En ce début d’année deux rapports viennent de sortir qui proposent une lecture apparemment contrastée de l’état de l’intelligence artificielle dans les organisations. Leur particularité, après qu’on ait analysé le marché vu des grands cabinets de conseil (Adoption et impact de l’IA : enseignements (et limites) des dernières études McKinsey et BCG), c’est qu’ils nous viennent de deux éditeurs majeurs du marché à savoir Anthropic et OpenAI.
Donc je referais la même mise en garde que dans mon article précédent : on a affaire à des acteurs qui ont intérêt à donner une vue positive des choses et, même si ici on parle d’une photo à un moment précis, toutes les perspectives formulées relèvent davantage de la prédiction (donc du marketing) que de la prévision (rationnelle) (AGI, emploi, productivité : le grand bluff des prédictions IA). Et, de manière, générale, et cela vaut pour tous les rapports, avant de les lire demandez vous ce que vend leur auteur, vous aurez en général une idée précise du content sans même avoir à le lire.
D’un côté on a donc The 2026 State of AI Agents Report d’Anthropic (l’éditeur de Claude) qui décrit une adoption rapide et déjà productive des agents IA dans les entreprises, avec des usages en production, des retours sur investissement mesurés et une extension progressive à des processus transverses.
De l’autre on a Ending the Capability Overhang d’OpenAI qui pointe un décalage croissant entre les capacités réelles des systèmes d’IA et la manière dont ils sont effectivement utilisés, tant par les individus que par les organisations.
Pris isolément, ces deux diagnostics peuvent sembler contradictoires mais ensemble ils proposent au contraire une lecture cohérente à condition de comprendre qu’ils ne parlent pas du même sujet et n’ont pas le même niveau d’analyse.
En bref :
Les rapports d’Anthropic et d’OpenAI offrent des visions complémentaires de l’intégration de l’IA en entreprise, l’un se focalisant sur des usages opérationnels réussis, l’autre sur un décalage entre capacités techniques et pratiques réelles.
Le rapport d’Anthropic montre une adoption croissante et productive des agents IA dans les organisations engagées, notamment dans le développement logiciel, avec des retours sur investissement déjà mesurés.
Le rapport d’OpenAI met en évidence un « capability overhang », soulignant que les utilisateurs exploitent peu les capacités avancées de l’IA, malgré un accès généralisé aux outils.
Les deux analyses s’accordent sur le fait que les freins sont majoritairement organisationnels et que la valeur de l’IA dépend d’une intégration dans des processus structurés et multi-étapes.
La divergence entre les deux rapports s’explique par leurs méthodologies, leurs focales (entreprises engagées vs usages de masse) et leur position dans l’écosystème, reflétant deux angles d’un même enjeu structurel.
Pour Anthropic l’IA agentique est une réalité opérationnelle
Le rapport d’Anthropic s’inscrit clairement dans une logique organisationnelle et opérationnelle. Il s’appuie sur une enquête menée fin 2025 auprès de plus de 500 décideurs techniques et documente des usages concrets d’agents IA en production.
Le premier constat est celui de la sortie du stade expérimental. Les agents ne sont plus cantonnés à des assistants conversationnels ou à des automatisations simples et plus de la moitié des organisations interrogées déclarent déjà les utiliser pour des workflows multi-étapes, et une part significative pour des processus transverses impliquant plusieurs fonctions (L’appropriation collective de l’IA seule condition d’impact tangible et L’adoption de l’IA ne remplace pas son appropriation productive).
L’usage le plus mature reste le développement logiciel où les agents interviennent sur l’ensemble du cycle de production, depuis l’idéation jusqu’aux tests et à la documentation. Mais le rapport insiste surtout sur l’extension rapide à d’autres domaines : analyse de données, reporting, automatisation de processus internes, service client, finance, supply chain, voire fonctions RH.
Un autre point intéressant est la question du retour sur investissement. Contrairement à de nombreux discours encore spéculatifs sur l’IA, Anthropic souligne que la majorité des organisations interrogées déclarent déjà des gains mesurables, qu’il s’agisse de gains de productivité, de réduction des coûts ou d’amélioration de la qualité des livrables.
Enfin, le rapport ne nie pas les difficultés. Les principaux freins identifiés sont structurels : intégration aux systèmes existants, qualité et accessibilité des données, conduite du changement et montée en compétence des équipes. L’IA agentique y apparaît moins comme un produit à déployer que comme une capacité à intégrer dans un système de travail existant.
Pour OpenAI un écart croissant entre capacités et usages
Le rapport d’OpenAI adopte une perspective radicalement différente. Il ne s’intéresse pas prioritairement aux organisations pionnières, mais à l’ensemble des usages observés à grande échelle, à partir de données agrégées issues de centaines de millions d’utilisateurs à travers le monde.
Son concept central est celui de « capability overhang » défini comme l’écart entre ce que les systèmes d’IA savent faire et ce que les utilisateurs en font réellement. Cet écart ne cesse de se creuser à mesure que les capacités progressent plus vite que leur appropriation.
Le rapport montre que les utilisateurs les plus avancés exploitent plusieurs fois plus de capacités cognitives que l’utilisateur médian, et que des écarts comparables existent entre pays. Les gains de productivité sont fortement corrélés à l’usage de fonctionnalités avancées, telles que le raisonnement, l’analyse de données ou les workflows multi-étapes, qui restent pourtant sous-utilisées par une large partie des utilisateurs, y compris dans des contextes professionnels.
Un point important du rapport est la distinction entre accès et agency. L’accès aux outils est désormais largement diffusé, mais l’impact dépend de la capacité à les intégrer dans des pratiques de travail réelles, répétées et économiquement utiles (Préparer l’entreprise et le travail avant d’intégrer l’IA et Comment préparer votre organisation à l’IA ?). Sans cette agency, l’IA reste un outil de consultation ou d’assistance ponctuelle, loin de son potentiel productif.
La conclusion est simple : sans effort délibéré de formation, de design des usages et d’intégration organisationnelle, l’IA risque d’amplifier les écarts existants plutôt que de produire des gains globaux et durables.
Les deux rapports parlent-ils de la même chose ?
Oui et non.
Oui, dans la mesure où ils décrivent tous deux un même phénomène, à savoir la difficulté à transformer des capacités technologiques en valeur opérationnelle.
Non, parce qu’ils l’observent à des niveaux radicalement différents. Le rapport d’Anthropic se situe au niveau des organisations déjà engagées dans une démarche volontaire d’intégration de l’IA alors que celui d’OpenAI adopte une perspective beaucoup plus large, qui inclut des usages opportunistes, non structurés et parfois non professionnels.
Il ne s’agit donc pas de diagnostics opposés, mais de coupes différentes dans une même réalité.
Un même diagnostic de fond
Malgré leurs différences, les deux rapports convergent donc sur plusieurs points essentiels.
D’abord, aucun des deux ne fait de la technologie le principal facteur limitant. Les obstacles identifiés sont organisationnels, culturels et opérationnels, qu’il s’agisse de design des processus, de gouvernance, de compétences ou de capacité à piloter le changement (La grande illusion des gains de productivité technologiques (IA comprise)).
Ensuite, les deux montrent que la valeur apparaît lorsque l’IA est utilisée au-delà du simple usage conversationnel, dans des workflows structurés, multi-étapes et intégrés aux systèmes existants.
Enfin, les deux soulignent un risque de polarisation. Ceux qui parviennent à exploiter l’IA en profondeur captent une part disproportionnée de la valeur, tandis que les autres restent cantonnés à des usages superficiels, avec un écart qui tend à se creuser dans le temps.
Des niveaux d’analyse et de responsabilité différents
Les divergences tiennent essentiellement à l’échelle et au rôle de chaque acteur.
Anthropic adopte une posture d’accompagnement des entreprises et met en avant des trajectoires de réussite déjà observables. Le progrès y est incrémental, organisationnel et pilotable.
OpenAI adopte une posture plus systémique. Le progrès y est technologique et exponentiel, mais reste à l’état de potentiel. Le rapport pointe implicitement des responsabilités plus larges : formation, politiques publiques, design des systèmes éducatifs et organisationnels.
Cette différence de focale explique pourquoi l’un décrit une dynamique de réussite là où l’autre insiste sur un retard préoccupant.
Pourquoi un tel écart ?
L’écart d’approche s’explique d’abord par la position de chaque acteur dans l’écosystème. Anthropic observe des usages intentionnels, pensés et pilotés (L’IA de la productivité au P&L : rien n’arrive par hasard) alors qu’OpenAI observe des usages spontanés, à grande échelle et hétérogènes.
Il s’explique ensuite par la nature des données mobilisées. Une enquête auprès de décideurs techniques engagés ne raconte pas la même histoire que des données comportementales à l’échelle de centaines de millions d’utilisateurs. Et j’ajoute que ces décideurs, pour des raisons évidentes, ne risquent pas de dire que ça ne fonctionne pas.
Enfin, il s’explique par la responsabilité pointée par chaque rapport. L’un montre ce qui fonctionne quand l’IA est pensée comme un composant du système de travail et l’autre ce qui se passe quand cette conception fait défaut.
Conclusion
Pris ensemble, ces deux rapports décrivent moins une contradiction qu’un problème structurel. L’IA crée de la valeur lorsqu’elle est intégrée dans un contexte de travail conçu pour elle. En l’absence de ce contexte, ses capacités restent largement inexploitées.
L’IA ne manque pas de puissance et est largement accessible mais elle manque encore, dans la majorité des organisations, d’un design du travail et des usages à la hauteur de ce qu’elle rend désormais possible (Reprendre la main sur le design d’entreprise : l’intention avant les outils et Le design d’entreprise avant l’architecture : remettons l’entreprise à l’endroit).
Et vous qu’en pensez vous ? Une photographie réaliste de la situation ou une prophétie que ces acteurs sur le fil du rasoir financièrement espèrent autoréalistrice (IA générative : une bulle, un krach ou un virage ?).
Pour répondre à vos questions…
Non, ils analysent la situation à des niveaux différents. Anthropic observe des organisations déjà engagées dans l’intégration opérationnelle de l’IA, tandis qu’OpenAI adopte une vue globale des usages réels à grande échelle. L’un montre ce qui fonctionne quand l’IA est intentionnellement intégrée, l’autre met en évidence un sous-usage massif des capacités disponibles. Ensemble, ils décrivent une même difficulté : transformer le potentiel technologique en valeur concrète.
Le rapport d’Anthropic décrit une IA agentique déjà en production dans de nombreuses organisations. Les agents sont utilisés dans des workflows multi-étapes, notamment en développement logiciel, mais aussi dans la data, la finance ou le service client. La majorité des entreprises interrogées déclarent des gains mesurables. Les freins identifiés sont surtout organisationnels : intégration aux systèmes, données et conduite du changement.
Le « capability overhang » désigne l’écart entre ce que les systèmes d’IA savent faire et ce que les utilisateurs en exploitent réellement. OpenAI montre que les fonctionnalités avancées restent largement sous-utilisées, alors qu’elles sont celles qui génèrent le plus de gains de productivité. Cet écart tend à se creuser à mesure que les capacités progressent plus vite que leur appropriation.
L’accès aux outils ne suffit pas sans capacité à les intégrer dans des pratiques de travail réelles. Sans formation, design des usages et intégration aux processus, l’IA reste un outil ponctuel. Les deux rapports convergent sur ce point : les limites sont culturelles et organisationnelles bien plus que technologiques.
Les deux rapports montrent que l’IA crée de la valeur lorsqu’elle est intégrée dans un système de travail conçu pour elle. À défaut, ses capacités restent largement inexploitées. Le véritable enjeu n’est donc pas l’accès à la technologie, mais le design des organisations, des processus et des compétences permettant d’en tirer un impact durable.
Crédit visuel : Image générée par intelligence artificielle via ChatGPT (OpenAI)
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