Chat ou Work dans ChatGPT : différences et quand les utiliser

Si vous avez ouvert ChatGPT ces derniers mois, vous avez vu apparaître un petit commutateur en haut de l'écran : Chat d'un côté, Work de l'autre. On dirait un détail d'interface. Ce n'en est pas un. De l'autre côté de ce commutateur se trouve un produit doté de permissions que le ChatGPT classique n'a jamais eues, et que la plupart des entreprises vont activer sans savoir ce qu'elles activent.

Quelle est la différence entre Chat et Work dans ChatGPT ?

La différence en une phrase : avec Chat, vous posez une question et recevez une réponse ; avec Work, vous confiez un objectif et recevez un travail prêt à être relu. Ce sont deux modes du même ChatGPT, et le commutateur en haut de l'écran permet de choisir entre eux.

• Fonctionnement : avec Chat, vous menez la conversation à chaque message. Avec Work, l'agent planifie les étapes et les exécute seul.
• Ce qu'il livre : Chat renvoie du texte dans la conversation. Work renvoie des fichiers : document, feuille de calcul, présentation, rapport ou site web.
• Ce à quoi il accède : Chat travaille principalement avec ce que vous écrivez et envoyez. Work peut utiliser des fichiers, des applications connectées et un navigateur, selon les permissions que vous accordez.
• Temps nécessaire : Chat répond en quelques secondes. Work peut prendre de quelques minutes à plusieurs heures.
• Consommation : selon OpenAI, l'utilisation de Work est partagée avec Codex et varie selon la taille de la tâche. Un travail long consomme bien plus de la limite de votre forfait qu'une simple question.
• Niveau de risque : avec Chat, une réponse erronée reste à l'écran jusqu'à ce que vous l'utilisiez. Avec Work, l'agent peut agir avant que vous ayez lu quoi que ce soit ; c'est pourquoi la relecture et les permissions comptent autant.

Quand utiliser Chat : lever un doute, rédiger un court e-mail, comparer trois fournisseurs, chercher des idées pour une campagne.

Quand utiliser Work : transformer un dossier de commentaires clients en rapport accompagné d'un tableur, rassembler des données de plusieurs sources dans une synthèse d'aide à la décision, monter une présentation à partir de documents de l'entreprise, préparer un rapport qui revient chaque semaine.

La règle pratique est simple : tant que vous cherchez encore ce que vous voulez, utilisez Chat. Quand vous savez dire quel est le livrable, d'où viennent les données et à quoi ressemble le résultat final, utilisez Work. Et vérifiez toujours le fichier final, pas seulement le résumé que l'agent rédige à son sujet.

Si l'option Classic apparaît, il ne s'agit pas d'un troisième mode de travail : c'est l'ancienne application pour ordinateur, conservée pendant la transition.

De quoi s'agit-il exactement

OpenAI a annoncé ChatGPT Work le 9 juillet 2026. La promesse : passer du « répond aux questions » au « livre un travail prêt à l'emploi ». L'agent reçoit un objectif, le découpe en étapes et fait avancer le projet seul pendant des heures, en produisant des documents, des tableurs, des présentations, des rapports et des sites web.

Le premier point de confusion est que « ChatGPT Work » désigne deux produits sous le même nom. Il y a celui qui tourne dans le cloud, accessible via chatgpt.com et les applications mobiles ; et celui qui tourne sur votre machine, dans l'application pour ordinateur, la même application qui s'appelait encore Codex il y a peu et qui a désormais fusionné avec ChatGPT. L'un accède à ce qui se trouve dans le cloud ; l'autre accède aux fichiers et aux programmes de votre ordinateur. Le nom est identique, pas les conséquences.

Le déploiement a commencé par les forfaits Pro, Enterprise et Edu, puis a atteint Plus et Business. Aujourd'hui, la page des tarifs d'OpenAI inclut Work dans tous les forfaits, mais dans l'offre gratuite et Go, l'accès est limité, passe par l'application pour ordinateur et se fait de manière progressive. Dans les forfaits entreprise, la disponibilité dépend aussi de ce que l'administrateur a autorisé.

Ce qu'il fait et que le ChatGPT classique ne fait pas

C'est ici que la différence cesse d'être une question de marketing. Work :

Se connecte à vos systèmes. Gmail, Google Agenda, Google Drive, Slack et GitHub, au moyen de connecteurs. Vous ne collez pas du texte dans le chat : c'est l'agent qui entre et qui lit.

Exécute du code avec accès à Internet. Le ChatGPT classique exécute du code dans un environnement fermé, sans installer de paquet et sans appeler d'API externe. Work peut sortir sur le réseau, avec une liste de domaines configurable.

Dispose d'un navigateur complet. Une instance entière de Chrome, capable d'ouvrir des sites, de remplir des formulaires, de faire des captures d'écran et d'exécuter du JavaScript dans la page. La version qui tourne dans le cloud n'hérite pas des identifiants de connexion de votre ordinateur.

Conserve des fichiers entre les sessions. Il existe un dossier de travail persistant : un résultat produit aujourd'hui reste accessible dans la conversation de demain. Dans le ChatGPT classique, chaque conversation est une île.

Publie des sites web. C'est la fonctionnalité que nous avons déjà abordée dans ChatGPT Sites, désormais intégrée à l'ensemble.

Crée des sous-agents et planifie des tâches. Il peut lancer des sessions auxiliaires et exécuter des instructions à intervalles réguliers, sans personne devant l'écran.

Ce que promet OpenAI, et avec quelles preuves

Les exemples diffusés lors du lancement viennent de l'intérieur de l'entreprise : un chef de produit a raconté qu'une organisation de tests qui aurait pris au moins 30 minutes a été réalisée automatiquement, et qu'un travail analytique de trois mois a tenu en une semaine. Ce sont des témoignages d'usage interne, pas des mesures indépendantes. Ils servent à comprendre l'ambition du produit ; ils ne servent pas de projection pour votre activité.

Le risque dont presque personne ne parle

Fin août, le développeur Simon Willison a publié un état des lieux de ce que Work fait réellement. Il a dû procéder par rétro-ingénierie du produit pour arriver à 223 outils enregistrés et 44 compétences. Sa critique est directe : OpenAI explique Work par ce à quoi il sert, non par ce qu'il fait.

Et c'est de lui que vient l'alerte qui compte le plus ici. Il existe une combinaison de trois éléments qui, réunis, forment un problème de sécurité connu :

1. L'accès à des données privées. Votre e-mail, votre agenda, votre Drive, votre Slack.

2. L'exposition à du contenu non fiable. Un agent qui navigue sur le web et lit votre boîte de réception consomme en permanence des textes écrits par des inconnus.

3. Un chemin pour envoyer des données vers l'extérieur. Du code avec Internet ouvert, un navigateur qui remplit des formulaires, la capacité de publier un site.

Pris isolément, chacun est gérable. Les trois réunis dans le même outil signifient qu'une instruction cachée dans un e-mail, une page ou un document peut devenir une commande, et que la voie de sortie est déjà prête. ChatGPT Work réunit les trois par conception, et il en va de même pour ses concurrents directs : Claude Cowork, d'Anthropic, et Copilot Cowork, de Microsoft. Ce n'est pas un défaut d'un produit, c'est la caractéristique d'une nouvelle catégorie.

Si cela vous semble théorique, nous avons déjà relaté ici deux cas réels d'agents faisant ce que personne n'avait demandé, notamment ce qui se passe lorsque vous avez plus d'un agent en fonctionnement en même temps.

Le problème de gouvernance, plus fastidieux que celui de sécurité

Le fait que la documentation décrive une finalité plutôt qu'une capacité a une conséquence pratique : vous ne pouvez pas rédiger une politique d'utilisation pour un outil dont vous ne pouvez pas lister les capacités. Si l'équipe informatique ne sait pas dire si l'agent peut ou non envoyer un e-mail au nom de l'entreprise, aucune règle interne à ce sujet n'est applicable : ce n'est qu'un texte.

Six décisions avant de connecter

1. Choisissez ce que vous connectez, une chose à la fois. N'activez pas Gmail, Drive, Slack et GitHub le même jour parce que l'assistant l'a suggéré. Chaque connecteur est une porte, et chaque porte a besoin d'une raison.

2. N'utilisez pas le compte du dirigeant. Connectez un compte de service, avec accès uniquement à ce que ce travail exige. Un compte administrateur est le pire endroit pour expérimenter.

3. Commencez par la lecture. Résumer, retrouver, comparer, organiser. Laisser l'agent envoyer, publier ou supprimer relève d'une seconde phase, une fois que vous avez vu comment il se trompe. Dans les applications connectées, gardez la confirmation activée pour les actions qui ont un effet en dehors de ChatGPT.

4. Configurez l'accès réseau de Work. L'accès à Internet pour exécuter du code est réglable : l'option se trouve dans Paramètres, Contrôles des données, à la rubrique d'accès réseau de Work, et l'administrateur du compte peut la restreindre. Si le travail n'a pas besoin du web ouvert, fermez-le, ou n'autorisez que les domaines nécessaires.

5. Vérifiez le forfait avant de promettre la confidentialité. OpenAI affirme ne pas entraîner ses modèles avec les données d'entreprise des comptes professionnels, et Enterprise offre une rétention zéro et la possibilité de refuser l'entraînement. Un Plus personnel à 20 dollars US n'offre pas les mêmes garanties, et c'est celui qu'utilise la plupart des petites entreprises.

6. Notez qui a activé quoi. Un tableur avec le connecteur, le compte utilisé, la date et le responsable. Cela ressemble à de la bureaucratie jusqu'au jour où quelqu'un doit tout désactiver rapidement.

Ce qu'il faut retenir

ChatGPT Work est utile et la catégorie est là pour durer : trois des plus grands éditeurs de logiciels au monde ont lancé la même chose en cinq mois. L'erreur n'est pas de l'adopter ; c'est de l'adopter comme s'il s'agissait du même outil qu'avant avec un bouton de plus. On n'a plus un assistant qui répond, mais un employé qui détient les clés de plusieurs portes. Un tel recrutement exige ce qu'exige tout recrutement : commencer par l'accès minimal, surveiller de près le travail au début, puis élargir ensuite.

Si votre entreprise en est là, avec l'envie d'utiliser l'outil sans savoir où tracer la limite, c'est exactement l'objet de notre implémentation de l'IA pour les entreprises : décider quoi connecter, avec quel compte, avec quelle permission et dans quel ordre, avant que l'agent soit présent partout.