ChatGPT propose désormais Chat, Work et Codex dans un même écosystème, avec des capacités qui se recouvrent largement. La différence ne tient pas seulement au modèle utilisé, mais surtout à la manière de travailler : obtenir une réponse, déléguer un livrable ou utiliser une interface technique adaptée au code et aux projets locaux.
La règle la plus simple est la suivante : Chat répond, Chat GPT Work fait le boulot et Codex peut travailler en local sur des sujets techniques.
En bref : Chat, Work ou Codex ?
| Besoin principal |
Choix recommandé |
Ce qui le distingue |
| Poser une question, réfléchir ou rédiger un texte court |
Chat |
Conversation rapide et interactive |
| Réaliser une recherche, une analyse ou un livrable complet |
Work |
Tâche en plusieurs étapes avec fichiers et outils |
| Travailler avec des fichiers ou applications présents sur le Mac |
Work local |
Accès à l'environnement local lorsque cette option est disponible |
| Développer, tester ou modifier un projet logiciel |
Codex |
Terminal, Git, différences de fichiers et vues techniques |
Cette séparation reste volontairement simple. Work peut exécuter du code et Codex peut produire des documents ou mener une recherche. La différence se trouve moins dans une liste fermée de fonctions que dans l'interface, la présentation du travail et le niveau de détail technique affiché.
ChatGPT Chat : obtenir une réponse et réfléchir ensemble
ChatGPT "Chat" correspond à l'usage conversationnel classique de ChatGPT : c'est celui qu'on connaît depuis le début. Il convient pour poser une question, demander une explication, comparer plusieurs options, préparer un message, résumer un document ou réfléchir à un sujet avant de lancer un travail plus important.
Cette simplicité ne signifie pas que Chat se limite à produire quelques paragraphes. Il peut rechercher des informations sur le Web, lire des fichiers, analyser des données et utiliser différents outils selon le plan et la plateforme. Sa logique reste néanmoins conversationnelle : une demande entraîne une réponse, que l'on peut ensuite préciser ou corriger.
Pour trouver trois angles d'article, comprendre un concept, vérifier une information ou reformuler un passage, Chat demeure généralement le choix le plus direct. Il permet de travailler rapidement sans transformer chaque question en mission autonome.
ChatGPT Work : déléguer une mission complète
ChatGPT Work devient pertinent lorsque la réponse ne constitue qu'une étape du travail. Au lieu de demander une explication, on définit un résultat à atteindre : analyser plusieurs sources, comparer des données, préparer un rapport, créer une présentation ou construire une feuille de calcul exploitable.
ChatGPT Work peut alors organiser la tâche, rassembler le contexte, utiliser les fichiers et les outils autorisés, effectuer plusieurs opérations successives et produire un livrable à vérifier. Il est possible de suivre sa progression, de répondre à ses questions, de modifier la direction et d'approuver les actions importantes.
Une demande adaptée à Work pourrait par exemple être formulée ainsi :
Analyse ces différentes sources, vérifie leurs informations, repère les contradictions et prépare un brief structuré avec les points les plus intéressants pour un article.
La différence avec Chat ne vient donc pas nécessairement d'un modèle plus intelligent. Work dispose surtout d'une organisation pensée pour les tâches longues, les traitements en plusieurs étapes et les résultats qui doivent être relus, téléchargés ou réutilisés.
Cette approche convient particulièrement aux recherches multisources, aux analyses de fichiers, aux rapports, aux documents Word, aux PDF, aux présentations et aux feuilles de calcul. OpenAI recommande également Work pour les tâches récurrentes ou celles qui utilisent plusieurs plugins et services connectés.
Work dans le cloud ou Work local sur Mac ?
Work peut fonctionner dans différents environnements. Sur le Web, la tâche s'exécute dans un environnement cloud géré par OpenAI. Elle peut utiliser les fichiers transmis, les services connectés et les sites autorisés. Selon les fonctions disponibles, elle peut aussi continuer après la fermeture de l'ordinateur et être reprise depuis un autre appareil.
Dans l'application ChatGPT, une option de travail local peut également être proposée. Elle devient utile lorsque la mission dépend de fichiers, de dossiers, d'applications ou d'un navigateur présents sur l'ordinateur. Work local peut alors agir dans cet environnement avec les autorisations accordées.
L'expression "Work local" ne signifie pas que le modèle est téléchargé et exécuté hors ligne par le processeur du Mac. Elle désigne principalement l'environnement auquel l'agent peut accéder. Le modèle reste le cerveau du système, tandis que le Mac lui fournit des fichiers, des applications et des outils supplémentaires.
L'application n'utilise donc pas automatiquement une intelligence supérieure à celle du navigateur. Elle devient plus intéressante lorsque les données ou les outils nécessaires se trouvent sur l'ordinateur, ou qu'une prise en main de votre navigateur fait sens. Typiquement, lorsque je découvre un nouvel outil, je peux demander à ChatGPT Work de m'expliquer comment faire une action, et regarder le curseur bouger tout seul dans mon Google Chrome.
Codex : une interface pensée pour le travail technique
Codex reste l'espace le plus naturel pour comprendre un projet logiciel, écrire ou modifier du code, lancer des tests, examiner les changements apportés à des fichiers et préparer une livraison technique. Son interface affiche des informations que Work cherche généralement à masquer : commandes exécutées, différences entre les versions, branches Git, revues de code et pull requests.
Cette spécialisation explique pourquoi Codex reste utile malgré le rapprochement avec Work. Les deux environnements partagent une grande partie de leurs capacités fondamentales, mais ils ne présentent pas le travail de la même façon. Work privilégie un langage généraliste et un résultat directement exploitable. Codex rend visibles les détails d'implémentation dont un développeur a besoin pour contrôler précisément les modifications.
Ce chevauchement est une conséquence directe de la transformation de Codex en nouvelle application ChatGPT réunissant Chat, Work et Codex. Work reprend désormais la logique agentique pour les recherches, les analyses et les livrables généralistes, tandis que Codex conserve ses vues spécialisées pour le développement.
Work remplace-t-il Codex pour les tâches non techniques ?
Dans de nombreux cas, oui. Si Codex servait uniquement à confier une recherche longue, analyser plusieurs fichiers ou produire un document, Work propose maintenant une expérience plus cohérente pour ce type de mission. OpenAI indique d'ailleurs que les personnes utilisant Codex pour du travail non lié au code peuvent continuer dans Codex ou passer à Work.
C'est la raison pour laquelle je publie cet article : il arrive un moment où je me demande si travailler "tout-le-temps" sur Codex est pertinent, où si je ne peux pas faire la même chose dans Work. Et le fait que oui, pour la majorité des usages, je peux.
Il ne faut cependant pas en conclure que Work est une version simplifiée ou moins puissante de Codex. Les capacités se recouvrent largement. Le choix dépend surtout de ce que l'on souhaite voir pendant l'exécution et de la manière dont le résultat doit être présenté.
Pour un rapport, une présentation ou un tableur, Work est généralement plus naturel. Pour modifier un dépôt, examiner chaque changement, utiliser Git ou intervenir dans un projet logiciel, Codex fournit une interface mieux adaptée.
L'exemple d'une grosse base SQLite locale
Une base SQLite de plus d'un gigaoctet illustre bien cette distinction. Le modèle n'a pas besoin d'intégrer l'ensemble de la base dans son contexte. L'agent peut interroger le fichier local, récupérer uniquement les lignes ou les agrégations pertinentes, analyser ces résultats, puis préparer de nouvelles requêtes si nécessaire.
Work local convient si l'objectif consiste à trouver des tendances et à produire un rapport compréhensible. Codex devient plus naturel s'il faut également écrire un script de nettoyage, créer des index, mesurer les performances des requêtes ou modifier le projet utilisant cette base.
Le fichier local joue alors le rôle de source de données, tandis que le modèle raisonne sur les résultats successifs. Cette méthode évite de transférer inutilement l'intégralité du contenu dans chaque échange.
Work et Codex partagent leur usage
Work et Codex ne constituent pas deux réserves totalement indépendantes. La documentation d'OpenAI précise qu'ils partagent leurs limites d'utilisation. Une succession de missions complexes dans Work peut donc réduire l'usage encore disponible dans Codex, et inversement.
La consommation dépend fortement de la tâche, du modèle choisi, du nombre de fichiers, des recherches effectuées et des outils sollicités. Une question dans Chat peut être traitée en un échange relativement direct, tandis qu'une mission Work peut enchaîner recherche, calcul, lecture de fichiers, génération d'un document et vérification.
Work n'est donc pas forcément un ChatGPT qui réfléchit mieux. Il s'agit souvent d'un ChatGPT qui accomplit davantage d'opérations pour arriver jusqu'au résultat demandé. Les modèles disponibles et leurs caractéristiques restent un sujet distinct, présenté dans mon article consacré à GPT-5.6 Sol, Terra et Luna.
Les fonctions accessibles varient également selon le plan, la plateforme, la région, le déploiement en cours et les réglages du compte professionnel. L'absence d'une option sur un appareil ne signifie donc pas nécessairement qu'elle a disparu pour tous les utilisateurs.
Ma règle pour choisir rapidement
J'utilise Chat lorsque le résultat attendu est une réponse, une explication ou un échange. Typiquement "avec tout ce que tu sais de moi, apprends moi quelque chose que je vais trouver intéressant", ou "explique moi comment fonctionne un réacteur de fusée".
Je passe à Work lorsqu'une mission demande plusieurs sources, plusieurs étapes ou un livrable complet. Je peux lui demander d'analyser un document CSV, de conserver la base intacte tout en créant d'autres onglets dans un Google Sheets, classer les lignes par un critère X, ignorer celles qui mentionnent Y, et mettre en forme le premier onglet pour me permettre de gagner en efficacité pour faire Z.
Je choisis Codex lorsque je veux intervenir dans un projet technique et contrôler les détails de son exécution. Je peux télécharger le thème de lokan.fr, faire un audit technique, lui demander de corriger les bugs pour moi, ou d'optimiser la vitesse et les rendus, ou développer une fonctionnalité spécifique, comme un widget Amazon qui surveille le prix des produits en temps réel, classés par pourcentage de remise.
Le choix entre le Web et l'application vient ensuite. Si les sources peuvent être jointes ou sont déjà accessibles en ligne, Work dans le cloud suffit généralement. Si la tâche dépend de fichiers ou d'applications présents sur le Mac, Work local ou Codex devient plus pertinent selon le niveau de technicité.
La distinction finale tient donc en trois phrases : Chat répond, Work réalise la mission et Codex expose l'atelier technique. Les frontières ne sont pas totalement fermées, mais cette règle suffit pour choisir correctement dans la majorité des situations.
Ces produits évoluent rapidement. Les prochains changements importants seront regroupés dans la catégorie Intelligence artificielle du site.
Sources officielles