#

Points clés

• OpenAI a analysé plus de 1,5 million de messages ChatGPT liés au travail.

• L'étude a porté sur des messages d'avril à juillet 2026.

• Parmi environ 6 200 travailleurs suivis de manière constante, les tâches récurrentes entre professions ont augmenté au fil du temps.

• La part est passée de 13,1 % en avril à 25,9 % en juillet.

• OpenAI indique que les données ont été agrégées et anonymisées.

Ce que dit l'étude

OpenAI a publié une recherche économique le 16 septembre 2026. L'étude examine des messages ChatGPT liés au travail et se concentre sur l'évolution des tâches d'IA au fil du temps. Elle est présentée comme un premier aperçu de l'évolution des schémas de travail.

La recherche a analysé plus de 1,5 million de messages d'avril à juillet 2026. OpenAI indique également avoir observé de manière continue environ 6 200 travailleurs pendant cette période. L'étude rapporte que certaines tâches transversales entre professions sont devenues des tâches récurrentes.

Le principal constat

L'étude indique que des tâches transversales entre professions déjà utilisées ont augmenté en part des activités d'IA spécifiques à une profession. En avril, elles représentaient 13,1 % de cette activité. En juillet, cette part était montée à 25,9 %.

Ce changement suggère que certaines tâches n'étaient pas des demandes ponctuelles. Au contraire, elles sont apparues plus souvent sur la période observée. L'étude précise aussi que la récurrence variait selon les tâches.

Ce que signifie ici le travail récurrent

Dans ce rapport, le travail récurrent désigne des tâches qui réapparaissent après avoir déjà été utilisées. L'étude ne dit pas que toutes les tâches ont suivi le même schéma. Elle indique seulement que la récurrence différait selon les tâches.

C'est important, car des tâches répétées peuvent signaler une évolution de la manière dont les gens utilisent l'IA. Une tâche peut commencer comme une invite occasionnelle, puis devenir une partie d'un flux de travail régulier. C'est le schéma général décrit par la recherche.

Traitement des données et limites

OpenAI indique que les messages ont été agrégés et anonymisés. Cela signifie que l'étude utilise des données regroupées plutôt que des détails de messages individuels. Le rapport présente aussi les résultats comme un premier aperçu, et non comme une conclusion définitive.

La source ne fournit pas de prévision sur les résultats en matière d'emploi. Elle ne prétend pas non plus que les résultats prédisent des changements précis sur le marché du travail. Les lecteurs doivent considérer ces résultats comme une recherche descriptive uniquement.

Pourquoi ce constat est important

L'étude suggère un possible changement dans la manière dont l'IA est utilisée au travail. Certaines tâches peuvent passer d'un soutien occasionnel à une utilisation répétée. Cela peut influencer la façon dont les équipes conçoivent les flux de travail et planifient les tâches.

Le rapport ne fournit pas de recommandations opérationnelles. Il ne cite ni secteurs, ni intitulés de poste, ni fonctions commerciales précises. La lecture la plus prudente est donc générale : l'usage répété de l'IA pourrait devenir plus visible avec le temps.

Pertinence pour le Maroc

La source ne rapporte aucun fait spécifique au Maroc ni aucun résultat sur l'emploi. Pour les lecteurs au Maroc, la leçon globale est de surveiller la manière dont les tâches récurrentes d'IA peuvent modifier les flux de travail quotidiens, tout en évitant de tirer des conclusions sur les effets locaux sur l'emploi.

Ce qu'il faut surveiller ensuite

L'étude laisse plusieurs questions ouvertes. Elle n'explique pas pourquoi la récurrence a augmenté, ni quelles tâches ont le plus changé. Elle ne dit pas non plus si cette tendance va se poursuivre.

Cela signifie que le rapport est surtout utile comme instantané. Il montre un changement mesurable dans la répétition des tâches sur une courte période. Il n'établit pas à lui seul une tendance de long terme.

En résumé

La recherche d'OpenAI suggère que certaines tâches d'IA entre professions deviennent plus récurrentes. La part de ces tâches a fortement augmenté sur la période étudiée. Les résultats sont précoces, limités et descriptifs.

L'idée principale est simple. L'usage de l'IA au travail pourrait passer de requêtes isolées à des schémas de tâches répétés. L'étude montre ce glissement dans les données qu'elle a examinées, sans formuler de prévisions plus larges.