Étude NBER-OpenAI : l'analyse scientifique de ChatGPT qui change tout sur l'innovation
Le National Bureau of Economic Research publie la première étude économique basée sur des données internes ChatGPT.
Cette recherche révolutionnaire, fruit d'une collaboration entre OpenAI, Harvard et Duke, analyse un échantillon représentatif d'un million de conversations sans qu'aucun chercheur n'accède aux contenus privés.
Les résultats redéfinissent notre compréhension de l'innovation : sur 700 millions d'utilisateurs actifs, trois catégories dominent l'usage professionnel et révèlent comment l'IA génère 97 milliards de dollars de valeur économique annuelle.
Allez hop, lâchons tout : les données sont quand même assez saisissantes.
ChatGPT compte désormais 700 millions d'utilisateurs actifs hebdomadaires qui envoient 18 milliards de messages chaque semaine. Contrairement aux idées reçues, 73% de ces échanges concernent l'usage personnel, tandis que seulement 27% sont liés au travail.
Cette répartition illustre parfaitement l'ampleur de la transformation en cours : l'IA générative ne se contente plus d'automatiser des tâches, elle redéfinit notre façon d'innover et de créer de la valeur.
Le récap de l'article : OpenAI révèle les données d'usage de ChatGPT dans une étude académique sans précédent. Publiée par le NBER en collaboration avec Harvard et Duke, cette recherche analyse pour la première fois un million de conversations représentatives des 700 millions d'utilisateurs actifs. Méthodologie rigoureuse, anonymisation complète : les résultats transforment notre vision de l'innovation. L'IA n'automatise pas, elle amplifie, créant 97 milliards de dollars de valeur avec trois piliers qui redéfinissent l'entreprise moderne.
TL;DR : la première étude scientifique sur l'usage réel de ChatGPT révèle une transformation inattendue : 73% des usages concernent la vie personnelle contre 27% le travail, avec trois piliers dominants (conseils pratiques 29%, recherche d'info 24%, rédaction 24%). L'IA fonctionne principalement comme amplificateur cognitif plutôt que remplaçant : 49% des messages visent à obtenir des conseils pour prendre des décisions ("Asking") contre 40% d'exécution de tâches ("Doing"), créant 97 milliards de dollars de valeur économique annuelle aux États-Unis via un support décisionnel universel qui transcende tous les secteurs professionnels.
