Que disent les chiffres sur ChatGPT et le copywriting ?

Ils disent que l'écriture est le premier usage professionnel de ChatGPT, et que le gain de temps est réel sur les tâches courtes.

Ils disent aussi qu'une partie des utilisateurs voit la qualité de ses contenus baisser.

Commençons par l'usage.

En septembre 2025, des économistes d'OpenAI et de Harvard ont publié auprès du NBER une étude sur la façon dont les gens utilisent ChatGPT, à partir d'un échantillon de conversations.

Leur constat est net : l'écriture domine les tâches liées au travail, loin devant la programmation.

Côté marketing, le Content Marketing Institute a interrogé 1 015 marketeurs B2B pour son étude publiée en octobre 2025. 95 % disent que leur organisation utilise des applications d'IA.

Les outils qui génèrent du texte marketing arrivent en tête, cités par 89 % d'entre eux.

Parmi ceux qui s'en servent pour créer du contenu, 87 % constatent un gain de productivité.

Ils ne sont plus que 58 % à voir la qualité progresser. Et 12 % disent carrément que la qualité de leurs contenus a baissé.

Oui, je sais, 12 %, ça paraît peu.

Mais dans un secteur où presque tout le monde utilise l'IA, ça représente beaucoup de textes moins bons publiés chaque jour (avec un logo de marque en haut de page).

Ces chiffres posent le cadre de mon avis. L'outil fait gagner du temps, c'est établi.

La question utile devient : sur quelles tâches ce temps gagné ne se paie pas plus tard, en relecture, en corrections ou en crédibilité ?

Comment je trie ce que je confie à ChatGPT ?

Je trie avec trois questions par tâche : une erreur serait-elle grave, la tâche demande-t-elle une idée singulière, et combien coûte la vérification ?

Si la réponse est oui aux deux premières, la tâche reste pour moi.

Ce tri s'appuie sur l'étude que je trouve la plus utile sur le sujet.

Des chercheurs de Harvard et du Boston Consulting Group ont suivi 758 travailleurs du savoir sur des tâches réalistes, de la création à l'analyse.

Sur 18 tâches situées dans le périmètre de l'IA, ceux qui l'utilisaient ont accompli 12,2 % de tâches en plus, 25,1 % plus vite, avec une qualité nettement supérieure.

Puis vient la tâche piège, choisie exprès hors de ce périmètre.

Les auteurs parlent d'une frontière technologique irrégulière.

L'IA excelle sur certaines tâches et se trompe sur d'autres, de difficulté comparable, sans prévenir.

Elle se trompe surtout avec le même aplomb que lorsqu'elle a raison.

Du coup, je trie tâche par tâche. Et je refais le tri quand le modèle change, puisque la frontière bouge avec lui.

Voici les trois questions, dans l'ordre :

• Gravité de l'erreur : un titre raté coûte une variante, un chiffre faux coûte la confiance du lecteur.
• Singularité : une reformulation n'a besoin d'aucune idée neuve, une accroche en a besoin.
• Coût de vérification : si vérifier prend plus de temps qu'écrire, j'écris moi-même.

La troisième question surprend souvent. On imagine que ChatGPT fait toujours gagner du temps.

Mais un paragraphe truffé de chiffres oblige à rouvrir chaque source. Si j'ai les sources sous la main, je l'écris plus vite moi-même.

Vous pouvez refaire l'exercice chez vous.

Prenez trois textes déjà publiés, demandez à ChatGPT de les réécrire à partir du même brief, puis faites lire les deux versions à un collègue sans lui dire laquelle est laquelle.

Notez ce qu'il préfère et pourquoi. C'est un test à l'aveugle rudimentaire, mais il vaut mieux qu'une intuition.

Qu'est-ce que je garde de ChatGPT dans mon travail de copywriter ?

Je garde les tâches de variation et de critique : décliner, reformuler, résumer, contredire.

Sur ces tâches, une erreur se voit tout de suite et se corrige en une minute.

• Les variantes de titres et d'objets d'e-mail. J'en demande quinze, je les lis toutes, j'en réécris une.
• La liste des objections. Je demande à ChatGPT de jouer un client sceptique et de lister ce qui le retient d'acheter. Il en sort souvent une que j'avais oubliée.
• Les versions courtes. Un paragraphe validé devient un post, une méta-description ou un SMS. Le fond est déjà relu.
• La relecture contradictoire. Je colle mon texte et je demande les trois passages les plus faibles, avec la raison. Rien ne m'oblige à être d'accord.
• Le plan d'un texte long. Je pars d'un plan proposé, que je réorganise. Je détaille ce travail dans mon guide pour écrire un article avec ChatGPT.

Le point commun ? Je reste le dernier à écrire.

ChatGPT propose, compare, critique, et moi je tranche.

Les consignes que j'utilise pour ces tâches sont rangées dans ma liste de prompts ChatGPT pour le marketing, classées par étape du tunnel.

La relecture contradictoire est celle que je recommande le plus souvent.

Elle ne produit aucun texte publiable, donc elle ne fait courir aucun risque à la marque.

Et elle oblige à défendre chaque phrase, ce qui fait du bien à n'importe quel texte.

J'ajoute une tâche qu'on cite rarement : résumer la matière brute.

Une transcription d'entretien client, une pile d'avis, un compte rendu de réunion.

ChatGPT en tire les formulations qui reviennent, et j'y retrouve les mots exacts des clients, ceux qui font les meilleures accroches.

Je vérifie chaque citation dans le document d'origine avant de la réutiliser, évidemment.

Petite précision sur les objections. ChatGPT sort les objections les plus fréquentes, celles qu'on trouve partout.

Les objections propres à votre client (le prix qui fait peur dans tel secteur, le concurrent qui vient de baisser ses tarifs), c'est l'équipe commerciale qui les connaît.

Je croise les deux listes.

Qu'est-ce que je laisse de côté, et pourquoi ?

Je laisse de côté tout ce qui engage la vérité ou la singularité du texte : les chiffres, les citations, les sources, l'idée centrale et la promesse.

Ce sont les zones où l'erreur coûte cher et se découvre tard.

Pour les faits, c'est OpenAI qui le dit le mieux.

Son centre d'aide explique que ChatGPT peut sembler sûr de lui même quand il se trompe, et range parmi les hallucinations possibles :

La même page conseille d'utiliser ChatGPT comme un premier jet, pas une source finale.

Je prends la consigne au pied de la lettre : aucun chiffre ne passe de ChatGPT à un texte client sans que je l'aie retrouvé à sa source.

Pour l'idée centrale, l'argument est plus subtil.

Des chercheurs de l'université d'Exeter et de l'UCL ont demandé à 300 participants d'écrire une très courte histoire, avec ou sans idées fournies par l'IA.

D'après le communiqué de l'étude, publiée dans Science Advances, les histoires aidées par l'IA ont gagné en originalité individuelle, jusqu'à 8,1 % de mieux sur la nouveauté.

Mais elles se ressemblaient davantage entre elles : le communiqué mesure 10,7 % de similarité en plus entre les auteurs qui avaient utilisé une idée de l'IA.

Transposez au copywriting. Si toutes les marques d'un secteur demandent leur accroche au même outil, elles finissent par se ressembler.

Or une accroche sert justement à se distinguer.

Bref, l'idée et la promesse restent chez moi. ChatGPT peut proposer dix accroches, il ne choisit pas celle qui porte la marque.

Reste la promesse.

« Résultats garantis », « livraison en 24 heures », « le meilleur du marché » : ChatGPT écrit ces phrases sans sourciller, puisqu'elles sont partout dans les textes de vente.

Votre marque, elle, devra tenir chaque promesse.

Une promesse s'écrit avec la personne qui la tiendra, le commercial ou le dirigeant, jamais avec un outil qui ne connaît ni vos délais ni vos marges.

À quoi ressemble ma méthode avant et après ce tri ?

Avant le tri, ChatGPT écrit trop et on vérifie trop tard.

Après le tri, il intervient sur des tâches courtes et vérifiables, et l'humain garde la main sur le fond.

Le tableau compare l'usage spontané, celui qu'on voit partout, et l'usage trié que j'applique.

La colonne de droite exige plus de discipline, et produit moins de corrections.

Les erreurs graves (un chiffre faux, une promesse intenable) sont arrêtées avant d'arriver chez le client, au lieu d'être découvertes par lui.

Je relis ce tableau quand une nouvelle version du modèle sort. Certaines cases peuvent bouger.

La ligne « chiffres et sources », elle, ne bougera pas tant que les modèles prédiront des mots au lieu de consulter des faits.

Un détecteur peut-il repérer un texte écrit avec ChatGPT ?

Pas de façon fiable, d'après l'éditeur de ChatGPT lui-même.

OpenAI a retiré son propre détecteur en juillet 2023, en raison de son faible taux de précision.

Les chiffres publiés au lancement parlaient d'eux-mêmes.

L'outil repérait 26 % des textes écrits par IA, et classait à tort des textes humains comme artificiels dans 9 % des cas.

Soit environ un texte humain sur onze accusé à tort.

Ce taux de faux positifs pose un vrai problème aux rédacteurs freelances.

Un client qui passe un texte dans un détecteur peut accuser à tort quelqu'un qui a tout écrit à la main.

Les outils tiers ont évolué depuis, et j'examine ce que vaut l'un des plus connus dans mon article sur GPTZero.

Ma règle reste la même : un détecteur donne un indice, jamais une preuve.

Ne jugez pas un rédacteur sur un score.

Côté lecteur, la question utile tient en une ligne : le texte apporte-t-il quelque chose qu'il ne trouverait pas ailleurs ?

Un texte lisse, générique et sans preuve se repère sans détecteur. Il ennuie, quel que soit son auteur.

Le métier de copywriter a-t-il encore un sens avec ChatGPT ?

Oui, et les études citées plus haut en dessinent le contour : choisir l'angle, vérifier, trancher.

ChatGPT accélère la production, il ne décide pas de ce qui mérite d'être dit.

Reprenez l'étude de Harvard. Dans la frontière, l'IA aide.

Hors de la frontière, elle fait baisser la justesse des réponses. Quelqu'un doit savoir où passe cette frontière pour chaque client, chaque secteur, chaque texte.

Aucun des chiffres cités ici ne montre que l'outil sait le faire seul.

Le métier bouge quand même. Moins de temps sur le premier jet, plus de temps sur le brief et la vérification.

J'en parle plus longuement dans mon article sur ce qui change dans le métier de copywriter.

Pour le client qui achète du copywriting, la question change aussi. Payer un premier jet a de moins en moins de sens.

Payer un angle, une vérification et une signature en a davantage.

Si vous recrutez un copywriter, demandez-lui comment il utilise ChatGPT. Celui qui répond « jamais » a sans doute une drôle de définition du mot jamais.

Celui qui répond « pour tout » vous inquiétera davantage. La bonne réponse ressemble à un tri, avec des raisons.