Par Adri 
Dans les grandes entreprises, l'intelligence artificielle commence souvent par quelques expérimentations. Une équipe teste un assistant pour résumer des documents. Une autre l'utilise pour analyser des données. Des développeurs s'en servent pour écrire ou corriger du code.
Le passage à l'échelle est beaucoup plus compliqué.
Il faut former les collaborateurs, contrôler les accès aux informations, sélectionner les applications autorisées et mesurer les résultats obtenus.
Uber a décidé de franchir cette étape avec ChatGPT Work.
Le 22 octobre, le groupe américain et OpenAI ont annoncé l'extension de leur partenariat autour d'un déploiement mondial de l'agent professionnel.
Le service doit être mis à disposition de plus de 30 000 employés, après une première phase pilote limitée à 1 000 personnes.
Il s'agit, selon OpenAI, du premier déploiement à l'échelle de toute l'entreprise d'une plateforme agentique spécialement destinée au travail de bureau chez Uber.
Cette annonce confirme une décision de généralisation. Elle ne signifie pas que les 30 000 employés utilisent déjà quotidiennement ChatGPT Work ou que tous les processus de l'entreprise ont été automatisés.
D'un programme pilote à une mise à disposition mondiale
Avant cette annonce, Uber avait expérimenté ChatGPT Work avec environ 1 000 employés.
Ce premier groupe comprenait des collaborateurs de plusieurs métiers, notamment les opérations, les finances et les équipes produit.
Sumanth Sukumar, vice-président de l'ingénierie d'Uber, a indiqué à TechCrunch qu'environ 80 % des participants au pilote n'étaient pas ingénieurs.
Cette proportion est intéressante, car les premiers usages professionnels de l'IA générative ont souvent été associés au développement logiciel.
Uber cherche désormais à étendre ces outils aux fonctions qui organisent et exploitent l'activité quotidienne de l'entreprise.
Le déploiement concerne potentiellement des collaborateurs travaillant dans de nombreux pays, avec des responsabilités et des applications différentes.
La difficulté consiste donc moins à installer une application qu'à lui donner une utilité concrète dans des métiers très variés.
L'entreprise ne prescrit pas encore un ensemble identique d'usages pour tous les employés.
Sukumar explique que l'objectif est de mettre des outils puissants à disposition des équipes et de leur permettre d'expérimenter des méthodes adaptées à leurs besoins.
Le programme entre donc dans une phase où les usages devront être définis et évalués plus largement.
ChatGPT Work ne se contente pas de répondre aux questions
ChatGPT Work a été introduit par OpenAI en juillet 2026 pour traiter des tâches plus longues que les conversations habituelles avec un assistant.
L'utilisateur peut lui confier un objectif nécessitant plusieurs opérations.
L'agent peut rechercher des informations, examiner des documents, utiliser des applications connectées et produire un résultat final.
Son fonctionnement repose sur une différence essentielle entre un chatbot et un agent.
Un chatbot peut expliquer comment préparer une présentation. Un agent disposant des outils et autorisations nécessaires peut rechercher les informations, organiser les éléments et créer une présentation exploitable.
De même, répondre à une question sur un fichier ne représente qu'une étape possible.
Un travail plus complexe peut nécessiter de croiser plusieurs documents, de vérifier des données et de préparer une synthèse destinée à une équipe.
OpenAI présente ChatGPT Work comme une interface permettant de poursuivre ce type de tâches entre plusieurs applications.
L'employé peut suivre l'avancement et intervenir lorsque le système lui demande une précision ou une validation.
Le service n'est donc pas simplement un moteur de recherche ajouté aux outils professionnels d'Uber.
Il s'agit d'une plateforme destinée à prendre en charge une partie de l'exécution de certains travaux numériques.
Google Drive, Gmail, Calendar et Slack au cœur des intégrations
La valeur d'un agent professionnel dépend fortement des systèmes auxquels il peut accéder.
Une entreprise conserve ses informations dans plusieurs environnements : messagerie, documents partagés, calendriers, plateformes de communication et applications spécialisées.
ChatGPT Work peut se connecter notamment à Google Drive, Gmail, Google Calendar et Slack.
Dans un scénario de préparation de réunion, l'agent peut rechercher des documents pertinents, consulter les informations accessibles dans les outils connectés et préparer un dossier de synthèse.
Il peut également organiser des données et contribuer à la production de présentations ou de rapports.
L'annonce ne signifie pas que chaque employé d'Uber bénéficie automatiquement d'un accès illimité à toutes les données de l'entreprise.
OpenAI et Uber évoquent des intégrations approuvées et une organisation des accès adaptée au déploiement.
Les autorisations restent un élément central du fonctionnement de ce type d'outil.
Un agent capable de travailler avec plusieurs services présente un intérêt opérationnel important, mais il peut aussi réunir des informations provenant de systèmes auparavant consultés séparément.
Les entreprises doivent donc contrôler les permissions, les actions sensibles et les données que chaque utilisateur peut mobiliser.
Les premiers employés ont analysé des données et créé des tableaux de bord
Les retours du programme pilote donnent une idée des usages envisagés.
Selon Sumanth Sukumar, les participants ont notamment utilisé ChatGPT Work pour analyser des données opérationnelles et identifier des tendances.
Ils ont également préparé des recommandations à partir de ces informations.
D'autres employés ont travaillé sur la localisation de documents de formation destinés à différents marchés et différentes langues.
La création de tableaux de bord personnalisés figure également parmi les exemples communiqués.
Ces usages correspondent à des tâches déjà réalisées dans de nombreuses grandes entreprises.
Le changement réside dans la possibilité d'en déléguer certaines étapes à un système capable de manipuler des documents et des données.
Un tableau de bord peut exiger de rassembler plusieurs sources, de sélectionner les indicateurs pertinents et de mettre les résultats en forme.
Un agent peut contribuer à réduire le nombre de manipulations manuelles nécessaires.
Mais la qualité du livrable dépend toujours des informations disponibles, de la pertinence des calculs et de la vérification du résultat.
Uber ne publie pas encore de taux global de réussite ni d'évaluation indépendante des erreurs produites pendant le programme pilote.
Les exemples présentés illustrent des usages réels rapportés par l'entreprise, pas une mesure exhaustive de la fiabilité de la plateforme.
Une procédure passant de quinze heures à trente minutes
Un autre résultat mis en avant par Uber concerne son programme interne AI Pods.
Cette initiative associe des ingénieurs spécialisés dans l'intelligence artificielle à des équipes opérationnelles pour identifier des tâches susceptibles d'être automatisées.
Selon une communication publique d'Uber, une équipe a réduit de quinze heures à trente minutes le temps nécessaire pour réaliser une procédure d'allocation de capital couvrant 150 villes.
L'écart est considérable pour le processus concerné.
Mais ce résultat appelle plusieurs précautions.
Le programme AI Pods est une initiative d'automatisation plus large que le seul déploiement de ChatGPT Work.
La communication publique ne fournit pas tous les détails permettant d'attribuer le gain exclusivement à ce nouvel agent.
Elle ne précise pas non plus si le temps annoncé inclut les étapes de validation et de contrôle réalisées après la préparation du travail.
Il serait donc trompeur d'affirmer que ChatGPT Work rend l'ensemble des employés d'Uber trente fois plus productifs.
L'exemple montre qu'une procédure particulière peut être fortement accélérée lorsque les équipes métier collaborent avec des spécialistes capables d'en automatiser certaines étapes.
La généralisation de ce type de résultat reste à démontrer.
GPT-6.1 Sol devient la capacité par défaut de ChatGPT Work chez Uber
Le partenariat prévoit également l'accès à différents modèles d'OpenAI.
Selon le communiqué du 22 octobre, GPT-6.1 Sol sera déployé comme capacité par défaut dans ChatGPT Work pour Uber.
OpenAI présente ce modèle comme une solution destinée à équilibrer performances avancées et efficacité économique.
L'entreprise pourra également s'appuyer sur les fonctions multimodales proposées par OpenAI.
La voix et la génération d'images font partie des capacités citées.
Ces fonctions peuvent servir à différents usages, mais leur présence dans le portefeuille technique ne signifie pas que tous les employés disposeront immédiatement de toutes les possibilités sans restriction.
Le déploiement dépend des configurations retenues par Uber et des intégrations autorisées.
Le choix du modèle par défaut constitue néanmoins un élément important.
À l'échelle de dizaines de milliers de salariés, la fréquence des tâches, le volume de données traité et les ressources nécessaires peuvent influencer sensiblement le coût total du service.
La recherche d'un équilibre entre capacité et prix devient donc une question d'organisation autant qu'un choix technique.
Codex reste l'outil des développeurs
Le lancement de ChatGPT Work à grande échelle ne remplace pas tous les autres outils d'intelligence artificielle utilisés par Uber.
OpenAI précise que les équipes de développement logiciel et d'ingénierie continueront à utiliser Codex.
Cette séparation reflète des besoins différents.
ChatGPT Work est conçu pour prendre en charge des missions professionnelles diverses, de l'analyse de documents à la production de livrables.
Codex se concentre sur les tâches de programmation, de modification de code et d'assistance aux développeurs.
Les deux peuvent intervenir dans un même environnement d'entreprise sans avoir les mêmes responsabilités.
Une équipe produit pourrait utiliser ChatGPT Work pour préparer une analyse, tandis que les développeurs utiliseraient Codex pour implémenter certaines modifications techniques.
Le déploiement annoncé confirme donc une diversification des usages de l'IA chez Uber, plutôt qu'un remplacement complet de ses outils existants par une interface unique.
Une bibliothèque de compétences internes pour encadrer les usages
Uber prévoit d'accompagner la généralisation avec une bibliothèque interne de compétences IA.
L'entreprise annonce également des formations spécifiques et des intégrations approuvées.
Ces éléments sont importants pour transformer un outil généraliste en service réellement utilisé.
Les besoins d'un analyste financier, d'un responsable des opérations ou d'une équipe marketing ne sont pas identiques.
Une bibliothèque commune peut aider les collaborateurs à découvrir des procédures adaptées à leur métier.
Elle peut également réduire la multiplication de pratiques isolées et difficiles à maintenir.
La formation joue un autre rôle : apprendre à définir correctement un objectif, fournir le contexte nécessaire et examiner les résultats.
L'agent peut produire un travail apparemment complet tout en utilisant une information dépassée ou en interprétant incorrectement une instruction.
Les employés doivent donc comprendre quelles tâches peuvent être déléguées et lesquelles nécessitent des vérifications supplémentaires.
L'annonce ne détaille pas publiquement toutes les politiques internes qu'Uber appliquera aux différents métiers.
Il serait donc excessif de présenter ces formations comme une garantie de maîtrise de tous les risques.
Pourquoi les données professionnelles deviennent le principal enjeu
Les agents d'entreprise sont particulièrement utiles lorsqu'ils disposent de contexte.
Ils peuvent ainsi tenir compte de documents internes, d'informations opérationnelles et de travaux déjà réalisés.
Mais cette capacité impose un contrôle précis des accès.
Une entreprise comme Uber traite des informations concernant ses opérations, ses marchés, ses collaborateurs et ses partenaires.
Toutes ces données ne doivent pas nécessairement être accessibles à chaque employé.
Un agent connecté à plusieurs applications doit donc respecter les frontières entre les utilisateurs et les systèmes.
La sécurité ne peut pas reposer uniquement sur des instructions demandant au modèle de préserver la confidentialité.
Elle doit également être imposée par les permissions techniques des applications, la gestion des identités et les règles d'administration.
Il faut aussi distinguer l'accès à une information de l'autorisation d'effectuer une action.
Consulter un document et modifier une base de données ne présentent pas les mêmes conséquences.
Les workflows impliquant des opérations sensibles peuvent nécessiter des confirmations humaines.
OpenAI décrit ChatGPT Work comme un environnement permettant à l'utilisateur de suivre le déroulement des tâches et d'approuver certaines actions importantes.
Mais les conditions concrètes de ces contrôles dépendront des configurations et des politiques de l'entreprise.
Uber et OpenAI travaillaient déjà ensemble avant cette annonce
Le partenariat ne commence pas avec ChatGPT Work.
En mai 2026, OpenAI avait déjà présenté plusieurs applications développées avec Uber pour ses services destinés aux conducteurs et aux passagers.
Uber utilisait notamment des modèles OpenAI afin de faciliter certaines interactions avec ses applications.
Le groupe développait des assistants destinés à aider les chauffeurs à mieux comprendre les opportunités de revenus et le fonctionnement de son marché.
L'entreprise avait également travaillé sur des expériences vocales permettant aux utilisateurs de formuler des demandes plus naturellement.
Ces usages concernent les produits proposés par Uber à ses clients et à ses partenaires.
Le déploiement annoncé le 22 octobre est différent : il vise les processus professionnels internes des salariés.
L'entreprise étend donc une coopération technologique déjà existante à une nouvelle partie de ses activités.
L'image présente un exemple antérieur d'intégration des technologies OpenAI dans l'application Uber. Elle n'illustre pas l'interface interne de ChatGPT Work déployée auprès des salariés.
Un lancement sans prix public ni bilan financier global
L'un des éléments les plus importants de l'annonce est aussi ce qu'elle ne précise pas.
Uber n'a pas communiqué le montant du contrat conclu avec OpenAI pour ce déploiement.
Le groupe ne publie pas non plus de coût moyen par employé ni de budget annuel associé à la plateforme.
Il n'est donc pas possible de calculer le prix réel de cette généralisation à partir du seul nombre de salariés concernés.
De même, les résultats du pilote ne fournissent pas encore de mesure globale des gains de productivité.
L'entreprise n'a pas publié de comparaison exhaustive entre le temps de travail avant et après l'introduction de ChatGPT Work.
Les économies potentielles dépendront de plusieurs facteurs : fréquence d'utilisation, nature des tâches, qualité des résultats et temps consacré aux vérifications.
Un agent peut accélérer la préparation d'un document tout en exigeant une relecture approfondie.
Il peut aussi améliorer la disponibilité d'une information sans réduire immédiatement les dépenses de l'entreprise.
Le bénéfice économique ne se résume donc pas au nombre de licences distribuées.
Uber indique qu'il évaluera les usages et les workflows développés avant de déterminer plus précisément la valeur créée.
L'annonce intervient après une restructuration des effectifs
Le contexte social du groupe mérite également d'être distingué de son programme d'intelligence artificielle.
Le 2 septembre 2026, Dara Khosrowshahi, directeur général d'Uber, avait annoncé une réorganisation entraînant une réduction d'environ 10 % des effectifs.
Le dirigeant présentait cette décision comme une simplification de la structure managériale et une concentration des ressources sur les principales priorités de l'entreprise.
La proximité chronologique entre cette restructuration et la généralisation de ChatGPT Work peut naturellement susciter des interrogations sur l'évolution des métiers.
Elle ne démontre toutefois pas que l'agent IA a provoqué les suppressions de postes annoncées en septembre.
Il faut distinguer les décisions organisationnelles déjà communiquées des effets futurs du nouveau déploiement.
Uber n'a pas annoncé le 22 octobre un nouveau plan de réduction d'effectifs directement lié à ChatGPT Work.
Le communiqué présente l'outil comme un moyen d'aider les salariés à réaliser des tâches et à développer de nouvelles méthodes de travail.
Ses conséquences réelles sur les fonctions, les effectifs et l'organisation devront être observées dans la durée.
Le prochain test sera celui de l'adoption réelle
Le passage de 1 000 à plus de 30 000 salariés constitue un changement important d'échelle.
Mais plusieurs indicateurs permettront de savoir si ce déploiement transforme réellement le fonctionnement d'Uber.
Le premier sera le nombre d'employés utilisant régulièrement le service, plutôt que le nombre de personnes disposant simplement d'un accès.
Le deuxième concernera la fréquence et la complexité des tâches confiées à ChatGPT Work.
Le troisième sera la qualité des résultats produits, y compris la quantité de travail humain nécessaire pour les corriger.
Enfin, les économies réalisées devront être comparées au coût du service, de la formation et de l'intégration.
OpenAI et Uber indiquent qu'ils partageront ultérieurement davantage d'informations sur l'adoption, les cas d'usage et les résultats mesurables.
Aucun calendrier précis n'est fourni pour cette publication.
Au 23 octobre 2026, l'annonce confirmée est donc le lancement d'une généralisation mondiale de ChatGPT Work chez Uber.
L'entreprise a dépassé la phase d'expérimentation limitée, mais ses résultats opérationnels à grande échelle restent à établir.
Pour OpenAI, ce partenariat constitue une référence importante sur le marché des agents d'entreprise.
Pour Uber, il représente une tentative de faire de l'intelligence artificielle un outil transversal plutôt qu'un ensemble de projets isolés.
La prochaine étape ne sera pas de distribuer davantage d'accès, mais de prouver que les agents peuvent accomplir des travaux utiles, de manière fiable et économiquement soutenable, dans des métiers très différents.