Combien d’outils d’IA utilisent les personnes qui ont changé d’outil ?

Deux outils était la réponse précise la plus fréquente chez les personnes ayant déclaré un changement comme chez celles ayant déclaré ne pas en avoir fait. Cette réponse commune ne rend pas les répartitions identiques. La différence importante apparaît lorsqu’on regarde comment les réponses se répartissent entre les autres nombres.

Parmi les 7 774 personnes ayant déclaré un changement et indiqué un nombre, 957 ont répondu un outil, soit 12,3 %. Parmi les 4 031 ayant déclaré ne pas avoir changé et indiqué un nombre, 1 357 ont répondu un outil, soit 33,7 %. La réponse « un seul outil » était donc bien plus fréquente dans le groupe ayant déclaré ne pas avoir changé. Chaque pourcentage utilise comme base les personnes de son propre groupe ayant répondu à la question du nombre.^[1]

La comparaison s’inverse à partir de trois outils : 4 303 personnes du groupe avec changement déclaré, soit 55,4 %, contre 1 059 du groupe ayant déclaré ne pas avoir changé, soit 26,3 %. Une entreprise qui apprend qu’une personne a changé d’outil d’IA ne doit pas supposer qu’elle travaille désormais avec un seul produit. De même, une personne déclarant ne pas avoir changé peut en utiliser plusieurs : 65,4 % de ce groupe en a indiqué au moins deux.

Le tableau conserve l’ensemble de la répartition. La différence ne se limite pas à quelques réponses extraordinaires à l’extrémité supérieure. Trois, quatre et cinq outils représentent chacun une part plus élevée dans le groupe avec changement déclaré. Nous conservons aussi les réponses zéro. Une personne peut avoir changé d’outil au cours de l’année écoulée et déclarer n’en utiliser aucun pendant une semaine habituelle au moment de répondre.

Il s’agit de personnes différentes, observées au moyen d’une seule enquête. Nous n’avons pas suivi un groupe acquérant davantage d’outils que l’autre, apparié des utilisateurs autrement similaires ni établi pourquoi les groupes diffèrent. Un usage plus étendu pourrait, par exemple, s’accompagner de davantage d’occasions d’essayer un autre outil, mais cette explication n’a pas été testée. Le constat est la différence entre les répartitions déclarées, en gardant à l’esprit les périodes des questions.

La question d’origine dépasse une liste d’abonnements à des assistants conversationnels. Elle porte sur les outils d’IA ou produits dotés d’IA distincts qu’une personne utilise délibérément pour travailler pendant une semaine habituelle. Un assistant conversationnel généraliste peut compter, mais aussi la recherche avec IA, un assistant de programmation, un outil interne ou une fonction d’IA intégrée à un logiciel professionnel.^[2]

Prenons un créateur qui utilise un assistant conversationnel pour préparer des brouillons et emploie sciemment les fonctions de sous-titrage par IA d’un logiciel de montage. Cette définition compte deux produits dotés d’IA, même si le créateur considère le second avant tout comme un outil de montage. Une fonction d’IA active en arrière-plan sans que la personne sache qu’elle l’utilise n’entre pas dans le décompte.

La distinction s’applique aussi à l’intérieur d’un produit. Choisir plusieurs modèles dans un même produit compte généralement comme un seul outil. La question permet de les compter séparément si la personne y accède par des outils ou interfaces distincts. L’unité est donc le produit ou l’interface utilisé délibérément, plutôt que le nombre de modèles qui se trouvent derrière.

Ce point compte lorsqu’un professionnel du marketing demande quels outils d’IA une personne utilise. L’une peut répondre par des comptes payants, une autre par des applications et une autre par des noms de modèles. Préciser brièvement ce que l’on entend rend la réponse plus utile. Cela évite aussi de déduire sans fondement une facture élevée d’un nombre élevé d’outils : la question ne mesure ni les prix, ni les abonnements, ni les dépenses en double, ni le caractère excessif du nombre aux yeux du répondant.

Les deux parcours suivants sont fictifs. Ils montrent comment deux personnes pourraient donner les mêmes réponses sans avoir modifié leur travail de la même façon. Aucun n’est le récit d’un répondant ni un résultat extrait de l’enquête.

Dans le premier, une productrice de contenu commence l’année avec trois produits dotés d’IA : un assistant de rédaction, un outil de synthèse d’entretiens et les fonctions de sous-titrage d’un logiciel de montage. Elle remplace l’assistant de rédaction et poursuit les deux autres tâches dans les produits déjà utilisés. Interrogée plus tard sur une semaine habituelle, elle indique trois outils. Lorsqu’on lui demande si elle a changé pendant l’année écoulée, elle répond oui.

Dans le second, un autre producteur commence avec un assistant de rédaction et le logiciel de montage. Il remplace l’assistant, puis utilise un outil de synthèse distinct pour un nouveau projet d’entretiens. Il indique lui aussi trois outils et un changement au cours de l’année écoulée. Son nombre actuel et sa réponse sur le changement sont identiques à ceux de la première productrice, mais le nombre d’outils du second producteur a changé, tandis que celui de la première productrice est resté identique.

L’enquête nous donne ces deux réponses sans les parcours nécessaires pour les distinguer. Un troisième parcours possible consisterait à abandonner plusieurs produits pour finir avec trois. Le nombre mesuré ne nous dit pas quel chemin une personne a suivi, ni si un ancien produit reste disponible sans être utilisé.

Pour la personne qui commercialise un produit d’IA, c’est une raison de poser une question plus précise avant de choisir la démonstration. « Que voulez-vous que cet outil fasse différemment ? » et « Quels autres outils de travail doivent s’articuler avec ce changement ? » invitent à fournir des informations absentes de l’enquête. Les réponses peuvent conduire à tester un remplacement ciblé, une nouvelle tâche ou à conserver l’organisation actuelle. Ce sont des décisions possibles du client, pas des résultats prédits par nos pourcentages.

Imaginons maintenant un studio fictif de deux personnes qui évalue un nouvel assistant de rédaction pour ses clients. Il utilise déjà un assistant conversationnel généraliste pour les premiers jets, un outil d’IA pour résumer des notes d’entretien approuvées et des fonctions de sous-titrage par IA dans son logiciel de montage. L’outil candidat est envisagé pour les premiers jets. Le studio ne propose pas de remplacer toutes les fonctions d’IA qu’il utilise.

Le studio choisit une tâche concrète pour la démonstration : rédiger trois publications pour les réseaux sociaux pour le lancement d’un produit client à partir d’un brief factuel approuvé et de quelques exemples du langage de la marque. Le brief précise l’offre, le public et les faits utilisables. L’outil de rédaction actuel et le candidat reçoivent les mêmes éléments approuvés. Il s’agit d’un plan d’essai illustratif ; l’article ne fournit ni productions observées ni scores de performance.

Le résultat de l’outil de synthèse est préparé et vérifié avant le début de la comparaison. Cela évite de confondre un changement des sources avec un changement d’outil de rédaction. Le studio conserve aussi le logiciel de montage. Si un brouillon doit devenir un sous-titre vidéo, l’équipe vérifie comment la formulation parvient au logiciel et si la personne préparant la vidéo dispose de ce dont elle a besoin.

Un membre de l’équipe vérifie les brouillons par rapport aux faits approuvés et aux exemples de langage. L’autre suit un brouillon choisi à travers les étapes habituelles de préparation. Ils notent ce qu’ils doivent réellement corriger ou transférer, sans supposer qu’une réponse soignée dans l’interface du candidat signifie que le travail est terminé. Les imports, exports et connexions propres aux produits doivent être essayés lors de ce passage à l’étape suivante.

La note d’essai peut rester courte : « Nous évaluons cet outil candidat pour les premiers jets de publications. Il reçoit la synthèse approuvée en entrée. Le texte relu doit parvenir à la personne qui prépare chaque publication ou vidéo. Nos outils actuels de synthèse et de montage restent en place dans cette proposition. Avant de décider, nous devons voir si le candidat peut accomplir cette tâche avec nos éléments approuvés. »

Si l’essai révèle que le studio vise en réalité une autre tâche, il peut modifier explicitement la proposition au lieu de considérer la première démonstration comme une preuve pour ce travail plus large. Si l’outil actuel remplit déjà les exigences, le conserver est une décision possible. Comprendre les autres outils aide le commercial à centrer la démonstration sur le travail que le client veut réellement changer.

La suite la plus utile de cette étude est un petit ajout à une vraie conversation. Demandez à la personne de nommer la tâche qu’elle souhaite changer, le produit ou processus qui l’accomplit aujourd’hui et la prochaine personne ou le prochain outil qui a besoin du résultat. Demandez ensuite ce qu’il faudrait démontrer avant qu’elle choisisse le candidat pour cette tâche.

Pour le studio fictif, « mieux écrire » est trop large pour orienter la démonstration à lui seul. Rédiger trois publications de lancement à partir d’un brief approuvé précise le travail. Identifier le collègue et le logiciel de montage qui reçoivent le texte précise sa destination. La démonstration peut alors traiter ce changement sans promettre de remplacer tous les autres outils du studio.

Ce conseil pratique découle de ce qui a été mesuré et du contexte observé d’utilisation de plusieurs outils. Ce n’est pas une méthode testée pour accroître l’adoption, réduire les coûts ou améliorer la fidélisation. La part de répondants déclarant plusieurs outils ne dit pas à un fournisseur quelle connexion développer ni quel client achètera.

Les décisions qui entourent le choix méritent leurs propres questions. Qui évalue et qui décide fait l’objet de notre étude sur l’achat de logiciels. Qui développe et maintient un système d’IA relève de la discussion sur le choix entre développement et achat. Le bénéfice qu’une équipe souhaite examiner est traité dans notre analyse des bénéfices déclarés de l’IA générative. Distinguez ces questions de celle-ci : quel rôle demande-t-on à cet outil candidat de jouer ?

Influence IQ a analysé les réponses publiques de l’enquête Stack Overflow de 2026 auprès des développeurs. Le jeu publié comprend 30 903 réponses, recueillies du 23 juin au 5 août 2026. Le recrutement par les sites de Stack Overflow et une liste de diffusion sur inscription en fait un échantillon de répondants volontaires. Nous décrivons leurs réponses sans en faire des estimations pour l’ensemble des développeurs, entreprises ou créateurs.^[4]

Nous avons rapproché, au sein de chaque réponse, la question facultative du nombre hebdomadaire d’outils et celle du changement au cours de l’année écoulée. Tous les motifs accompagnant un oui rejoignent le groupe avec changement ; la réponse exacte non rejoint l’autre groupe. La réponse explicite « sans objet » et l’absence de réponse sur le changement n’entrent dans aucun des deux groupes comparés. Les deux questions suivent la même branche du questionnaire consacrée à l’usage de l’IA.^[2][3]

Sur les 8 637 personnes ayant déclaré un changement, 7 774 ont indiqué un nombre et 863 ne l’ont pas fait. Sur les 4 423 ayant déclaré ne pas avoir changé, 4 031 ont indiqué un nombre et 392 ne l’ont pas fait. Les parts sans nombre sont respectivement de 10,0 % et 8,9 %. Chaque pourcentage affiché divise l’effectif d’une catégorie par les réponses chiffrées de son propre groupe. Une réponse manquante ne vaut pas zéro.

Toute réponse non manquante au nombre pouvait être lue comme un entier supérieur ou égal à zéro. Le tableau principal conserve les zéros et les grandes valeurs, en regroupant toute valeur supérieure à dix dans 11+. Parmi les 11 919 personnes ayant donné un nombre au total, 24 ont indiqué une valeur supérieure à 100, dont 22 dans le groupe avec changement. En excluant les valeurs supérieures à 100, les parts de deux outils ou plus restent de 87,4 % et 65,4 %. En ne conservant que les nombres positifs, elles sont de 87,7 % et 66,0 %. Ces vérifications ne transforment pas des déclarations en usages observés du logiciel.^[1]

Stack Overflow publie déjà séparément les nombres d’outils et les motifs de changement. Notre apport est la répartition du nombre d’outils selon le changement déclaré, avec les effectifs complets, définitions et vérifications disponibles au téléchargement. L’analyse est descriptive. Elle offre un point de départ plus précis pour discuter d’un changement d’outil proposé, tout en laissant à cette conversation les tâches, le parcours et la décision réels de la personne.^[2][3]