Google dévoile ATLAS : la première étude à grande échelle sur l’usage réel de l’IA générative

Le 23 juillet 2026, Google a publié la première édition (v1.0) de l’AI & Economy ATLAS – Activity, Task, Landscape and Adoption Study –, présentée comme une étude pluriannuelle et récurrente sur l’usage réel de l’IA générative. Le document est signé par Zanna Iscenko, AI & Economy Lead, et Scott Strand, Head of StratOps and Special Projects. Parmi les contributeurs, le rapport remercie les économistes Diane Coyle (université de Cambridge) et David Autor (MIT). L’échantillon couvre plus de 150 pays, 140 langues, 800 professions et 4 000 tâches, mais exclut l’Espace économique européen (EEE) : les données ne comprennent donc ni l’Italie ni les autres pays de l’UE.

Les données proviennent de trois produits Google – l’application Gemini, l’AI Mode dans la Recherche et l’API Gemini – qui totalisent, selon l’entreprise, plus d’un milliard d’utilisateurs par mois. 14 653 926 interactions, agrégées et anonymisées, ont été analysées entre le 6 et le 19 avril 2026. Pour classer les conversations, Google a utilisé OCTO (Observation Clustering and Taxonomy Organisation), un outil de clustering hiérarchique, a produit les étiquettes avec Gemini 3.1 Flash Lite et les a validées par relecture humaine.

Les principaux résultats montrent que, selon Google, l’IA est présente dans 68 % des professions recensées, soit environ 90 % de l’emploi américain ; PPC Land avance un chiffre plus précis, 88,4 % des travailleurs civils occupés aux États-Unis. Mais la part médiane des tâches réalisées avec l’aide de l’IA à l’intérieur d’une même profession n’est que de 21 % : une adoption large, mais peu profonde. Plus de 86 % des interactions conversationnelles analysées ont lieu hors du cadre professionnel formel (achats, électroménager, démarches comme impôts, permis et amendes), tandis que moins de 10 % des interactions liées au travail concernent l’automatisation complète d’une tâche. 65 % des interactions portent sur des tâches cognitives non routinières, contre 35 % dans l’économie dans son ensemble, et les travailleurs manuels sont deux fois plus enclins à recourir aux modalités multimodales (images, voix).

Le rapport comporte toutefois des limites importantes : les données excluent l’Europe (EEE, Royaume-Uni, Suisse), ainsi que l’usage payant de l’API Gemini, Google Workspace, AI Overviews, Google Translate, Maps ou Gemini Notebook, ce qui peut sous-estimer l’usage professionnel structuré. La fenêtre d’échantillonnage se limite à deux semaines d’avril 2026, et l’étude n’a pas fait l’objet d’une évaluation par les pairs indépendante ; ATLAS est publié par l’entreprise qui possède à la fois les produits et les données. Les classifications ont par ailleurs été générées par un modèle propriétaire de Google, avec une validation humaine dont l’ampleur reste inconnue. L’étude mesure des comportements, pas de la productivité : elle ne dit pas si l’IA rend plus efficace, ni si elle réduit les embauches juniors ou creuse la fracture numérique — des limites que Google reconnaît elle-même. En résumé, ATLAS offre une première photographie à grande échelle de l’interaction avec l’IA, mais il faudra croiser ces données avec des analyses plus larges et indépendantes pour en évaluer les effets sur l’efficacité et sur le marché du travail.

— Pixie