Comment les gens utilisent les agents IA

On a dit que 2025 serait l'année où la technologie des agents IA se démocratiserait. Aujourd'hui, nous annonçons que Perplexity et des chercheurs de Harvard ont publié la première étude à grande échelle sur la façon dont les gens utilisent réellement les agents IA dans le monde réel.

Nos chercheurs ont posé trois questions fondamentales : Qui adopte les agents IA ? Avec quelle intensité les utilisent-ils ? Et quelles tâches délèguent-ils à leurs assistants IA ? En analysant des centaines de millions d'interactions anonymisées provenant des utilisateurs de Comet et de l'Assistant Comet, nous avons découvert des tendances fondamentales concernant l'adoption et l'utilisation des agents.

Ces conclusions remettent en question certains récits courants. Par exemple, les agents sont doués pour réserver des hôtels ou s'occupent de corvées routinières, mais ils servent également de partenaires dans le cadre d'un travail cognitif approfondi. Ils redéfinissent notre façon d'apprendre, de travailler et de résoudre des problèmes.

Un partenaire de réflexion plutôt qu'un majordome

Une vision populaire des agents IA est le cas d'usage du « concierge numérique », dans lequel les humains se déchargent de tâches simples pour gagner du temps. Pourtant, lorsque nous avons classé des millions d'interactions d'utilisateurs, nous avons constaté que 57 % de toute l'activité des agents se concentre sur le travail cognitif. Trente-six pour cent des tâches les plus courantes sont classées comme des tâches de productivité et de flux de travail, et 21 % supplémentaires comme des tâches d'apprentissage et de recherche.

Il s'agit de tâches qui amplifient les capacités humaines. Un professionnel des achats a utilisé l'Assistant Comet pour analyser des études de cas de clients et identifier des cas d'usage pertinents avant de travailler avec un fournisseur. Un étudiant a demandé à l'agent de parcourir le matériel de cours et d'analyser ce qu'il apprenait. Un travailleur du secteur financier a délégué les tâches de filtrage des options boursières et d'analyse des informations d'investissement. Dans chaque cas, l'agent s'est chargé de la collecte d'informations et de la synthèse initiale de manière autonome, donnant à l'utilisateur les informations dont il avait besoin pour porter des jugements et prendre des décisions finales, et mettant en œuvre ces décisions à sa demande.

Le cas d'usage du « partenaire de réflexion » pris en charge par nos données montre que les utilisateurs veulent étendre leur capacité à accomplir des tâches difficiles. Les gens n'utilisent pas l'Assistant Comet pour éviter de travailler, ils l'utilisent pour mieux travailler.

L'évolution des tendances d'utilisation vers l'utilitaire

L'un des schémas les plus révélateurs de l'étude est le parcours de l'utilisateur. La façon dont vous utilisez un agent le 1er jour est rarement celle dont vous l'utilisez le 100e jour.

Les nouveaux utilisateurs tâtent souvent le terrain avec des requêtes à faible enjeu. Ils posent des questions sur des projets de voyage, des recommandations de films ou des anecdotes générales. Graduellement, un changement s'opère. Notre analyse des transitions de requêtes montre une forte attraction vers la productivité. Un utilisateur peut commencer par se renseigner sur un lieu de vacances, mais une fois qu'il utilise l'agent pour déboguer un script Python ou résumer un rapport financier, il revient rarement en arrière. Les catégories de productivité et de flux de travail affichent les taux de fidélisation les plus élevés, et les utilisateurs qui s'engagent dans des tâches d'apprentissage ou de recherche dès le début sont beaucoup plus susceptibles de devenir des utilisateurs actifs à long terme.

Cela rappelle les débuts de l'ordinateur personnel. Il était souvent vendu comme un outil de gestion de recettes ou de jeux, mais il est devenu indispensable en raison des tableurs et du traitement de texte. Les agents IA suivent la même trajectoire.

Qui utilise les agents ? Adoption par rapport à l'intensité

La mesure la plus révélatrice n'est pas de savoir qui adopte les agents IA, mais qui s'y fie. L'écart entre les taux d'adoption et l'intensité d'utilisation révèle à quel moment la technologie est passée du statut de nouveauté à celui de nécessité. Des écarts étroits indiquent un véritable changement de comportement, et six professions clés stimulent désormais 70 % de l'ensemble de l'activité des agents.

Certains secteurs se démarquent. Alors que les technologistes numériques mènent naturellement le volume (30 % des requêtes), les domaines à forte intensité de connaissances comme le marketing, la vente, la gestion et l'entrepreneuriat affichent la plus forte « fidélisation ». Une fois que ces professionnels adoptent un agent, leur intensité d'utilisation dépasse leurs chiffres d'adoption à mesure qu'ils intègrent l'assistant dans leur flux de travail quotidien.

Le contexte compte également. Les utilisateurs déploient l'Assistant Comet pour résoudre les points de friction spécifiques de leur secteur. Les professionnels de la finance se concentrent fortement sur l'efficacité, consacrant 47 % de leurs requêtes à des tâches de productivité. Les étudiants se concentrent sur l'utilité, avec 43 % des tâches allouées à l'apprentissage et à la recherche. Dans le design et l'hôtellerie, il est encore plus facile de voir comment l'utilisation spécifique au contexte domine, qu'il s'agisse de travail médiatique pour les concepteurs ou de planification de voyages pour le personnel hôtelier.

En fin de compte, les données prouvent que l'Assistant Comet est extrêmement polyvalent et reflète les besoins spécifiques de son utilisateur. Dans un contexte éducatif, il s'agit d'un moteur de recherche spécialisé, tandis que dans un contexte professionnel, il devient un assistant polyvalent. Les contextes personnels représentent plus de la moitié de l'ensemble du volume des requêtes.

Le nouveau travail de la connaissance est un travail de questionnement

Cette étude fournit la première preuve empirique que nous nous dirigeons vers une économie d'intelligence hybride. La domination des tâches cognitives dans nos données suggère que les agents IA amplifient le travail cognitif humain. À mesure que ces outils mûrissent, nous prévoyons que la « fidélisation » liée aux tâches de productivité s'accentuera.

Alors que 2025 tire à sa fin, nous ne nous demandons plus si les gens utiliseront des agents IA. Nous savons qu'ils le font. La question est désormais de savoir à quelle vitesse le reste de l'économie s'adaptera à une main-d'œuvre qui réfléchit, apprend et bâtit avec un partenaire intelligent toujours intégré au processus. Pour en savoir plus sur notre méthodologie, nos spécifications de taxonomie et notre analyse statistique, consultez l'article de recherche complet ici.