ChatGPT et Claude ne sont plus des joueurs sur le même chemin.

Récemment, OpenAI et Anthropic ont publié consécutivement des rapports clés sur les utilisateurs de ChatGPT et Claude. Ces deux documents ne se contentent pas de présenter des performances, mais révèlent une tendance cruciale dans l'industrie de l'intelligence artificielle : les deux grands modèles évoluent selon des chemins radicalement différents, avec une différenciation significative dans leur positionnement sur le marché, leurs scénarios d'application principaux et leurs modes d'interaction avec les utilisateurs.

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

Les données des deux rapports montrent clairement les différences d'accent entre ChatGPT et Claude en termes de base d'utilisateurs et de fonctionnalités clés, ce qui constitue le point de départ pour comprendre leurs divergences stratégiques à long terme.

ChatGPT : Pénétration du marché dans le domaine des applications générales

Le rapport d'OpenAI confirme le statut de ChatGPT en tant qu'application phénoménale. En juillet 2025, ses utilisateurs actifs hebdomadaires ont dépassé 700 millions. La structure des utilisateurs présente deux caractéristiques clés :

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

Deuxièmement, le ratio de genre tend à s'équilibrer, la proportion d'utilisateurs féminins passant à 52 %.

Dans le domaine des cas d'application, les fonctionnalités principales de ChatGPT se concentrent sur trois domaines : le conseil pratique, la recherche d'informations et la rédaction de documents, qui représentent près de 80 % du total des dialogues.

Les utilisateurs l'utilisent principalement pour aider dans la vie quotidienne et les tâches de bureau régulières. Il est à noter que le rapport souligne clairement que le taux d'utilisation de l'assistance pour des activités techniques professionnelles telles que la programmation a considérablement diminué, passant de 12 % à 5 %.

Dans l'ensemble, la stratégie de ChatGPT est de devenir un assistant AI polyvalent au service d'un large éventail d'utilisateurs. Sa principale barrière réside dans sa vaste base d'utilisateurs et les effets de réseau qui en découlent, ainsi que dans son haut taux de pénétration dans les processus de traitement des informations quotidiennes des utilisateurs.

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

Le rapport d'Anthropic dresse 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 sa principale base d'utilisateurs se compose de travailleurs intellectuels et de professionnels dans les économies développées.

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

Les données les plus percutantes du rapport se manifestent par la part des tâches « automatisées ». Au cours des 8 derniers mois, la part des tâches d'automatisation « commandées », où les utilisateurs donnent directement des instructions et où l'IA réalise la majeure partie du travail de manière autonome, a considérablement augmenté, passant de 27 % à 39 %.

Chez les utilisateurs professionnels de l'API payante, cette tendance est encore plus marquée : jusqu'à 77 % des interactions conversationnelles présentent un mode automatisé, et la grande majorité d'entre elles sont des automatisations “directive” avec un minimum d'intervention humaine.

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

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

Un : La diversification des “applications de programmation” annonce l'émergence d'un marché d'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 générique peine 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 faille avec les environnements de développement intégrés (IDE), les systèmes de contrôle de version de code et les logiciels de gestion de projet.

Cette tendance indique l'émergence d'une opportunité de marché importante : une “chaîne d'outils natifs de l'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 modélisation, mais aussi une compréhension approfondie du secteur. Pour les investissements dans les domaines concernés, évaluer si les cibles possèdent la capacité de construire ce type d'« intégration profonde » deviendra un point de considération clé.

Deux : “77 % de taux d'automatisation”, accélération du processus d'automatisation des tâches des entreprises de quantification.

Le rapport d'Anthropic sur le “taux d'automatisation des API de 77 % des entreprises” est un signal très fort, indiquant que dans l'avant-garde des applications commerciales, le rôle de l'IA passe rapidement de “l'assistance humaine” à “l'exécution des tâches”.

Ces données nous obligent à réévaluer la vitesse à laquelle l'IA impacte la productivité des entreprises, la structure organisationnelle et les modèles de coûts. Par le passé, le marché s'est généralement concentré sur la valeur “d'efficacité” de l'IA, mais il est désormais nécessaire d'intégrer 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 plus grande efficacité et à moindre coût de manière autonome.”

La génération de rapports financiers, la première révision des contrats, l'analyse des données du marché et d'autres domaines procéduraux à coût de main-d'œuvre élevé seront les directions dans lesquelles la technologie d'automatisation IA produira d'abord des bénéfices économiques significatifs.

Trois : Les différences entre le modèle “collaboration et automatisation”, révélant le chemin d'évolution des modèles commerciaux d'IA.

Un point de données contre-intuitif dans le rapport est que dans les régions où l'utilisation moyenne de Claude est plus élevée, les utilisateurs ont tendance à adopter un mode “collaboratif” ; en revanche, dans les régions où le taux d'utilisation est plus faible, ils privilégient un mode “automatisé”.

Cela pourrait révéler la relation d'évolution entre le modèle commercial de l'IA et la maturité des utilisateurs. Au début de la pénétration du marché, les utilisateurs ont tendance à considérer l'IA comme un simple outil d'efficacité, utilisé pour compléter des tâches indépendantes de manière substitutive (automatisation).

Et lorsque les utilisateurs (en particulier les utilisateurs professionnels) auront une compréhension plus approfondie des limites et des modes d'interaction de l'IA, ils commenceront 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 substitution automatisée (modèle SaaS), la création de valeur entièrement nouvelle et l'amélioration de la qualité des décisions grâce à la collaboration homme-machine pourraient donner naissance à des modèles commerciaux de plus haut niveau, tels que le paiement basé sur les résultats ou les abonnements de 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 de “l'automatisation” et de “la création collaborative”.

L'analyse ci-dessus, basée sur des rapports publics, n'est qu'un point de départ pour le processus de décision. Une décision complète doit également répondre à des questions clés plus profondes sur “comment réaliser” et “qui le réalisera”, par exemple :

Dans le domaine des “chaînes d'outils natifs à l'IA”, quelle est la situation de l'architecture technique, de la composition de l'équipe et de la validation sur le 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, les coûts de déploiement et le retour sur investissement (ROI) au sein des grandes entreprises technologiques ?

Quelle est 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 pour son propre grand modèle ?

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

Par exemple, pour approfondir notre étude du secteur, nos clients financiers ont récemment eu des échanges approfondis avec les deux experts suivants :

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

Un responsable technique d'une organisation d'IA générative Meta (Engineer Lead). En tant qu'ingénieur fondateur, il participe non seulement au développement de grands modèles LLM, mais surtout, il dirige le processus d'intégration de la technologie GenAI avec des moteurs commerciaux clés tels que le classement des publicités et les systèmes de recommandation. Ses échanges permettent de tracer clairement le chemin de la capacité des modèles à la rentabilité commerciale, ainsi que ses observations sur les investissements dans des startups d'IA de pointe en Amérique du Nord.

Les perspectives d'experts de ce type transformeront les tendances macroéconomiques dans les rapports publics en informations tactiques très détaillées pouvant 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 avez besoin de discuter davantage des sujets mentionnés ci-dessus, nous vous invitons à nous contacter pour organiser un échange avec des experts dans le domaine concerné.

Lorsque votre équipe débat sans fin sur la feuille de route technique, lorsque vos décisions d'investissement sont en suspens, lorsque votre stratégie produit est dans le flou… rappelez-vous que la confusion à laquelle vous faites face est peut-être le chemin que certains experts ont déjà traversé. Nous, Silicondragon, croyons que l'expérience authentique vient toujours de ceux qui sont en train de transformer l'industrie.