Il y a deux jours, OpenAI sortait sa première étude sur le comportement des utilisateurs de ChatGPT. Une mine d'or de 64 pages, dont une partie va particulièrement intéresser les marketeux : les intentions utilisateurs et topics de conversations. Abondance a analysé et comparé les données, pour comprendre les utilisateurs. On découvre !
Ce qu'il faut retenir :
- ChatGPT classifie les conversations utilisateurs en 2 concepts : les Topics (sujets de conversations) et les User Intents (intention de l'utilisateur de ChatGPT).
- Ces concepts viennent compléter le concept d'intention de recherche en SEO et fournissent (enfin) une grille de lecture du comportement dans les IA.
"Intentions " et "Topics" : les deux grilles de lectures du comportement utilisateur dans les IA
OpenAI a classifié plus de 1 million de conversations sur les 12 derniers mois pour comprendre ce que veulent faire les utilisateurs (Intention) et de quoi parlent leurs conversations (Topics). Connaître ces deux concepts permettent aux référenceurs de comprendre les utilisateurs et de déployer les bonnes stratégies IA & SEO de demain.
Deux principaux concepts sortent du lot : le topic Writing qui représente 41.8% des conversations et l'intention utilisateur Doing qui représente 56% des conversations.
Voici la répartition des Intentions par Topic de conversation :
Topics : de quoi parlent les utilisateurs ?
Les "Topics" (sujets de conversation) sont les catégories thématiques qui décrivent ce que l'utilisateur demande ou attend de ChatGPT, pas seulement des mots-clés.
Contrairement à la recherche sur Google, ChatGPT est massivement utilisé pour générer et surtout transformer du contenu exploitable (textes, code, plans), avec des réponses personnalisées qui rendent l’IA utile pour produire des livrables plutôt que pour de la simple consultation d’information.
7 topics de conversation, 24 catégories de topics
3 topics représentent à eux seuls près de 80% de l’usage global : 28,3% de Conseils pratiques (Practical Guidance), 28,1% d'Ecriture (Writing) et 21,3% de Recherche d'information (Seeking Information).
L'évolution des topics depuis 1 an
Ci-dessous, l'évolution de la part des 7 Topics sur ≈1,1M de conversations, entre mai 2024 et juin 2025 :
OpenAI attribut l'évolution des usages à 2 dynamiques :
- Les améliorations techniques du LLM et les changements de produit (nouvelles fonctions, meilleure IA, canaux API).
- La découverte progressive des capacités de ChatGPT et les changements d’usage (découverte, basculement vers usages non-pro, préférence pour modification/édition)
Les explications d'OpenAI pour les principaux Topics :
Déclin du "Technical Help" : l'étude explique cette chute par la migration des usages de programmation vers d'autres plateformes.
"This may be because the use of LLMs for programming has grown very rapidly through the API outside of ChatGPT, for AI assistance in code editing and for autonomous programming agents (e.g. Codex)"
Croissance du Multimedia : le pic d'avril 2025 est directement lié au lancement de nouvelles fonctionnalités :
"Multimedia grew from 2% to just over 7%, with a large spike in April 2025 after ChatGPT released new image-generation capabilities – the spike attenuated but the elevated level has persisted"
Augmentation de "Seeking Information" et baisse de "Writing" : cette inversion reflète une démocratisation de l'usage. L'étude suggère que la croissance de "Seeking Information" correspond à l'arrivée de nouveaux utilisateurs moins orientés production et plus orientés recherche d'informations, similaire aux usages des moteurs de recherche traditionnels.
Stabilité du Practical Guidance : la constance à 29% témoigne d'un besoin fondamental stable pour les conseils personnalisés et l'accompagnement, qui reste le cœur de l'usage ChatGPT.
Intentions utilisateurs : “Asking, Doing, Expressing”
Depuis 2002, la communauté SEO structure les intentions de recherche selon une classification devenue canonique : informationnelle (obtenir une réponse), transactionnelle (effectuer un achat), navigationnelle (accéder à un site spécifique) et commerciale (comparer avant d'acheter).
En 2025, la première étude comportementale d'OpenAI introduit une classification dédiée aux IA, afin de mesurer le type de résultat que l'utilisateur souhaite obtenir, appelée intention utilisateur (user intent) par le LLM : Asking, Doing, Expressing. Cette répartition trouve un écho dans la classification de Google "Know/Do/Website", mais l'IA conversationnelle introduit une dimension inédite : l'expression personnelle.
| Intent ChatGPT | % global | Équivalent SEO | Évolution observée |
|---|---|---|---|
| Asking (demander) | 49% | Informationnelle | Croissance forte |
| Doing (faire) | 40% | Transactionnelle | Usage professionnel majoritaire (56%) |
| Expressing (s'exprimer) | 11% | Pas d'équivalent | Nouveau paradigme |
Asking (demander)
L'intention Asking exprime la recherche d'informations ou de conseils qui aideront l'utilisateur à être mieux informé ou à prendre de meilleures décisions, que ce soit au travail, à l'école ou dans sa vie personnelle. Les conversations Asking soutiennent la prise de décision mais ne produisent pas directement de résultats.
Exemples :
- "Qui était le président après Lincoln ?"
- "Comment créer un budget pour ce trimestre ?"
- "Quel était le taux d'inflation l'année dernière ?"
- "Quelle est la différence entre corrélation et causalité ?"
- "Que dois-je rechercher lorsque je choisis un régime d'assurance maladie pendant la période d'inscription ouverte ?"
Doing (Faire)
L'intention Doing correspond aux demandes à ChatGPT de réaliser une tâche. L'utilisateur rédige un e-mail, écrit du code, etc. Ces conversations. Les conversations Doing fournissent des résultats qui peuvent être intégrés dans un processus de production.
Exemples :
- "Réécrivez cet e-mail pour le rendre plus formel"
- "Rédigez un rapport résumant les cas d'utilisation de ChatGPT"
- "Produisez un calendrier de projet avec les étapes importantes et les risques dans un tableau"
- "Extrayez les entreprises, les personnes et les dates de ce texte dans un fichier CSV"
Expressing (s'exprimer)
OpenAI décrit cette intention comme n'étant ni une demande d'information (Asking) ni une tâche à réaliser (Doing). Un fourre-tout quoi ^^
L'évolution dans le temps
En juillet 2024, les intentions Asking et Doing étaient équivalentes autour de 41% et un usage Expressing avec moins de 8%. Asking et Expressing ont connu une croissance beaucoup plus rapide que Doing au cours de l'année suivante, et à la fin du mois de juin 2025, la répartition était de 51,6 % pour Asking, 34,6 % pour Doing et 13,8 % pour Expressing.
B2B vs B2C : comparaison des intentions utilisateurs et des topics
Dans sa volonté de démontrer que l'usage de ChatGPT n'est pas que professionnel, OpenAI a comparé les intentions utilisateurs et les topics entre les tâches et les tâches liées au travail :
Au lieu de vous faire jouer au jeu des 7 différences, on vous a fait une comparaison :
L'intention utilisateur est presque inversée... logiquement
Le contexte professionnel inverse complètement la logique d'usage générale : l'IA est un outil de production (55,8%) plutôt qu'un assistant informationnel. Cette mutation reflète une professionnalisation de l'usage, où l'efficacité prime sur l'exploration.
Les topics sont également bien différent entre l'usage général et l'usage lié au travail
Que retient OpenAI de la comparaison entre l'usage général et l'usage professionnel de ChatGPT :
- Objectif professionnel = production de contenu : les conversations liées au travail sont orientées vers la réalisation de tâches concrètes, notamment l’écriture (41,8 %).
- Moins d’expression personnelle au travail : les thèmes comme l’expression de soi ou les jeux de rôle sont très rares dans un contexte pro.
- Recherche d'information plus fréquente hors travail : les conversations générales incluent plus de “Seeking Info”, proches d’un usage type moteur de recherche.
- ChatGPT = outil d’aide à la décision : en contexte pro, il agit comme un co-pilote, augmentant la productivité des métiers intellectuels.
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