiel réside dans une optimisation approfondie de domaines professionnels spécifiques (en particulier le développement logiciel) et une quête extrême de l'efficacité dans l'exécution des tâches.

Sur la base des domaines stratégiques susmentionnés, le Silicium Rabbit et son équipe d'experts de la Silicon Valley ont croisé les données de deux rapports pour en extraire trois perspectives industrielles prospectives pour les investisseurs.

Un : La diversification des "applications de programmation" préfigure l'émergence du marché des outils IA spécialisés.

La montée et la descente de ChatGPT et Claude dans les applications de programmation ne reflètent pas les fluctuations de la demande du marché, mais plutôt une mise à niveau des besoins des utilisateurs vers une "spécialisation" et une "intégration".

L'interface de dialogue universelle ne parvient plus à satisfaire les besoins profonds des développeurs professionnels dans des flux de travail complexes. Ce dont ils ont besoin, ce sont des fonctionnalités d'IA capables de s'intégrer sans couture à des environnements de développement intégrés (IDE), des systèmes de contrôle de version de code et des logiciels de gestion de projet.

Cette tendance préfigure l'émergence d'une opportunité de marché importante : une "chaîne d'outils natifs d'IA" conçue spécifiquement pour des secteurs particuliers (comme le développement de logiciels, l'analyse financière, les services juridiques) et profondément intégrée aux flux de travail existants.

Cela exige que l'IA possède non seulement des capacités de modèle, mais aussi une compréhension approfondie de l'industrie. Pour les investissements dans des domaines connexes, évaluer si l'objet d'investissement possède la capacité de construire ce type "d'intégration profonde" deviendra un point clé à considérer.

Deux : "77% de taux d'automatisation", accélération du processus d'automatisation des tâches pour les entreprises de quantification.

Le rapport d'Anthropic indiquant "77 % de taux d'automatisation des API d'entreprise" est un signal très fort, montrant que dans les applications commerciales de pointe, le rôle de l'IA passe rapidement de "l'assistance humaine" à "l'exécution des tâches".

Cette donnée nous oblige à réévaluer la vitesse d'impact de l'IA sur la productivité des entreprises, la structure organisationnelle et les modèles de coûts. Par le passé, le marché se concentrait généralement sur la valeur « d'amélioration » de l'IA, mais il est désormais nécessaire d'incorporer la valeur « de substitution » dans le cadre d'analyse central.

La logique d'investissement doit passer de l'évaluation de "comment l'IA peut aider les employés humains" à "dans quels domaines de travail basés sur les connaissances, l'IA peut accomplir des tâches standardisées avec une efficacité plus élevée et à un coût inférieur."

Les domaines tels que la génération de rapports financiers, la pré-évaluation des contrats et l'analyse des données de marché, qui sont des processus coûteux en main-d'œuvre, seront les directions où la technologie d'automatisation de l'IA produira les premiers bénéfices économiques significatifs.

Trois : "Différences entre les modes de collaboration et d'automatisation", révélant le chemin d'évolution des modèles commerciaux de l'IA

Un point de données contre-intuitif dans le rapport est le suivant : dans les régions où le taux d'utilisation par habitant de Claude est plus élevé, les utilisateurs sont plus enclins à adopter le mode "collaboratif" ; inversement, les régions avec un taux d'utilisation plus faible sont plus enclines à privilégier le mode "automatisé".

Cela pourrait révéler l'évolution de la relation entre les modèles commerciaux de l'IA et la maturité des utilisateurs. Dans les premières phases de pénétration du marché, les utilisateurs sont plus enclins à considérer l'IA comme un simple outil d'efficacité, utilisé de manière alternative pour accomplir des tâches indépendantes (automatisation).

Et lorsque les utilisateurs (en particulier les utilisateurs professionnels) ont une compréhension plus approfondie des limites et des modes d'interaction de l'IA, ils commencent à explorer comment collaborer de manière complexe avec l'IA pour accomplir des tâches plus créatives et difficiles à réaliser par le passé (collaboration).

Cela soulève de nouvelles réflexions sur le modèle commercial à long terme de l'IA. En plus de réduire les coûts par l'automatisation (modèle SaaS), la création de nouvelle valeur et l'amélioration de la qualité des décisions par la collaboration homme-machine pourraient engendrer des modèles commerciaux plus avancés, tels que la rémunération basée sur les résultats ou les abonnements au soutien à la décision. Les investisseurs, lors de l'évaluation des projets d'IA, devraient également prendre en compte leur potentiel de développement sur les deux voies : « automatisation » et « création collaborative ».

L'analyse ci-dessus, basée sur des rapports publics, n'est que le point de départ du processus décisionnel. Une décision complète doit également répondre à des questions plus profondes sur "comment réaliser" et "qui le réalisera", par exemple :

Dans le domaine des « chaînes d'outils natifs d'IA », quelle est la situation de l'architecture technique, de la composition de l'équipe et de la validation du marché des startups les plus prometteuses ?

Quelles sont les données concrètes sur le chemin technologique réel pour réaliser un haut niveau d'automatisation des tâches dans les grandes entreprises technologiques, les coûts de déploiement et le retour sur investissement (ROI) ?

Quelles sont la logique technologique de base et le chemin de commercialisation de la stratégie IA d'une entreprise comme Apple, dans le cadre de son écosystème fermé, en particulier en ce qui concerne ses propres grands modèles ?

Ces informations ne peuvent pas être obtenues à partir de rapports publics, elles proviennent de l'expérience pratique sur le terrain de l'industrie. Pour vraiment comprendre la dynamique actuelle de l'industrie de l'IA, il est nécessaire d'avoir un dialogue direct avec les personnes clés qui définissent ces technologies et produits.

Par exemple, pour approfondir l'étude de la première ligne de l'industrie, nos clients financiers ont récemment eu des échanges approfondis avec les deux experts suivants :

Un scientifique en ML/DL/NLP et responsable technique du département d'apprentissage automatique d'Apple. En tant que membre clé ayant formé le modèle de langage à grande échelle (LLM) d'Apple à partir de zéro, il est capable de révéler directement les défis techniques auxquels les géants de la technologie sont confrontés lors de la construction de leurs capacités d'IA, les coûts réels de formation, ainsi que les considérations stratégiques à rapporter directement à la haute direction.

Un responsable technique (Engineer Lead) d'une organisation d'IA générative Meta. En tant qu'ingénieur fondateur, il participe non seulement en profondeur au développement de grands modèles LLM, mais surtout, il a dirigé le processus d'intégration de la technologie GenAI avec les moteurs commerciaux clés tels que le classement publicitaire et les systèmes de recommandation. À travers ses échanges, il est possible de dessiner clairement le chemin de la capacité du modèle au retour sur investissement commercial, ainsi que ses observations sur les startups d'IA de pointe en Amérique du Nord.

Les perspectives fournies par ce type d'experts transformeront les tendances macroéconomiques des rapports publics en informations tactiques très détaillées qui peuvent guider des décisions concrètes. Dans un environnement industriel où l'information évolue rapidement, obtenir des insights profonds qui vont au-delà des informations publiques est fondamental pour établir un avantage cognitif et prendre des décisions précises. Si vous souhaitez discuter davantage de ces sujets, nous vous invitons à nous contacter pour organiser un échange avec des experts dans les domaines concernés.

Lorsque votre équipe débat sans fin sur la stratégie technique, lorsque vos décisions d'investissement sont en suspens, lorsque votre stratégie de produit est dans le flou... rappelez-vous que la confusion à laquelle vous êtes confronté est peut-être un parcours déjà franchi par un expert. Nous, Silicium Lapin, croyons que l'expérience authentique vient toujours de ceux qui sont en train de transformer l'industrie.