Usages réels de l’IA : les vérités surprenantes révélées par des milliards d’interactions

Depuis un an, on nous répète que l’intelligence artificielle révolutionne la productivité en aidant à rédiger des emails, générer du code ou résumer des documents. Mais qu’en est-il vraiment ? Comment les utilisateurs exploitent-ils réellement les chatbots IA comme ChatGPT ou Claude au quotidien ?

Une étude monumentale menée par OpenRouter vient de lever le voile sur les usages réels de l’IA en analysant plus de 100 000 milliards de tokens, soit des milliards de conversations avec des modèles de langage. Les conclusions bouleversent de nombreuses idées reçues sur cette révolution technologique. Quels sont les cas d’usage dominants ? Comment les tendances évoluent-elles géographiquement ? Et surtout, pourquoi les utilisateurs reviennent-ils vers certains modèles plutôt que d’autres ?

Une étude sans précédent sur l’utilisation des LLM

OpenRouter est une plateforme d’inférence multi-modèles qui route les requêtes vers plus de 300 modèles provenant de 60 fournisseurs différents, d’OpenAI et Anthropic aux alternatives open-source comme DeepSeek et LLaMA de Meta. Avec plus de 50 % de son utilisation provenant de l’extérieur des États-Unis et des millions de développeurs servis à travers le monde, la plateforme offre une vision transversale unique de l’utilisation de l’IA.

L’étude a analysé les métadonnées de milliards d’interactions sans accéder au contenu textuel des conversations, préservant ainsi la vie privée des utilisateurs tout en révélant des schémas comportementaux significatifs.

Les modèles IA open-source représentent désormais environ un tiers de l’utilisation totale fin 2025, avec des pics notables suivant les sorties majeures.

Le roleplay domine les usages réels de l’IA open-source

La découverte la plus surprenante de cette étude concerne les modèles open-source : plus de la moitié de leur utilisation n’est pas dédiée à la productivité, mais au roleplay et à la création narrative.

Oui, vous avez bien lu. Alors que les dirigeants des entreprises technologiques vantent le potentiel de l’IA pour transformer le monde professionnel, les utilisateurs passent la majorité de leur temps à s’engager dans des conversations avec des personnages fictifs, de la fiction interactive et des scénarios de jeux. Plus de 50 % des interactions avec les modèles open-source entrent dans cette catégorie, dépassant même l’assistance à la programmation.

Les données montrent que les utilisateurs traitent les modèles IA comme de véritables moteurs de roleplay structurés, avec 60 % des tokens de roleplay dédiés à des scénarios de jeux spécifiques et des contextes d’écriture créative. Cette utilisation massive et largement invisible redéfinit la façon dont les entreprises d’IA conçoivent leurs produits.

La programmation connaît une croissance fulgurante

Si le roleplay domine l’open-source, la programmation est devenue la catégorie à la croissance la plus rapide tous modèles confondus. Au début de 2025, les requêtes liées au code représentaient seulement 11 % de l’utilisation totale. À la fin de l’année, ce chiffre a explosé pour dépasser 50 %.

Cette croissance reflète l’intégration croissante de l’IA dans le développement logiciel. La longueur moyenne des prompts pour les tâches de programmation a quadruplé, passant d’environ 1 500 tokens à plus de 6 000, certaines requêtes liées au code dépassant les 20 000 tokens, soit l’équivalent d’une base de code entière soumise à l’analyse d’un modèle IA.

Les requêtes liées à la programmation ont explosé, passant de 11 % de l’utilisation totale début 2025 à plus de 50 % en fin d’année.

Les développeurs ne demandent plus simplement des snippets de code simples. Ils mènent des sessions de débogage sophistiquées, des revues architecturales et des résolutions de problèmes en plusieurs étapes. Les modèles Claude d’Anthropic dominent cet espace, capturant plus de 60 % de l’utilisation liée à la programmation pendant la majeure partie de 2025, bien que la concurrence s’intensifie avec Google, OpenAI et les alternatives open-source.

L’essor spectaculaire des modèles IA chinois

Une autre révélation majeure de l’étude : les modèles IA chinois représentent désormais environ 30 % de l’utilisation mondiale, soit près du triple de leur part de 13 % au début de 2025.

Les modèles de DeepSeek, Qwen (Alibaba) et Moonshot AI ont rapidement gagné du terrain, DeepSeek à lui seul ayant traité 14,37 billions de tokens pendant la période de l’étude. Cette évolution représente un changement fondamental dans le paysage mondial de l’IA, où les entreprises occidentales ne détiennent plus une domination incontestée.

Le chinois simplifié est désormais la deuxième langue la plus courante pour les interactions IA à l’échelle mondiale avec 5 % de l’utilisation totale, derrière l’anglais à 83 %. La part de l’Asie dans les dépenses IA a plus que doublé, passant de 13 % à 31 %, avec Singapour émergeant comme le deuxième pays par utilisation après les États-Unis.

L’émergence de l’IA agentique

L’étude introduit un concept qui définira la prochaine phase de l’IA : l’inférence agentique. Cela signifie que les modèles IA ne se contentent plus de répondre à des questions isolées. Ils exécutent des tâches en plusieurs étapes, appellent des outils externes et raisonnent sur des conversations étendues.

La part des interactions IA classifiées comme « optimisées pour le raisonnement » a bondi de presque zéro début 2025 à plus de 50 % en fin d’année. Cette évolution reflète un changement fondamental : l’IA passe du statut de générateur de texte à celui d’agent autonome capable de planification et d’exécution.

Au lieu de demander à l’IA de « écrire une fonction », les utilisateurs lui demandent maintenant de « déboguer cette base de code, identifier le goulot d’étranglement de performance et implémenter une solution », et elle peut réellement le faire.

L’effet « pantoufle de verre » et la fidélité utilisateur

L’une des découvertes les plus fascinantes de l’étude concerne la rétention des utilisateurs. Les chercheurs ont identifié ce qu’ils appellent l’effet « pantoufle de verre » de Cendrillon, un phénomène où les modèles IA qui sont les « premiers à résoudre » un problème critique créent une fidélité durable chez les utilisateurs.

Lorsqu’un modèle nouvellement publié correspond parfaitement à un besoin non satisfait, les premiers utilisateurs restent beaucoup plus longtemps que les adoptants tardifs. Par exemple, la cohorte de juin 2025 de Gemini 2.5 Pro de Google a conservé environ 40 % des utilisateurs au cinquième mois, un taux substantiellement plus élevé que les cohortes ultérieures.

Ce constat remet en question la sagesse conventionnelle sur la concurrence dans l’IA. Être premier compte, mais spécifiquement être le premier à résoudre un problème de haute valeur crée un avantage concurrentiel durable. Les utilisateurs intègrent ces modèles dans leurs flux de travail, rendant le changement coûteux tant techniquement que comportementalement.

Le prix n’est pas le facteur décisif

De manière contre-intuitive, l’étude révèle que l’utilisation de l’IA est relativement inélastique au prix. Une diminution de 10 % du prix ne correspond qu’à une augmentation d’environ 0,5 à 0,7 % de l’utilisation.

Les modèles premium d’Anthropic et OpenAI facturent entre 2 et 35 dollars par million de tokens tout en maintenant une utilisation élevée, tandis que les options économiques comme DeepSeek et Gemini Flash de Google atteignent une échelle similaire à moins de 0,40 dollar par million de tokens. Les deux coexistent avec succès.

Le marché des LLM ne se comporte pas encore comme une commodité. Les utilisateurs équilibrent le coût avec la qualité de raisonnement, la fiabilité et l’étendue des capacités. La qualité et les performances commandent toujours des prix premium, du moins pour l’instant.

Ce que révèlent les usages réels de l’IA pour l’avenir

L’étude OpenRouter dresse un portrait des usages réels de l’IA bien plus nuancé que les récits dominants de l’industrie. Oui, l’IA transforme la programmation et le travail professionnel. Mais elle crée également des catégories entièrement nouvelles d’interaction homme-machine à travers le roleplay et les applications créatives.

Le marché se diversifie géographiquement, avec la Chine émergeant comme une force majeure. La technologie évolue de la simple génération de texte vers un raisonnement complexe en plusieurs étapes. Et la fidélité des utilisateurs dépend moins d’être le premier sur le marché que d’être le premier à véritablement résoudre un problème.

Comprendre ces schémas d’utilisation réels, et non seulement les scores de benchmarks ou les arguments marketing, sera crucial alors que l’IA s’intègre davantage dans notre vie quotidienne. L’écart entre la façon dont nous pensons que l’IA est utilisée et la façon dont elle l’est réellement est plus large que la plupart ne le réalisent. Cette étude contribue à combler cet écart.

Source : Artificial Intelligence News | Étude OpenRouter State of AI