On a connu l’époque où l’on demandait à ChatGPT de rédiger un mail, d’expliquer une formule Excel ou de nous pondre un bout de code. Puis les IA ont commencé à utiliser des outils, à manipuler des fichiers et à réaliser des tâches en plusieurs étapes. Avec GPT-6 Astra et Codex, OpenAI pousse encore un peu plus loin cette logique : l’objectif n’est plus simplement de vous donner une réponse, mais de lui confier un véritable travail.
Et c’est probablement là que les choses deviennent intéressantes, y compris pour ceux qui ne passent pas leur journée à écrire du Python dans un terminal.
GPT-6 Astra est le nouveau modèle haut de gamme d’OpenAI. La société le présente comme son modèle le plus puissant, avec des capacités particulièrement poussées en raisonnement, utilisation de l’ordinateur, navigation web, programmation, cybersécurité, sciences et travail professionnel.
Mais il faut surtout comprendre qu’Astra est le moteur, tandis que Codex est l’un des environnements dans lesquels ce moteur peut travailler.
L’analogie avec une voiture fonctionne plutôt bien : Astra serait le moteur particulièrement puissant, tandis que Codex serait l’atelier dans lequel on lui demande de réaliser un travail informatique. Codex est en effet présenté par OpenAI comme un agent de programmation capable d’écrire, modifier, tester et réviser du code, plutôt que comme un simple chatbot qui vous renvoie quelques lignes à copier-coller.
C’est probablement la première chose à comprendre. Avec ChatGPT classique, vous pouvez demander : « Voici mon code. Pourquoi cette fonction ne fonctionne-t-elle pas ? ». L’IA analyse le code et vous explique généralement ce qu’il faudrait modifier.
Avec Codex, l’approche devient différente. Vous pouvez lui demander de regarder un projet complet, d’identifier le problème, de modifier les fichiers concernés, d’exécuter des commandes ou des tests, puis de vous présenter ce qui a changé.
Autrement dit, on passe progressivement de « explique-moi comment faire » à « fais-le et montre-moi ce que tu as fait ». Et cette nuance est beaucoup plus importante qu’elle n’en a l’air.
Imaginons que vous possédiez un petit site web et que vous souhaitiez ajouter une page permettant de rechercher des articles.
Avec une IA traditionnelle, vous pourriez demander : « Écris-moi le code HTML, CSS, JavaScript et PHP nécessaire pour créer une recherche d’articles. »
Vous allez probablement recevoir beaucoup de code, qu’il faudra ensuite placer dans les bons fichiers, tester, corriger et adapter.
Avec Codex, vous pouvez lui fournir le projet et lui demander quelque chose comme :
« Analyse ce projet. Je voudrais ajouter une fonction de recherche permettant de retrouver les articles par titre et contenu. Utilise l’architecture existante, respecte le style actuel du site et ajoute les tests nécessaires. Commence par analyser le projet et explique-moi ton plan avant de modifier quoi que ce soit. »
Codex peut alors examiner le projet, comprendre sa structure, identifier les fichiers concernés et proposer une stratégie.
Vous pouvez ensuite lui demander de réaliser les modifications. C’est là que l’on commence à comprendre pourquoi on parle d’agent IA plutôt que simplement de chatbot.
C’est probablement l’aspect le plus intéressant pour le grand public.
Codex est évidemment destiné aux développeurs, mais son fonctionnement permet également à quelqu’un qui possède quelques notions techniques de déléguer une partie du travail.
Vous pouvez par exemple lui demander de corriger une erreur dans un script PHP, d’expliquer un projet existant, d’ajouter une fonctionnalité à un petit site, de transformer un fichier CSV, de créer un script permettant d’automatiser une tâche répétitive ou encore de générer des tests.
Pour quelqu’un qui travaille dans l’informatique sans être développeur à plein temps, cela peut même devenir particulièrement intéressant pour les petites tâches qui prennent traditionnellement une heure alors qu’elles ne nécessitent finalement que quelques dizaines de lignes de code.
Astra apporte le moteur de raisonnement derrière certaines de ces tâches. OpenAI présente GPT-6 Astra comme particulièrement performant pour les travaux nécessitant plusieurs étapes, le raisonnement complexe, l’utilisation d’outils et le développement logiciel.
Cela signifie qu’on peut lui donner un objectif relativement général et lui demander de déterminer lui-même une partie du chemin pour y parvenir.
Prenons un exemple volontairement simple :
« Dans ce dossier, trouve pourquoi mon application affiche une erreur lorsque je clique sur le bouton de connexion. Analyse le code, reproduis le problème si possible, corrige-le et vérifie que la correction ne casse pas le reste. »
Ce n’est plus simplement une question de génération de code. Il faut comprendre le projet, rechercher le problème, modifier quelque chose, tester et éventuellement recommencer.
C’est précisément ce type de travail multi-étapes qui distingue progressivement les agents des simples assistants conversationnels.
Bonne nouvelle : il n’est pas nécessaire de construire un laboratoire informatique dans votre cave.
Codex est accessible de plusieurs manières, notamment depuis l’application ChatGPT, via l’application Codex, depuis un terminal avec Codex CLI, ou encore au travers d’une extension pour certains environnements de développement.
Pour commencer simplement, le plus facile est donc de passer par ChatGPT Desktop et son mode Codex, si cette option est disponible dans votre compte.
Pour quelqu’un qui veut aller plus loin, Codex CLI permet de travailler directement depuis le terminal. L’installation peut notamment se faire avec :
npm install -g @openai/codexUne fois installé, on peut lancer codex depuis le dossier du projet.
C’est probablement ici que les débutants font leur première erreur : demander quelque chose de beaucoup trop vague.
Dire : « Fais-moi un site. » est techniquement une demande, mais c’est aussi un excellent moyen d’obtenir quelque chose qui ne correspond absolument pas à ce que vous aviez en tête.
Il vaut mieux expliquer le contexte, le résultat souhaité, les contraintes et la manière dont Codex doit travailler.
Par exemple :
« Je possède un site PHP utilisant MySQL. Je voudrais ajouter une page permettant de rechercher les articles par titre. Ne modifie pas la structure de la base de données. Analyse d’abord le projet, identifie les fichiers concernés et propose-moi un plan. Ne modifie aucun fichier avant que je valide ce plan. »
Cette méthode présente un avantage considérable : vous gardez le contrôle.
Codex peut fonctionner avec différents niveaux d’autonomie. Le mode le plus prudent consiste à lui faire proposer les modifications et les commandes avant de les exécuter. D’autres modes permettent davantage d’automatisation, jusqu’à l’exécution autonome dans un environnement contrôlé.
Pour débuter, mieux vaut évidemment éviter le bouton « fais absolument tout et bonne chance ».
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Ce que vous avez |
Ce que vous pouvez demander à Codex |
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Un site web |
Ajouter une fonctionnalité ou corriger un bug |
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Un vieux projet |
Analyser le code et expliquer son fonctionnement |
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Un script PHP |
Identifier et corriger une erreur |
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Un fichier CSV |
Écrire un script pour nettoyer ou transformer les données |
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Une application |
Ajouter une fonction et créer les tests correspondants |
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Un projet Git |
Examiner les modifications et rechercher des problèmes |
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Un code compliqué |
Le documenter et expliquer son architecture |
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Une tâche répétitive |
Créer un script pour l’automatiser |
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Une migration |
Adapter progressivement du code ancien vers une nouvelle technologie |
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Un bug |
Rechercher la cause, proposer une correction et tester celle-ci |
Et ce n’est pas uniquement théorique : OpenAI présente aujourd’hui Codex comme un agent pouvant travailler sur des fonctionnalités, des refactorisations, des migrations, des revues de code et des tâches de développement complètes.
C’est ici que les choses deviennent un peu plus intéressantes, parce qu’il faut distinguer l’abonnement ChatGPT, l’utilisation de Codex et l’utilisation d’Astra avec une facturation à l’usage.
Pour un particulier, ChatGPT Plus coûte 20 dollars par mois. Les formules Pro existent ensuite à 100 dollars par mois et 200 dollars par mois. GPT-6 Astra est intégré progressivement aux différentes offres : les abonnements Plus incluent Astra dans ChatGPT Work et Codex, tandis que les offres Pro à 100 et 200 dollars bénéficient d’une enveloppe d’utilisation beaucoup plus importante. Le déploiement étant progressif, tous les comptes ne disposent pas nécessairement des mêmes possibilités au même moment.
Voir les tarifs officiels de ChatGPT
Pour les entreprises, ChatGPT Business Standard est proposé à partir de 20 dollars par utilisateur et par mois avec une facturation annuelle, tandis que le niveau Business Premium coûte 100 dollars par utilisateur et par mois. Les deux formules donnent accès à ChatGPT Work et Codex, avec davantage de capacité pour les licences Premium. OpenAI indique notamment que Business Standard dispose d’une utilisation limitée d’Astra, alors que Business Premium peut utiliser l’intégralité de son quota Work et Codex pour Astra.
Voir les tarifs officiels de ChatGPT Business
Il existe enfin une autre possibilité pour les utilisateurs avancés : utiliser Astra avec une facturation au nombre de tokens. Le tarif actuellement affiché pour GPT-6 Astra est de 10 dollars par million de tokens en entrée, 1 dollar par million de tokens pour les entrées mises en cache et 50 dollars par million de tokens en sortie.
Voir la grille tarifaire officielle d’OpenAI
Pour donner une idée concrète, si une application envoyait à Astra 1 million de tokens en entrée et générait 1 million de tokens en sortie, la facture serait de 60 dollars. Mais attention : cela ne signifie absolument pas qu’une simple demande dans Codex coûte 60 dollars. Une tâche courante utilise généralement beaucoup moins de tokens, et la consommation dépend notamment de la taille du projet analysé, du contexte fourni, du raisonnement demandé et de la quantité de code produite.
Il faut également bien comprendre une différence importante : lorsque vous utilisez Codex en vous connectant avec votre compte ChatGPT, la consommation est liée à votre abonnement et à son quota Work/Codex. Si vous utilisez votre propre clé API, c’est alors la tarification à l’usage qui s’applique.
Pour un utilisateur classique, le plus simple reste donc de commencer avec son abonnement ChatGPT existant et le quota inclus. L’API devient surtout intéressante lorsque l’on souhaite intégrer Astra dans ses propres applications, automatiser des traitements ou contrôler précisément sa consommation.
Autrement dit, pas besoin de sortir la carte bancaire à chaque fois que Codex corrige une virgule dans votre PHP. Le coût réel dépend surtout de la formule choisie et de l’intensité d’utilisation.
Il existe encore beaucoup moins de tutoriels francophones consacrés à Codex qu’à ChatGPT. En voici un exemple qui est assez clair.
Il existe également une vidéo francophone consacrée à l’utilisation de Codex avec Ollama, intéressante pour ceux qui veulent comprendre une configuration plus avancée. Et si l’anglais ne vous fait pas peur, la vidéo officielle d’OpenAI consacrée à Codex CLI reste une excellente introduction visuelle : elle montre directement comment l’agent peut construire, modifier et comprendre du code à partir d’instructions en langage naturel.
C’est probablement le point que l’on oublie le plus facilement.
Codex est impressionnant lorsqu’on lui demande de produire une application entière, mais son intérêt quotidien peut être beaucoup plus banal. Corriger un petit script, comprendre pourquoi quelque chose ne fonctionne plus, automatiser une opération répétitive, analyser une erreur, nettoyer un projet ou expliquer un morceau de code que personne n’a documenté depuis 2017 peut représenter beaucoup plus de valeur qu’une démonstration spectaculaire où l’IA construit un jeu vidéo en cinq minutes.
Le changement de paradigme est surtout là : on ne demande plus uniquement à l’IA de produire une réponse, on peut lui confier une tâche. Et c’est une différence énorme.
Certainement pas. Plus un agent dispose de capacités importantes, plus la vérification humaine devient importante. Codex peut modifier des fichiers, lancer des commandes et travailler sur des projets réels. Une erreur n’est donc plus simplement une mauvaise phrase dans une réponse : elle peut devenir une modification réellement effectuée dans votre environnement.
Il faut donc conserver des sauvegardes, utiliser Git lorsque c’est possible, vérifier les changements proposés et commencer avec des autorisations limitées.
La bonne philosophie est finalement assez simple : donnez-lui du travail, mais ne lui donnez pas les clés de la maison dès la première rencontre.
GPT-6 Astra ne transforme pas magiquement n’importe qui en développeur senior, et Codex ne remplace certainement pas la compréhension humaine d’un projet. En revanche, le duo montre clairement la direction prise par les assistants IA : passer progressivement de l’outil auquel on pose des questions à l’agent auquel on confie des missions.
Hier, on demandait à l’IA : « Comment puis-je corriger ce problème ? »
Aujourd’hui, on peut commencer à lui demander : « Analyse le problème, propose une solution, applique-la, teste-la et explique-moi ce que tu as changé. »
Et demain, il faudra probablement surtout apprendre à bien définir ce que l’on veut déléguer, à vérifier le résultat et à savoir reprendre la main lorsque la machine part dans la mauvaise direction.
Parce que finalement, la compétence la plus importante avec les agents IA ne sera peut-être plus de savoir écrire chaque ligne de code soi-même, mais de savoir décrire précisément le travail que l’on attend d’un collègue particulièrement rapide, particulièrement disponible… et parfois particulièrement sûr de lui.
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