L'IA agentique ChatGPT débloque une puissante automatisation inter-outils

Points clés de la clé à retenir

OpenAI propose-t-il une IA agentique ?

Oui, OpenAI fournit une IA agentique via le mode ChatGPT Agent, lancé mi-2025. Cette fonctionnalité transforme ChatGPT d'un assistant de discussion en un travailleur autonome capable de naviguer sur des sites web, d'exécuter du code et d'interagir avec des applications tierces pour achever des tâches en plusieurs étapes du début à la fin.

L'entreprise positionne cette capacité comme s'inscrivant dans une transition plus large vers des systèmes d'IA qui « pensent et agissent » plutôt que de se contenter de répondre. Le PDG Sam Altman a annoncé cette orientation lors du DevDay 2024, déclarant que 2025 serait l'année où les agents effectueraient réellement du travail pour les utilisateurs.

L'offre agentique d'OpenAI s'inscrit dans son écosystème de produits plus large, qui comprend un accès gratuit pour les consommateurs, des forfaits individuels payants et des solutions d'entreprise.

La fonction d'agent est actuellement disponible pour les abonnés Plus, Pro, Team et Enterprise, reflétant la stratégie de l'entreprise qui consiste à associer l'automatisation à des modèles de services à plusieurs niveaux répondant aux besoins de sécurité et d'évolutivité des utilisateurs particuliers et d'entreprise.

Comment cela fonctionne-t-il concrètement ?

L'architecture agentique de ChatGPT permet un fonctionnement autonome grâce à un système stratifié de composants interconnectés.

À la base se trouve le mode Agent, qui agit en tant que fournisseur, prestataire d'un environnement informatique virtuel qui exécute des tâches soit par automatisation programmée, soit par instructions directes de l'utilisateur.

Cet environnement coordonne trois outils d'exécution qui travaillent ensemble, en travail :

Ces outils d'exécution se connectent à des systèmes externes via les connecteurs ChatGPT, qui extraient des données d'applications telles que Gmail, GitHub et les systèmes de calendrier via des API.

Cette intégration permet à l'agent d'accéder au contexte pertinent à partir des fils de discussion par e-mail, des référentiels de code et des événements planifiés avant de passer à l'action.

Les équipes peuvent aller encore plus loin avec les GPT personnalisés, en créant des instances d'agents spécialisés qui comprennent les données spécifiques à l'entreprise et exécutent des flux de travail internes tels que les mises à jour de bases de données ou la génération automatisée de rapports.

L'agent traite les demandes complexes en les décomposant en étapes séquentielles, en exécutant chacune d'elles avec l'outil le plus approprié, puis en évaluant les résultats afin d'affiner son approche.

Des tests internes montrent une précision de 45,5 % sur la modélisation de feuilles de calcul complexes, soit plus du double des méthodes GPT-4 précédentes et proche de la référence humaine de 71 %.

Cette amélioration itérative se traduit par des gains de productivité concrets en matière de planification, de récupération de données, d'analyse, d'intégration de systèmes et d'automatisation spécifique à un domaine.

À quoi cela ressemble-t-il dans la pratique ?

J'ai testé le mode Agent le mois dernier lors de la planification d'un week-end à Portland. J'ai demandé à ChatGPT de comparer les horaires de train, de vérifier la disponibilité des hôtels et de compiler les options de restauration à proximité de mon hôtel.

L'agent a ouvert un navigateur, s'est rendu sur la page de réservation d'Amtrak, a noté les heures de départ et les tarifs, puis est passé à des sites de comparaison d'hôtels pour recouper les prix et les avis. Il a même signalé un conflit d'horaires (mon train préféré arrivait après l'heure limite d'enregistrement à l'hôtel) et a suggéré un départ plus tôt.

L'ensemble du processus de recherche a pris environ sept minutes, pendant lesquelles j'ai examiné les trois onglets du navigateur ouverts par l'agent et confirmé ses conclusions avant la validation des réservations.

Voici comment l'agent a abordé la tâche étape par étape :

C'était comme déléguer à un stagiaire débrouillard qui ne craint pas les recherches fastidieuses, sauf que l'agent ne se plaignait jamais et ne perdait jamais sa concentration.

Par rapport à des concurrents tels que les produits agentiels de Zapier, l'interface de discussion de ChatGPT facilite l'itération, car vous pouvez affiner les instructions en cours de tâche plutôt que de reconstruire un organigramme d'automatisation.

Qu'est-ce qui différencie OpenAI ?

Les capacités de ChatGPT se situent à la croisée de l'accessibilité et de la puissance. Contrairement aux frameworks d'agents spécialisés qui nécessitent l'expertise de développeurs, le mode Agent fonctionne à l'aide d'invites de discussion.

Un chef de projet peut planifier une tâche en saisissant des instructions plutôt qu'en écrivant du code ou en configurant des flux de travail complexes. Cela réduit les obstacles à l'adoption et permet aux équipes non techniques de déployer rapidement des flux de travail autonomes.

Les benchmarks de performance soulignent l'impact de la plateforme. Dans une étude de terrain menée par Harvard et le Boston Consulting Group, les consultants ayant accès à GPT-4 ont achevé leurs tâches 24,9 % plus rapidement et produit un travail évalué 40 % supérieur en qualité à celui de leurs collègues ne bénéficiant pas de l'aide de l'IA.

Et cela ne se limitait pas aux tâches routinières. L'étude couvrait la recherche, la rédaction, l'analyse et la résolution de problèmes dans plusieurs domaines, démontrant ainsi une large applicabilité.

Intégration et compatibilité avec l'écosystème

La stratégie d'intégration de ChatGPT va au-delà des connecteurs intégrés qui alimentent déjà les flux de travail des agents.

Lors du DevDay 2025, OpenAI a dévoilé un SDK d'applications qui permet aux développeurs de créer des mini-applications fonctionnant entièrement dans l'interface de ChatGPT.

Parmi les premières applications partenaires, on trouve Canva pour la conception, Zillow pour la recherche immobilière et Spotify pour le contrôle musical. Ces applications répondent à des commandes en langage naturel, transformant ChatGPT en une plateforme de services interactifs plutôt qu'en un simple outil de discussion.

OpenAI prévoit de permettre les achats en discuter grâce à un protocole de « commerce agentique » d'ici fin 2025, élargissant ainsi les capacités transactionnelles au-delà de la simple recherche d'informations.

Pour les entreprises disposant de systèmes hérités, l'API Assistants permet des intégrations personnalisées qui intègrent les capacités de ChatGPT dans les produits internes, offrant l'assistance aux architectures hybrides où les fonctionnalités de l'agent améliorent des points de contact spécifiques sans remplacer l'infrastructure existante.

Buzz communautaire et avis des premiers utilisateurs

Les réactions ont été mitigées, reflétant à la fois les promesses et les difficultés croissantes de l'IA autonome. Plus de 70 % des utilisateurs de ChatGPT interrogés dans le cadre d'un sondage ont rapporté une augmentation de leur productivité personnelle, mais les bugs rencontrés à une étape ont tempéré l'enthousiasme pour certaines fonctionnalités spécifiques.

Sentiment positif :

Commentaire critique :

Ces citations illustrent une technologie en pleine transition. Les utilisateurs expérimentés apprécient l'autonomie et le gain de temps, tandis que d'autres rencontrent des points de friction liés à la fiabilité, à la précision des notifications et à la stabilité des fonctionnalités.

OpenAI a reconnu que le mode Agent n'était « qu'un début » et continue à déployer régulièrement des améliorations.

Combien coûte ChatGPT, l'IA agentique ?

La tarification par niveaux de ChatGPT s'adapte aux utilisateurs individuels, aux petites équipes et aux grandes entreprises.

Le forfait Plus coûte 20 $ par mois et comprend un accès avec priorité à GPT-4, au mode Agent et à la fonctionnalité Tâches.

Pour les utilisateurs expérimentés, le forfait Pro à 200 $ par mois offre une utilisation illimitée des modèles les plus avancés d'OpenAI, y compris un mode « raisonnement Pro » qui alloue plus de puissance de calcul pour une plus grande précision sur les requêtes complexes.

Les équipes peuvent souscrire au forfait Business à 25 $ par utilisateur et par mois avec facturation annuelle, ou à 30 $ par mois. Ce forfait prend en charge jusqu'à 150 utilisateurs et comprend GPT-4 avec 32 000 contextes, l'analyse avancée des données, des GPT personnalisés partagés et une console d'administrateur.

Il est important de noter que les forfaits Business garantissent qu'aucune donnée relative aux entrées des clients n'est utilisée pour l'entraînement des modèles et qu'ils sont conformes à la norme SOC 2.

Les tarifs pour les entreprises sont personnalisés et négociés par l'équipe commerciale d'OpenAI. Les clients professionnels bénéficient d'un accès illimité à GPT-4, de limites de contexte plus élevées, d'options de gestion des clés de chiffrement, de contrôles administratifs au niveau du domaine et d'une assistance SLA.

Les tarifs varient en fonction du volume d'utilisation et de la taille de l'entreprise, ce qui convient aux organisations déployant des agents auprès de centaines ou de milliers d'employés.

Les coûts cachés proviennent généralement de l'intégration et de la gestion du changement plutôt que de la plateforme elle-même. Le développement d'API personnalisées, la configuration des connecteurs et la maintenance continue des flux de travail sur mesure peuvent nécessiter des ressources de développement dédiées.

Les tâches gourmandes en ressources informatiques, en particulier celles qui utilisent le mode de raisonnement Pro ou l'automatisation à haute fréquence, peuvent entraîner le passage à des forfaits de niveau supérieur.

La formation des employés et la mise en place de cadres de gouvernance représentent également des investissements non négligeables, mais ceux-ci sont rentables en termes de taux d'adoption et d'atténuation des risques.

Feuille de route et Outlook de l'écosystème

La stratégie d'IA agentique d'OpenAI se déploie en plusieurs phases, chacune élargissant l'autonomie et la portée de l'écosystème. Le suivi de ces jalons est important, car ils indiquent quand des capacités spécifiques passeront du stade d'expérimentation bêta à celui de fonctionnalités prêtes à être mises en production.

Passé et présent :

À court terme :

Vision à long terme :

« C'est en 2025 que les agents seront opérationnels », a déclaré Sam Altman lors du DevDay 2024 d'OpenAI, soulignant l'intérêt de l'entreprise pour les assistants IA autonomes. Cette étape, libellée « agents IA » dans la feuille de route interne à cinq niveaux d'OpenAI, précède des systèmes encore plus avancés capables de gérer le travail de toute une organisation.

Pour les chefs d'entreprise, cette feuille de route suggère de planifier une adoption progressive plutôt que d'attendre un produit « achevé ». Les capacités actuelles offrent déjà des gains de productivité mesurables, et des améliorations progressives élargiront les cas d'utilisation au cours des prochains trimestres.

« C'est en 2025 que les agents travailleront. » – Sam Altman, PDG d'OpenAI

Les structures tarifaires déterminent quelles organisations peuvent accéder à ces capacités en constante évolution à grande échelle.

Les prix et les capacités étant désormais clairs, la dernière question est de savoir s'il faut aller de l'avant et comment le faire de manière stratégique.

Conclusion

Comme toute technologie puissante, l'IA agentique ChatGPT présente à la fois des opportunités et des risques. Les opportunités résident dans les gains de productivité avérés : les consultants achevent leurs tâches 25 % plus rapidement, les équipes gagnent plusieurs heures par jour en recherche et l'ensemble des flux de travail passe du mode manuel au mode autonome. Pour les organisations submergées par la prolifération des outils et les coûts liés aux changements de contexte, les agents offrent une voie vers la consolidation et l'efficacité.

Le risque pratique concerne la fiabilité et la supervision. Les bugs de l'étape initiale, les échecs occasionnels des tâches et la nécessité d'une vérification humaine signifient que le déploiement d'agents sans garde-fous invite aux erreurs. Les équipes doivent commencer modestement, en sélectionnant des flux de travail à faible risque et à forte répétition pour l'automatisation initiale. Mesurez rigoureusement les gains, en suivant le temps gagné et la qualité maintenue. Développez ce qui fonctionne, en itérant sur les invites, les intégrations et les politiques de gouvernance à mesure que la technologie mûrit.

Liste de contrôle des actions :