ChatGPT Work lance le Data agent : fini les requêtes SQL en entreprise

OpenAI a présenté le 10 septembre 2026 le Data agent, un nouveau plugin pour ChatGPT Work qui se branche directement sur les entrepôts de données de l'entreprise. L'objectif affiché : Unite.AI décrit un outil capable d'enquêter sur l'évolution d'une métrique business et de construire des dashboards interactifs partageables, le tout depuis une conversation en langage naturel.

Le principe n'est pas nouveau (Copilot, Gemini et une dizaine de startups vendent déjà du « text-to-SQL »), mais la liste des connecteurs annoncée et le volume d'adoption interne revendiqué par OpenAI donnent au lancement un poids particulier. Pour les équipes marketing et SEO françaises qui alimentent déjà BigQuery avec leurs exports GA4, la question n'est plus de savoir si ce type d'outil arrivera, mais à quelle vitesse il va s'installer dans les usages, et sous quelles conditions de gouvernance.

01Une conversation à la place d'une requête SQL

Sur le forum officiel OpenAI Community, l'entreprise résume sa promesse ainsi : « turn your company's data into answers, interactive dashboards, and action, just by asking. » L'idée est de supprimer l'étape intermédiaire entre une question business et sa traduction technique.

Pas d'apprentissage d'un nouvel outil

OpenAI insiste sur l'aspect itératif de l'échange, plutôt que sur une requête figée envoyée une fois pour toutes. Toujours selon Unite.AI, « users direct and refine the analysis in a single conversation, without writing queries or learning a separate analytics tool. » Concrètement, on affine sa demande au fil du dialogue, comme on reformulerait une question à un analyste, plutôt que de réécrire une requête SQL de zéro à chaque ajustement.

02Les connecteurs : de BigQuery à Snowflake, en passant par les outils de BI

La liste des sources annoncées par OpenAI Community couvre l'essentiel du paysage data d'entreprise : Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift, MongoDB, Google Drive et SharePoint, complétées ailleurs par Datadog et ClickHouse. C'est un spectre large, qui va de l'entrepôt analytique classique aux outils d'observabilité technique.

Le Data agent parle aussi aux outils de BI existants

Fait notable, l'agent ne se contente pas d'interroger des bases : il peut construire et interagir avec des dashboards déjà en place dans Omni, Oracle BI, Power BI, Sigma, Tableau et ThoughtSpot, précise Unite.AI. Autrement dit, OpenAI ne cherche pas forcément à remplacer les outils de visualisation en place, mais à s'y greffer comme une couche de pilotage conversationnelle.

03OpenAI a d'abord testé l'outil sur ses propres équipes

Le chiffre le plus frappant de l'annonce concerne l'usage interne : OpenAI affirme que « nearly all » de son équipe produit et plus des deux tiers de son organisation go-to-market utilisent déjà des agents de données dans ChatGPT Work. C'est un argument de vente classique (« on l'a testé chez nous avant vous »), mais il donne une idée du niveau de maturité que l'entreprise revendique avant un lancement élargi.

Une liste de clients alpha accompagne l'annonce : NTT Data, Thermo Fisher, ServiceTitan, Zipline, Empower, Piston, Doeren Mayhew, CookUnity, Turing, micro1 et Unit8. Le mélange sectoriel (santé, logistique, comptabilité, restauration, ESN) suggère un positionnement volontairement horizontal, pas un outil pensé pour une seule verticale.

04Ce que ça change pour les équipes SEO et marketing françaises

BigQuery figure explicitement dans la liste des connecteurs supportés, et c'est la brique la plus proche du quotidien SEO français : de nombreuses équipes y exportent déjà leurs données GA4 via BigQuery Export pour croiser trafic organique, requêtes Search Console et conversions. Le Data agent promet donc, en théorie, de transformer ce croisement en une conversation : « pourquoi le trafic organique a chuté sur la catégorie X en août » plutôt qu'une requête SQL avec des jointures à la main.

Connecter un LLM à l'entrepôt de données de l'entreprise déplace le débat du gain de temps vers la gouvernance de l'accès.

C'est aussi une extension logique du plugin Admin pour ChatGPT Work déjà déployé par OpenAI : l'entreprise construit une suite d'outils de gestion et d'analyse autour de ChatGPT Work, brique par brique, plutôt qu'un produit isolé. Reste que la promesse « sans code » ne dispense pas de comprendre ce que l'agent mesure réellement : un dashboard généré automatiquement peut reproduire une erreur de définition de métrique aussi vite qu'un tableur mal conçu, simplement avec plus d'assurance apparente.

05La question qui fâche : gouvernance et confidentialité

OpenAI répond par avance à l'objection la plus évidente. Sur le forum officiel, l'entreprise précise : « Respects access controls: Admins manage connections and availability. » En clair, ce sont les administrateurs de l'espace de travail qui décident quelles sources sont connectées et qui peut interroger quoi, pas l'utilisateur final ni l'agent lui-même.

Cette garantie technique ne répond pas à toutes les questions que se poseront les DPO en France et dans l'UE dès qu'un LLM est branché à un entrepôt contenant des données clients ou RH. Le sujet fait écho à ce que nous avions détaillé sur le Zero Data Retention d'OpenAI : les garanties contractuelles existent, mais elles doivent être vérifiées cas par cas, connecteur par connecteur, avant toute mise en production sur des données sensibles. Un Data agent branché sur BigQuery ou Snowflake sans cadrage préalable des accès peut exposer bien plus que ce qu'un tableau de bord classique aurait laissé remonter.