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Le 9 juillet 2026, OpenAI a lancé ChatGPT Work, un modeagent qui exécute des tâches multi-étapes en autonomie à travers vos outils métier et vous donne des livrables (généralement) finalisés. Fonctionnement, différences avec le mode Chat classique, cas d'usage en PME et ETI, tarifs et limites identifiées par nos équipes : on vous dit tout sur Work après quelques semaines de test.
Qu’est-ce que ChatGPTWork ?
ChatGPT Work est un mode agent intégré à ChatGPT, lancé le 9juillet 2026 en même temps que le modèle GPT-5.6. Tous les utilisateurs payantsdu chatbot d’OpenAI ont vu ce mode apparaître dans leur interface, qu’ilssoient sous l’abonnement Plus (20 $/mois), Pro (à partir de 100 $/mois),Business ou Enterprise.
Concrètement, ChatGPT Work vous permet de confier à l’agentune mission avec livrable défini à l’avance, qu’il se chargera de créer enréalisant une recherche extensive, en se connectant à votre boîte mail et à vosoutils métier grâce à ses +1 400 plugins (Gmail, Google Drive, Slack,Salesforce…).
⚠️ Attention : il y a un souci avec le connecteur Gmail qui n’arrive pas toujours à envoyer des pièces jointes.
Work décompose le travail en étapes qu’il exécute par lasuite en autonomie, parfois pendant plusieurs heures, sans avoir besoin d’unerelance de la part de l’utilisateur.
Au bout du processus, vous récupérez un fichier finalisé :tableur, diaporama, document, site web, etc. Évidemment, la qualité de l’outputdépend de la rigueur et de la pertinence de l’input, mais aussi (un peu)du facteur chance. Les chatbots peuvent parfois être « dans un mauvaisjour » en fonction de l’état de saturation des serveurs et des éventuelstests réalisés par les éditeurs.
Le cas des tâches sensibles…
L’agent n’est pas toujours 100 % autonome, même quand le plan est clair. Il aura tendance à attendre une validation en cours de route sur les tâches sensibles, notamment l’envoi d’un email, la modification d’un fichier partagé, l’identification d’une erreur critique dans un fichier, etc.
Work vs. Chat, Codex, Projects et Deep Research : le comparatif des modes de ChatGPT
ChatGPT est aujourd’hui un écosystème de modes et d’outils qui cohabitent dans la même interface. Les frontières entre les différents modes ne sont pas toujours très claires. Elles changent d’ailleurs assez régulièrement, et il y a pas mal d’intersections. Voici une comparaison synthétisée, puis un peu plus de détails dans la suite.
1. ChatGPT Work vs. Chat
Soyons honnêtes : la frontière entre Work et le mode Chat classique n’est pas évidente sur tous les usages. Le Chat intègre de plus en plus de fonctionnalités « agent-like ». Il peut aussi se brancher à vos outils avec des connecteurs, réaliser des tâches en plusieurs étapes et produire des fichiers. Beaucoup d’utilisateurs, même très avancés, ont parfois du mal à arbitrer entre Work et Chat (pas le même coût). Il faut donc raisonner par cas d’usage.
Avant d’aller plus loin, une précision importante : le Chat ne consomme pas le quota Work/Codex. Sur un abonnement Plus, vous avez environ 3 000 requêtes par semaine sur le Chat, contre quelques dizaines pour Work.
Restez donc sur le mode Chat pour le brainstorming, la synthèse de document, l’assistance à la rédaction d’emails, la recherche web, la génération d’images, etc. C’est aussi le mode à privilégier pour commencer à préparer un gros brief qui sera par la suite confié à Work.
ChatGPT Work se justifie quand la tâche implique :
- de croiser plus d'une dizaine de fichiers (documents Google Drive, emails Gmail, fils Slack, fiches CRM) pour en tirer un livrable consolidé (tableur, diaporama, rapport). Le Chat n’accepte que 10 pièces jointes à la fois.
- d'enchaîner des actions sur plusieurs outils dans une séquence. Par exemple : extraire des données de Salesforce, les rapprocher d'un tableur Google Sheets puis envoyer le résultat par Gmail sans avoir à intervenir à chaque étape.
- de planifier des tâches récurrentes comme un brief chaque matin à partir de vos emails et de votre agenda, un reporting hebdomadaire de KPI ou une veille sectorielle à fréquence régulière.
En dehors de ces situations, on vous recommande de rester sur le Chat pour préserver votre budget. La tentation est forte de basculer sur Work pour tout, surtout qu’OpenAI est assez généreux sur les volumes. Mais après quelques jours d’usage, nos équipes se sont rapidement confrontées aux limites d’usage un peu plus drastiques sur Work (pour les standards d’OpenAI), surtout avec le modèle 5.6 Sol en niveau de réflexion « élevé » ou plus.
On ne sait pas combien une tâche donnée consomme de quota, et la seule manière de connaître la capacité réelle de Work est de faire du test & learn. Les fourchettes publiées pour ChatGPT Sol sur un abonnement Plus (15 à 90 tâches par fenêtre de 5 heures) donnent un ordre de grandeur, mais l'amplitude est trop large pour budgéter quoi que ce soit.
2. ChatGPT Work vs. Codex
Là, pas vraiment de confusion. La différence est évidente : Codex est le mode dédié au développement logiciel. Il est nativement pensé pour le codage, le débogage, la revue de code, les tests unitaires, les pull requests, les projets multi-dépôts, etc. Si vous n'avez pas de développeurs dans l'équipe, vous ne l’utiliserez probablement jamais.
Si vous avez des tâches de codage, attention : Codex et Work partagent le même quota d'usage et cohabitent dans la même application desktop. Ils consomment le même pool de crédits ! Sur un abonnement Plus, Work risque d’être épuisé après quelques sessions matinales intensives avec Codex !
Avant le lancement de Work, beaucoup d'utilisateurs avancés se servaient déjà de Codex pour des tâches non techniques (organiser un vault Obsidian, compiler des documents, structurer un reporting). C'est d'ailleurs ce qui a poussé OpenAI à créer Work : séparer les usages « métier » des usages « code » dans le même outil.
3. ChatGPT Work vs. Projects
Projects n'est pas un mode comme Chat, Work ou Codex. C'est une couche d'organisation qui existe dans ChatGPT depuis 2024 : un espace où vous regroupez des conversations, des fichiers de référence et des instructions personnalisées autour d'un même sujet (un client, un projet interne, une campagne marketing par exemple).
La confusion s’est un peu accentuée le 16 juillet 2026, une semaine après le lancement de Work, quand OpenAI a intégré Projects dans la nouvelle application desktop. Beaucoup de médias ont présenté Projects comme une nouveauté, alors que seule l'intégration à l'app desktop était nouvelle.
Work et Projects sont donc complémentaires :
- Vous créez un Project pour centraliser le contexte (fichiers sources, consignes, historique des échanges…) ;
- Puis vous lancez une tâche en mode Work depuis ce Project ;
- L'agent Work hérite alors de tout le contexte accumulé dans le Project, ce qui lui évite de repartir de zéro à chaque session.
4. ChatGPT Work vs. Deep Research
Deep Research est un outil de recherche autonome accessible depuis le menu « + » du Chat. Vous lui posez une question de fond, il élabore un plan de recherche, parcourt des dizaines (voire des centaines) de sources web pendant 5 à 30 minutes, lit des articles et des PDF dans leur intégralité, croise les résultats et produit un rapport structuré avec des citations vérifiables (attention aux hallucinations).
Depuis février 2026, vous pouvez aussi le connecter à vos propres fichiers (Google Drive, SharePoint, OneDrive, Dropbox) pour qu'il travaille à partir de sources internes.
C’est donc un outil de recherche qui va éventuellement préparer le passage à l’action de Work.
Autre différence importante : Deep Research a son propre quota, séparé de Work et de Codex. Sur un abonnement Plus, vous disposez de 25 requêtes Deep Research par mois, contre 250 sur le plan Pro.
Vous préparez le lancement d'un nouveau produit. Deep Research vous livre une analyse concurrentielle sourcée de votre marché en 20 minutes (attention encore une fois aux hallucinations). Puis vous confiez cette analyse à Work avec vos données internes pour qu'il en tire un diaporama de présentation (relativement) prêt pour le comex.
Les 6 meilleurs cas d’usage de ChatGPT Work en PME et ETI
Nos consultants et formateurs utilisent ChatGPT Work au quotidien depuis son lancement. Voici les six cas d'usage où l'écart avec le Chat classique est le plus évident pour les PME et ETI.
1. Produire des présentations et des reportings à partir de données éparpillées
Vous avez plus d’une vingtaine de fichiers sur un Google Drive (comptes rendus, tableaux de chiffres, notes d'équipe) et vous devez en tirer un diaporama pour un comité de direction. La limite de 10 fichiers par requête rend le Chat vraiment pas pertinent pour ce type de tâches.
Work est plutôt bon sur le fond (structure narrative, enchaînement des slides, textes et notes de présentation). Le résultat est souvent exploitable tel quel si votre brief est suffisamment détaillé.
Sur la forme, GPT-5.6 a fait un bond SPECTACULAIRE au niveau visuel et esthétique. La typographie, la mise en page et le respect des proportions se sont nettement améliorés. Si vous fournissez un template de référence (votre modèle PowerPoint d'entreprise par exemple), l'agent s'en sert pour caler la structure et le style des slides.
Le résultat ne remplace pas un travail de DA, mais pour des présentations internes ou des reportings d'équipe, vous pourrez vous en sortir avec quelques secondes d’ajustement par slide.
On a quand même relevé trois points de vigilance :
- Les chiffres intégrés aux slides doivent être vérifiés un par un. L’agent a parfois tendance à chercher en ligne pour compléter avec des chiffres qui existent, mais qui ne proviennent pas de vos documents internes ;
- Il a la fâcheuse tendance à ajouter des sous-titres, des pieds de page, des en-têtes ;
- Les formules dans les tableurs intermédiaires générés par l'agent comportent régulièrement des erreurs, surtout quand les données sources ne sont pas parfaitement structurées.
2. Combiner les tâches planifiées avec Work pour automatiser des livrables récurrents
Les tâches planifiées (Scheduled Tasks) sont proposées dans ChatGPT depuis juin 2026. Elles sont disponibles sur tous les modes, y compris le Chat. Vous pouvez déjà programmer une veille quotidienne ou un rappel hebdomadaire sans passer par Work.
L'intérêt de combiner les tâches planifiées avec Work, c'est la profondeur d'exécution. Sur le Chat, la tâche planifiée produit une réponse textuelle à partir d'une recherche web ou d'un connecteur. Sur Work, la même tâche peut faire appel à plusieurs connecteurs en séquence et produire un livrable plus structuré.
Exemple que nous avons configuré pour un client : chaque lundi à 8 h, Work récupère les données de vente de la semaine dans le CRM, les croise avec les objectifs dans un Google Sheet, produit un tableur de suivi mis à jour et envoie un résumé par email au directeur commercial. Sur le Chat, cette même tâche aurait nécessité plusieurs requêtes manuelles et un assemblage à la main.
Point de vigilance
Les tâches planifiées sont limitées à 10 tâches actives simultanément et ne peuvent pas utiliser de fichiers uploadés ni de Custom GPTs. Commencez par une ou deux tâches récurrentes à faible enjeu, vérifiez la qualité des premiers résultats, puis élargissez.
3. Assembler une documentation métier à partir de fichiers éparpillés
Manuel de procédures, kit d'onboarding, référentiel qualité : ces documents mobilisent des informations dispersées dans des dizaines de fichiers (notes, emails, anciens supports, fichiers partagés). Le travail de compilation et de mise en forme peut prendre plusieurs jours, même avec l’IA (non agentique) !
Work peut accéder à l'ensemble des fichiers via Google Drive ou SharePoint, les lire, extraire les informations pertinentes et produire un document structuré et formaté.
Retour d’expérience dans l’industrie
Dans nos tests, Work avait tendance à fusionner les variantes d’une même procédure pour produire une règle générale. Il faut lui demander de préserver les exceptions par site, par poste ou par produit, sinon le document gagne en cohérence mais perd des informations utiles sur le terrain.
4. Détecter les incohérences entre documents internes et les harmoniser
C’est un cas typique dans les PME en forte croissance, où la nouvelle documentation vient progressivement écraser l’ancienne, avec beaucoup d’incohérences… notamment des CGV qui contredisent un contrat-cadre, des procédures internes obsolètes, etc.
Avec le Chat, vous pouvez déjà détecter des contradictions, mais vous êtes limités à une dizaine de fichiers par requête et vous devez piloter la comparaison vous-même, document par document.
Sur Work, vous allez pouvoir charger tout le corpus en une fois. L’agent croise les fichiers et produit un livrable qui liste les incohérences identifiées avec les passages concernés et des propositions de correction harmonisées. Vous pouvez même créer les V2 des documents obsolètes, mais il faut bien relire.
Point de vigilance
Mieux vaut utiliser Work pour auditer tout le corpus en une fois, puis revenir dans le Chat pour corriger les documents un par un. Lors de nos premiers tests, nous avons rapidement épuisé notre quota Work en enchaînant des modifications qui ne prenaient pourtant que quelques minutes chacune.
5. Préparer une réponse à un appel d'offres
Les appels d'offres publics en France représentent plus de 100 milliards d'euros de commande par an, et les PME en captent environ un tiers ! Mais le processus de réponse est (affreusement) lourd : il faut analyser le DCE, croiser les exigences techniques et administratives avec les moyens du bord, rédiger le mémoire technique, assembler le dossier…
Avec le Chat, vous pouvez vous faire aider sur la rédaction du mémoire technique, mais vous devez découper le DCE en morceaux, charger vos références une par une et maintenir le fil conducteur vous-même.
Sur Work, vous chargez le DCE complet avec vos références, vos certifications et vos documents administratifs à jour. L'agent peut alors :
- identifier les critères de sélection et leurs pondérations dans le DCE ;
- produire un premier jet du mémoire technique structuré selon les attendus du cahier des charges ;
- lister les pièces manquantes dans votre dossier administratif.
Le mémoire technique doit évidemment être relu et ajusté par quelqu'un qui connaît le métier, et les chiffres avancés par l'agent doivent être vérifiés un par un.
Mais la phase de compilation et de structuration, qui reste fastidieuse même avec le Chat (à cause de la limite de fichiers par requête et du pilotage manuel étape par étape), devient beaucoup plus fluide sur Work, où l'agent enchaîne les étapes en autonomie sur tout le corpus.
Point de vigilance
Sur les DCE volumineux, nous demandons à Work de répartir l’analyse entre plusieurs sous-agents : un qui traite le règlement de la consultation, un autre pour les pièces techniques et un troisième pour les documents administratifs. Le chat principal consolide ensuite leurs résultats avant de nous assister à la rédaction du mémoire technique par étapes.
6. Croiser des données commerciales pour qualifier un lead ou préparer un rendez-vous client
Avant un rendez-vous, le commercial doit généralement reconstituer le parcours du prospect à travers plusieurs outils : CRM, historique d'appels, chaîne d'emails, notes internes et échanges Slack. Sur le Chat, ce travail est faisable, mais il faut interroger chaque connecteur séparément et copier-coller les résultats d'une requête à l'autre.
Sur Work, vous décrivez simplement le livrable attendu. Par exemple : « produis une fiche de préparation de rendez-vous pour le prospect X avec l'historique des échanges, les objections identifiées et les opportunités ouvertes ». L'agent va alors chercher les données dans :
- le CRM (fiche prospect, pipeline, montant estimé) ;
- la messagerie (derniers emails échangés, relances en attente) ;
- les notes internes et fils Slack (retours de l'équipe, points remontés par le support).
Il consolide le tout dans une fiche structurée, prête pour le rendez-vous commercial.
Nos équipes ont aussi testé ce cas d'usage en qualification entrante : sur des volumes de 10 à 15 leads par semaine, la préparation par lead passe d'une trentaine de minutes sur le Chat à 5 minutes sur Work.
Combien coûte ChatGPT Work ?
ChatGPT Work est inclus dans tous les abonnements ChatGPT, sans frais supplémentaires. Vous ne payez pas pour Work en tant que tel : c'est votre abonnement ChatGPT qui détermine le modèle accessible, le volume d'usage et les plateformes sur lesquelles vous pouvez utiliser Work (desktop, web, mobile).
Les principales limites de ChatGPT Work
En plus des risques d'erreur et d'hallucination propres à tous les outils d'IA générative, voici les limites que nos équipes ont identifiées après plusieurs semaines d'utilisation intensive de ChatGPT Work :
- Le quota est opaque et difficile à anticiper. OpenAI ne publie pas de compteur par tâche.
- Le niveau de réflexion « Max » consomme environ 155 % de quota de plus que le niveau « Extra High » pour un gain marginal sur les tâches documentaires (~40 points Elo). En coding, « Extra High » surpasse même « Max » (89,5 % vs 88 %). On recommande de rester sur « Extra High » sauf échec avéré.
- Les connecteurs ne sont pas encore au point. Gmail peut envoyer des emails, mais sans pièces jointes, uniquement sur le web, pas dans l'UE ni au Royaume-Uni, et avec une approbation message par message. Google Calendar est en lecture seule : l'agent voit votre agenda mais ne peut ni créer, ni déplacer, ni supprimer un événement. OneDrive produit parfois des fichiers tronqués, etc.
- Sur le Chat, vous pouvez revenir en arrière et reformuler un message pour relancer la conversation. Pas sur Work… et c’est pénible.
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