J'ai dit cela cent fois, mais je vais continuer à le dire : l'adoption de l'IA et le changement de comportement sont lents — et resteront lents — peu importe la rapidité avec laquelle les capacités s'améliorent. La statistique dans la capture d'écran mérite d'être méditée : près d'un an après la sortie des modèles "pensants", seule une infime fraction d'utilisateurs les utilisait (jusqu'à ce que le commutateur automatique de GPT-5 augmente discrètement les chiffres). C'est exactement ce à quoi nous devrions nous attendre. Le récit dominant est que l'IA est adoptée à une vitesse sans précédent, mais cela repose sur le nombre de personnes qui l'ont essayée, en ignorant comment elles l'utilisent, combien de temps elles l'utilisent chaque jour et combien elles en tirent. Même les innovations salvatrices mettent du temps à se diffuser dans la population. C'est une caractéristique du comportement humain, pas de la technologie en question, donc nous ne devrions pas nous attendre à ce que l'IA soit différente. (Pour en savoir plus, voir l'IA comme technologie normale.) Certains soutiendront que le commutateur automatique de GPT-5 prouve que les développeurs peuvent essentiellement forcer l'IA sur les gens rapidement. Absolument pas. Le commutateur de modèle était un problème créé par OpenAI, donc OpenAI a pu le résoudre. Passer à un modèle pensant en arrière-plan ne nécessite pas que l'utilisateur apprenne de nouvelles compétences ou comportements ou change ses flux de travail. Il est révélateur qu'OpenAI n'ait pas pu intégrer de manière similaire Deep Research ou le Mode Agent, qui nécessitent une adaptation de l'utilisateur — surtout ce dernier, où les utilisateurs doivent apprendre à superviser le modèle, communiquer précisément les exigences de la tâche, prendre des décisions complexes et potentiellement risquées concernant la sécurité, et trouver tout cela suffisamment utile pour vouloir ouvrir leurs portefeuilles.