Which LLM has the largest market share?

ChatGPT holds the largest share of consumer web visits among AI applications, accounting for approximately 60.5% of visits across tracked platforms as of February 2026, down from 72.5% in October 2025. At the lab level, OpenAI leads on the power index with 51.8%, driven by its models being used across both its own products and third-party applications.

Is ChatGPT losing market share?

Yes. ChatGPT's web visits dropped 12% between October 2025 and February 2026. Google's Gemini captured most of that shift, growing from 13.9% to 23.9% of web visits over the same period. The decline reflects increasing competition rather than a collapse in usage, as total AI web visits continued to grow.

Which country has the largest LLM market share?

The United States accounts for 85.5–90.5% of web visits to AI applications. However, that figure measures consumer-facing usage. At the token level, which captures API and programmatic usage, China's share is significantly higher than its share of web visits, reflecting heavy developer and infrastructure use of models like DeepSeek and Qwen.

How is LLM market share measured?

There is no single standard. We used three signals: web visits from Similarweb, which count visits to AI applications; developer usage without BYOK from OpenRouter, which counts tokens processed through developer API routing.Each metric captures a different layer of the market. Web visits reflect consumer adoption, and developer usage without BYOK reflects developer and infrastructure usage. No single metric covers the full picture, and all three have limitations.

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LLM Part de marché: Comparer l'utilisation et l'adoption

Sıla Ermut

mis à jour le 2 juil. 2026

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Nous avons analysé la part de marché des LLM en combinant des données basées sur l'utilisation et des estimations de visites web pour montrer comment la demande de grands modèles de langage est répartie entre les laboratoires d'IA et les applications d'IA :

Les États-Unis dominent l'utilisation mondiale des LLM en termes de visites web et d'adoption de la marque, portés par ChatGPT et Gemini, tandis que la Chine opère largement dans l'ombre. La Chine génère une forte utilisation par les développeurs via des charges de travail API et programmatiques, plutôt que par une activité consommateur visible.
L'application ChatGPT de OpenAI reste leader, mais perd progressivement des parts de marché au profit de Gemini de Google, qui démontre la croissance la plus équilibrée et soutenue tant dans l'utilisation par les consommateurs que dans l'utilisation API.
Les applications de chat représentent presque l'ensemble du marché de l'IA, tandis que les autres catégories restent de niche et fragmentées.

Comparaison de la part de marché des LLM par pays

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Lisez la méthodologie pour voir comment nous avons mesuré et calculé ces résultats.

Les États-Unis ont dominé les visites web au cours des quatre mois, proxy constamment 85,5 à 90,5 %. Cela reflète à la fois la concentration des produits d'IA grand public sur les marchés anglophones et la base américaine de la plupart des grandes plateformes.

La Chine présente un profil d'utilisation différent :

En novembre 2025, la Chine représentait 50,9 % de l'utilisation par les développeurs sans BYOK, mais seulement 7,5 % des visites web. Cela implique une utilisation intensive API ou programmatique plutôt qu'une activité de consommation.
En février 2026, l'écart s'est réduit. L'utilisation par les développeurs sans part BYOK est tombée à 31,9 %, tandis que les visites web sont restées autour de 8,0 %, suggérant une utilisation plus équilibrée ou un changement dans la façon dont l'IA est consommée.

Comparaison de la part de marché des LLM basée sur les applications

ChatGPT reste leader du marché, mais la pression concurrentielle augmente. Sa part de marché est passée de 72,5 % en octobre 2025 à 60,5 % en février 2026, soit un recul de 12 points en quatre mois.

Gemini a capturé la majeure partie de ce déplacement en passant de 13,9 % à 23,9 %. L'augmentation est très probablement due à la distribution et à des améliorations régulières du modèle.

Comparaison de la part de marché des LLM basée sur les laboratoires d'IA

OpenAI a connu le plus grand changement dans l'ensemble de données. Sa part de visites web est passée de 19,5 % en novembre 2025 à 57,3 % en février 2026, tandis que les visites web de Anthropic sont tombées de 48,4 % à 13,9 %.

L'une des raisons de l'intérêt croissant pour OpenAI pourrait être l'introduction des Applications dans ChatGPT en novembre 2025, qui comprenait des partenaires tels que Spotify, Canva et Booking.com.¹

En termes d'utilisation par les développeurs sans BYOK, la forte présence de Qwen en novembre 2025, à 39,3 %, a chuté dramatiquement à 3,6 % en février 2026. Pendant ce temps, Google a montré la croissance la plus équilibrée, passant de 16,7 % à 25,7 %.

Comparaison de la part de marché des catégories d'applications

Le chat domine l'ensemble du marché, proxy constamment 88 à 92 % de la part de marché. L'utilisation de l'IA grand public est toujours centrée sur les interfaces conversationnelles à usage général. Dans la catégorie Chat, ChatGPT et Gemini représentaient environ 84 % de la part de marché en février 2026.

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Méthodologie de la part de marché des LLM

Étape 1 : Identification des laboratoires d'IA et des applications d'IA

Laboratoires d'IA : Organisations qui développent et maintiennent des LLM. Par exemple, OpenAI, Google, Anthropic, DeepSeek, Qwen, X, Mistral AI, et Meta Llama figurent parmi les laboratoires d'IA les plus éminents développant des applications d'IA.
Applications d'IA : Outils, plateformes ou agents destinés aux utilisateurs finaux qui reposent sur un ou plusieurs LLM, tels que ChatGPT, Claude, Grok et Gemini.

Chaque application d'IA est ensuite mappée à :

Un ou plusieurs laboratoires d'IA sous-jacents.
Une catégorie fonctionnelle.

Nous avons utilisé les métriques ci-dessous pour calculer la part de marché des applications et des laboratoires d'IA :

Utilisation par les développeurs sans BYOK

Suit le nombre de jetons que les modèles d'un laboratoire traitent via le système de crédit payant de OpenRouter. Les critères excluent les requêtes acheminées via BYOK (Bring Your Own Key), où les développeurs fournissent leurs propres clés API de fournisseur et sont facturés directement par le fournisseur plutôt que par OpenRouter.

Une part élevée ici indique que les modèles d'un laboratoire sont largement utilisés dans les flux de travail développés par les développeurs : applications intégrées API, pipelines d'agents, systèmes RAG et outils de génération de code. C'est un signal côté offre lié à l'activité des développeurs sur la plateforme OpenRouter.

Limites :

Les données de OpenRouter reflètent une population auto-sélectionnée : des développeurs qui paient pour un accès API afin d'acheminer des requêtes vers plusieurs modèles. L'utilisation par les consommateurs de ChatGPT, Gemini ou Claude via leurs applications natives n'est pas capturée ; les données reflètent principalement les requêtes acheminées via la plateforme de OpenRouter.

Cela compte pour l'interprétation des chiffres régionaux. Le rapport State of AI de OpenRouter note que sa base d'utilisateurs penche fortement vers les flux de travail intégrés API, et que plus de 50 % de l'utilisation provient en dehors des États-Unis. Les développeurs chinois, en particulier ceux qui construisent sur DeepSeek et Qwen, utilisent activement OpenRouter pour un accès programmatique. Cela gonfle la part de jetons de la Chine par rapport à sa présence réelle auprès des consommateurs.²

BYOK crée également un écart de données. Lorsque les développeurs utilisent leurs propres clés API, OpenRouter achemine la requête, mais le fournisseur sous-jacent les facture directement. Par conséquent, ces jetons n'apparaissent pas dans les statistiques d'utilisation de la plateforme de OpenRouter.

Cela signifie que les données de jetons de OpenRouter manquent les utilisateurs d'entreprise à haut volume ayant des accords BYOK. Dans le même temps, cela donne plus de poids aux équipes qui paient via des crédits OpenRouter.

Visites web

Suit les visites sur les sites web des produits d'IA sur le web de bureau et mobile en utilisant les estimations de Similarweb.³La métrique montre combien de personnes visitent activement ces produits en ligne, indiquant la demande et l'adoption basées sur le web. Elle ne mesure pas l'activité d'utilisation dans l'application.

Limites : Similarweb applique un échantillonnage et une inférence pour produire des métriques telles que le nombre total de visites, rendant les estimations directionnelles plutôt qu'exactes. La métrique peut également sous-représenter les déploiements privés, réservés aux entreprises ou restreints régionalement.

Étape 3 : Catégorisation des applications d'IA

Nous avons regroupé les applications d'IA en catégories en fonction de leur cas d'utilisation principal. Bien que de nombreux outils couvrent plusieurs fonctions, nous avons attribué à chaque application une seule catégorie principale pour assurer la cohérence de l'analyse des données.

Chat à usage général : Applications axées sur l'interaction conversationnelle, le raisonnement et le soutien à large tâche. Ces outils représentent une grande part de l'utilisation des LLM destinée aux consommateurs et jouent un rôle central dans les interactions clients.
Assistants de programmation et de codage : Génération de code, débogage et flux de travail de développement logiciel. Cette catégorie est étroitement liée à l'utilisation en entreprise et à la productivité des développeurs.
Plateformes et outils pour développeurs : Plateformes qui permettent aux développeurs et aux entreprises de construire, déployer ou gérer des applications d'IA. Ces outils sont centraux pour l'intégration de l'IA et sont souvent utilisés par les fournisseurs de cloud et les grandes entreprises.
Moteurs de recherche et de réponse : Applications optimisées pour la récupération et la synthèse d'informations plutôt que pour le chat ouvert. Ces outils combinent souvent des modèles de langage avec des données Internet pour atteindre une plus grande précision.
Vision et multimodal génération : Applications axées sur la génération d'images et vidéo ou la compréhension, souvent utilisées dans la création de contenu et les secteurs industriels liés aux médias.
Audio et parole : Outils centrés sur la génération vocale, l'interaction vocale ou le traitement audio.
Jeux et IA interactive : Applications conçues principalement pour le divertissement, le jeu de rôle ou les expériences interactives.

FAQ

ChatGPT détient la plus grande part de visites web grand public parmi les applications d'IA, proxy environ 60,5 % des visites sur les plateformes suivies en février 2026, contre 72,5 % en octobre 2025.

Au niveau du laboratoire, OpenAI est leader sur l'indice de puissance avec 51,8 %, porté par l'utilisation de ses modèles à la fois dans ses propres produits et dans des applications tierces.

Oui. Les visites web de ChatGPT ont baissé de 12 % entre octobre 2025 et février 2026. Gemini de Google a capturé la majeure partie de ce déplacement, passant de 13,9 % à 23,9 % des visites web sur la même période. Le déclin reflète une concurrence croissante plutôt qu'un effondrement de l'utilisation, car les visites web totales de l'IA ont continué à croître.

Les États-Unis représentent 85,5 à 90,5 % des visites web vers les applications d'IA. Cependant, ce chiffre mesure l'utilisation destinée aux consommateurs. Au niveau des jetons, qui capture l'utilisation API et programmatique, la part de la Chine est significativement plus élevée que sa part de visites web, reflétant une utilisation intensive par les développeurs et l'infrastructure de modèles comme DeepSeek et Qwen.

Il n'existe pas de norme unique. Nous avons utilisé trois signaux : les visites web de Similarweb, qui comptent les visites vers les applications d'IA ; l'utilisation par les développeurs sans BYOK de OpenRouter, qui compte les jetons traités via l'acheminement API des développeurs.

Chaque métrique capture une couche différente du marché. Les visites web reflètent l'adoption par les consommateurs, et l'utilisation par les développeurs sans BYOK reflète l'utilisation par les développeurs et l'infrastructure. Aucune métrique unique ne couvre l'ensemble du tableau, et les trois ont des limites.

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Sıla Ermut (2026) - "LLM Part de marché: Comparer l'utilisation et l'adoption". Publié en ligne sur AIMultiple.com. Consulté le 2 Juillet 2026, à : https://aimultiple.com/llm-market-share [Ressource en ligne]

Ermut, S. (2026, 2 Juillet). LLM Part de marché: Comparer l'utilisation et l'adoption. AIMultiple. https://aimultiple.com/llm-market-share

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Dernière mise à jour : 3 Juillet 2026

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Liens de référence

Introducing apps in ChatGPT and the new Apps SDK | OpenAI

State of AI 2025: 100T Token LLM Usage Study | OpenRouter

Sıla Ermut

Analyste du secteur

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Sıla Ermut est analyste chez AIMultiple, spécialisée dans le marketing par e-mail et les vidéos de vente. Auparavant, elle travaillait comme recruteuse dans des cabinets de conseil et de gestion de projets. Sıla est titulaire d'un master en psychologie sociale et d'une licence en relations internationales.

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