Article d’opinion inspiré du rapport « The State of Enterprise AI » d’OpenAI : comment l’IA devient l’infrastructure invisible des entreprises, pourquoi un fossé se creuse entre pionniers et retardataires, et comment Bubble a choisi dès 2023 de fonctionner comme une « entreprise IA » en s’appuyant à fond sur les agents IA, l’automatisation et des copilotes internes, dans le produit comme dans l’organisation (et même dans la vie perso).
Publication prévue le 15 janvier 2026
Vue d’ensemble
En 2025, l’IA en entreprise n’est plus un gadget. Elle est en train de devenir l’infrastructure invisible de la plupart des organisations : copilotes pour les équipes, automatisation des tâches répétitives, assistants intégrés aux produits, agents qui orchestrent des workflows entiers.
Le rapport « The State of Enterprise AI » d’OpenAI montre trois choses très claires :
- l’adoption explose et les usages se complexifient (Custom GPTs, projets, APIs, agents) ;
- les entreprises qui s’y mettent sérieusement gagnent du temps, de la productivité et du chiffre d’affaires ;
- un fossé se creuse entre les pionniers et le peloton.
Chez Bubble, ce rapport ne nous surprend pas : depuis 2023, on a fait un choix assez radical pour une petite fintech française : se comporter comme une entreprise déjà futuriste, et organiser notre façon de travailler autour des nouveaux outils d’IA, plutôt que d’essayer de les « ajouter par-dessus » un fonctionnement des années 2010.
Cet article raconte :
- comment l’IA est en train de redessiner l’entreprise moderne ;
- pourquoi un écart massif apparaît entre leaders et retardataires ;
- comment, très concrètement, chez Bubble, on s’efforce de rester au front — dans le produit, dans l’organisation, et même dans nos vies perso.
1. La nouvelle course à l’IA en entreprise
1.1. De l’expérimentation au cœur du métier
Pendant longtemps, l’IA en entreprise, c’était :
- un POC dans un coin ;
- une démo pour le COMEX ;
- un chatbot marketing sur le site.
Le rapport OpenAI montre que cette phase est en train de se terminer. On voit désormais :
- une explosion des messages envoyés via ChatGPT par les équipes ;
- une hausse de 320× de la consommation de tokens de raisonnement par organisation sur l’API ;
- une utilisation de plus en plus fréquente de GPTs personnalisés, projets et agents comme briques métier.
Autrement dit : l’IA quitte le labo pour entrer dans les vrais processus opérationnels.
1.2. Des gains très concrets, pas des promesses vagues
Les chiffres du rapport sont parlants :
- la majorité des utilisateurs en entreprise déclarent gagner 40 à 60 minutes par jour grâce à l’IA ;
- dans certains métiers (data, ingénierie, communication, finance), on parle plutôt de 60 à 80 minutes ;
- les cas d’usage vont de la résolution plus rapide des incidents IT à la génération de campagnes marketing, en passant par l’analyse de données, la rédaction de code, ou la veille réglementaire.
Ce qui est intéressant, ce n’est pas seulement la productivité brute. C’est le fait que des tâches techniques changent de main : des personnes non techniques se mettent à coder un peu, automatiser des feuilles de calcul, prototyper des outils, créer leurs propres GPTs internes.
1.3. Un mouvement mondial, multi‑secteurs
Autre signal important : l’adoption n’est pas limitée à la tech américaine.
- Des pays comme l’Australie, le Brésil, la France ou les Pays‑Bas sont en forte accélération.
- Des secteurs comme la santé et la manufacture rattrapent vite leur retard sur la tech et la finance.
L’enjeu n’est donc plus : « est‑ce que l’IA va transformer mon secteur ? », mais plutôt :
À quel point mon organisation est‑elle prête à en profiter, et à quelle vitesse ?
2. Leaders vs retardataires : un fossé qui se creuse
2.1. Même outil, usages radicalement différents
Un point clé du rapport :
- les travailleurs « frontières » (top 5 % d’utilisateurs) envoient plusieurs fois plus de messages que la médiane ;
- les entreprises les plus avancées consomment largement plus d’intelligence (crédits, tokens de raisonnement, outils avancés) que le reste.
Sur le papier, tout le monde a accès aux mêmes modèles. Dans la pratique, on observe :
- des gens qui ouvrent ChatGPT une fois par semaine pour « tester » ;
- et d’autres qui en ont fait un réflexe de travail permanent : rédaction, recherche, code, analyse, synthèse, documentation, pilotage de projets.
Le rapport le dit clairement :
Les gains explosent avec la profondeur d’usage.
Plus vous utilisez l’IA sur des tâches variées (écriture, analyse, code, images, recherche, traduction…), plus les heures gagnées par semaine augmentent.
2.2. Des impacts business déjà mesurables
Les études citées dans le rapport montrent que les entreprises les plus matures sur l’IA :
- croissent plus vite en chiffre d’affaires ;
- améliorent leurs marges ;
- innovent plus (brevets, nouveaux produits) ;
- et voient souvent une satisfaction employé plus élevée.
On n’en est plus au stade du « nice to have ». L’IA devient un avantage structurel si elle est intégrée profondément aux systèmes, aux données, aux processus et à la culture.
3. Ce que ça veut dire pour Bubble : construire une entreprise IA, dès 2023
Quand on a démarré Bubble en 2023, on a pris une décision assez simple :
Si on veut construire un produit de nouvelle génération, il faut aussi construire une entreprise de nouvelle génération.
Pas une boîte où l’IA sert juste à faire du contenu LinkedIn plus joli. Une boîte où :
- les agents IA, les automatisations, les copilotes internes sont au centre du fonctionnement ;
- on accepte de remettre en question des façons de faire « normales » dans les boîtes traditionnelles ;
- ce qu’on raconte dans le marketing est d’abord un reflet de notre pratique quotidienne, pas l’inverse.
3.1. Dans le produit : un copilote de portefeuille vraiment agentique
Côté produit, ça donne Bubble Portfolio :
- un agent conversationnel qui enchaîne screening → backtests → allocation → génération de fichiers d’ordres ;
- une architecture modulaire (screener, moteur de backtest, scoring multi‑facteur, optimiseur de risque, connecteurs brokers) pensée pour être évolutive ;
- une logique « agentique » : le système ne se contente pas de répondre à une question, il orchestre un processus complet, tout en gardant l’utilisateur en contrôle.
Là encore, notre boussole est simple :
- pas de boîte noire ;
- pas de capture de compte‑titres ;
- pas de modèle économique indexé sur les encours ;
- des plans d’abonnement transparents, de l’ordre de 0–10 € par mois (exemple) pour l’accès au copilote, indépendamment de la taille du portefeuille.
3.2. Dans l’organisation : agents, automatisation et documentation partout
La façon dont on travaille au quotidien est alignée avec ces principes.
Quelques exemples très concrets :
- Veille et recherche : on s’appuie massivement sur des agents pour agréger rapports, articles, papiers scientifiques, benchmarks régulateurs, puis on filtre, on challenge et on synthétise.
- Analyse et prototypage : on combine backtests, notebooks, simulations et IA pour explorer rapidement des stratégies, tester des hypothèses, modéliser des scénarios.
- Automatisation opérationnelle : dès qu’un flux est répétitif, on essaie de le transformer en workflow orchestré par un agent (qualité de données, scoring, génération de rapports, suivi d’exécution, etc.).
- Documentation : on documente le plus possible dans Notion, puis on s’en sert comme mémoire externe pour nos propres agents internes.
L’idée n’est pas de « remplacer » les humains, mais d’avoir une équipe minuscule qui fonctionne comme si elle était 10× plus grande, en restant lucide sur les limites des modèles et en gardant le dernier mot.
3.3. Dans nos vies perso : cohérence avant storytelling
Ce choix ne s’arrête pas à Bubble en tant que produit. On vit déjà une bonne partie de cette « entreprise de 2025 » dans nos vies perso :
- on utilise des agents pour organiser des projets, apprendre plus vite, gérer notre veille, préparer des décisions importantes ;
- on teste les nouveaux outils très tôt, parfois en « mode labo » sur nos propres problèmes avant de les intégrer au produit ;
- on essaie de rester honnêtes sur ce qui fonctionne vraiment, ce qui casse, ce qui fait gagner du temps… ou pas.
Ce n’est pas du storytelling marketing. C’est juste notre manière de fonctionner, avec ses forces, ses limites et ses contradictions.
4. Ce que les autres entreprises peuvent retenir du rapport… et de notre approche
Toutes les entreprises n’ont pas vocation à devenir une fintech IA. Mais beaucoup peuvent tirer les mêmes leçons :
4.1. L’important n’est plus d’« essayer l’IA », mais de la structurer
Quelques questions utiles à se poser :
- Est‑ce que l’IA est cantonnée à des POCs, ou intégrée à des processus critiques ?
- Est‑ce que les données clés sont accessibles via des APIs et utilisées pour des cas concrets ?
- Est‑ce que les équipes métier ont l’espace (et le droit à l’erreur) pour expérimenter avec des GPTs internes et des agents ?
4.2. Tout le monde a accès aux modèles, mais pas à la même discipline
Ce qui distingue les leaders dans le rapport :
- une vraie gouvernance (sécurité, conformité, qualité) ;
- une volonté de documenter, factoriser, réutiliser les solutions qui marchent ;
- une approche progressive mais déterminée : on commence petit, on mesure, on renforce, on industrialise.
4.3. S’inspirer sans copier‑coller
Chez Bubble, on a notre propre contexte (fintech, portfolios, multi‑brokers, régulation). Mais la logique « construire une entreprise de 2025, pas seulement un produit 2025 » est transposable :
- dans une PME industrielle qui veut automatiser la qualité ou la maintenance ;
- dans un cabinet de conseil qui veut transformer son capital intellectuel en copilotes internes ;
- dans un hôpital ou une mutuelle qui veut mieux guider patients et assurés dans un système complexe.
L’important n’est pas de faire « comme tout le monde », mais de décider :
Quelles parties de notre organisation méritent d’être repensées à la lumière de l’IA, et pas seulement accélérées ?
Conclusion : la vraie question n’est plus « si », mais « comment »
Le rapport « The State of Enterprise AI » confirme ce qu’on ressent chaque jour :
- l’IA est en train de devenir un socle de l’entreprise moderne ;
- un écart grandissant se crée entre ceux qui l’intègrent profondément et ceux qui restent au stade du test de surface ;
- les gains ne sont pas qu’une histoire de productivité, mais de nouveaux produits, nouvelles expériences, nouveaux modèles économiques.
Chez Bubble, notre pari est simple :
- construire un copilote de portefeuille vraiment aligné avec les intérêts des investisseurs ;
- et construire, en parallèle, une organisation qui fonctionne déjà comme une entreprise IA, en restant au front des innovations sans perdre notre boussole : décence, transparence, alignement.
Si ce sujet vous parle, la meilleure façon de vous faire un avis reste la même :
- commencer petit ;
- mettre un agent dans un vrai processus ;
- mesurer ce que ça change ;
- puis décider si vous voulez, vous aussi, construire … dès maintenant.
