Record historique des dépenses des entreprises sur les modèles OpenAI : adoption massive et virage stratégique vers l’IA intégrée

Dans un contexte de transformation digitale accélérée, de nouvelles données indépendantes montrent que les dépenses des entreprises américaines pour les modèles d’intelligence artificielle (IA) ont atteint un niveau record, avec OpenAI consolidant sa position de leader dans l’adoption de l’IA en entreprise. Selon Ramp, une firme d’analyse spécialisée dans les dépenses corporatives, cette dynamique illustre un basculement majeur de l’usage de l’IA d’expérimentations ponctuelles vers une intégration opérationnelle quotidienne.

Les dernières données de Ramp montrent que 46,6 % des entreprises américaines ont payé pour des services d’IA en décembre 2025, une progression notable de 1,6 point de pourcentage par rapport à novembre — marquant le plus fort rebond mensuel depuis mi-2025. Cette progression ne se limite pas à quelques secteurs, mais englobe une palette de fonctions professionnelles, notamment le développement logiciel, la recherche, le support client et les ventes.

L’adoption croissante des modèles IA en entreprise met en lumière un changement organisationnel, l’IA n’est plus un projet pilote isolé, mais devient une brique intégrée aux opérations quotidiennes des équipes, tant techniques qu’administratives.

Parmi les fournisseurs, OpenAI s’impose comme le principal acteur de l’IA en entreprise. Les données de Ramp indiquent que la part des entreprises utilisant et payant les produits OpenAI a grimpé à 36,8 %, soit une hausse de deux points après une période de légère stagnation à l’automne 2025. Cette progression représente un record absolu d’adoption pour OpenAI dans le segment professionnel.

Ce leadership s’explique par une augmentation des dépenses récurrentes sur les abonnements d’entreprise (Enterprise Chat) et l’usage des APIs, signe que les entreprises ne se contentent plus d’essais isolés, mais s’appuient sur ces outils pour des processus critiques.

La concurrence suit, mais à des rythmes différents. Selon les mêmes données, Anthropic, éditeur du modèle Claude, a vu son adoption passer à 16,7 %, tandis que Google enregistre environ 4,3 % d’usage payant. Bien que ces chiffres soient loin derrière OpenAI, ils reflètent une augmentation des expérimentations et de l’intégration dans certaines niches, notamment dans des environnements techniques ou développements spécifiques.

Il est important de souligner que ces statistiques ne comptabilisent pas l’utilisation gratuite de certains outils (comme Gemini via Google Workspace) ni l’usage via comptes personnels — ce qui suggère que l’adoption réelle de l’IA en entreprise est probablement plus élevée que ne l’indiquent les seuls paiements directs.

L’adoption accrue de l’IA en entreprise arrive à un moment où les organisations cherchent à amplifier leur productivité tout en maîtrisant les coûts opérationnels. À mesure que les entreprises intègrent l’IA dans des fonctions essentielles — de la création de code jusqu’au support client —, la demande pour des modèles robustes et évolutifs devient un facteur stratégique de compétitivité.

D’un point de vue économique, cette tendance pourrait stimuler des transformations sectorielles durables. Une adoption plus large de l’IA se traduit généralement par une automatisation accrue des tâches répétitives, une accélération des cycles d’innovation et une optimisation des chaînes de production et de décision. L’IA devient ainsi un vecteur clé de croissance future plutôt qu’un simple gadget technologique.

Les données récentes de Ramp confirment que les entreprises américaines s’engagent plus profondément dans l’adoption des modèles d’IA, en passant d’une consommation expérimentale à une intégration systématique dans leurs opérations. OpenAI, avec sa forte progression en usage récurrent, se positionne comme un acteur central de cette transformation, même si la concurrence — notamment Anthropic et Google — continue de gagner du terrain dans certains segments.

À mesure que l’IA se mue en moteur de productivité, les décideurs devront adapter leurs stratégies, tant en matière de déploiement technologique que de gouvernance des données, pour tirer parti de cette révolution en cours.

ÉCRIT PAR : SAHBY MEHALLA