Comment utiliser l’application Codex sur macOS?

L’application Codex, lancée par OpenAI pour macOS le 2 février 2026, est une fenêtre de bureau qui sert à diriger des agents de programmation : des modèles d’IA qui lisent votre code, modifient des fichiers et lancent des commandes pour accomplir une tâche de programmation. Là où un assistant conversationnel suggère du code que vous collez vous-même, Codex fait les modifications lui-même, puis vous montre ce qu’il a fait. La force particulière de l’application est de faire travailler plusieurs de ces agents à la fois, chacun sur sa propre tâche, pendant que vous supervisez.

Codex est inclus dans les forfaits ChatGPT Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu, et pour un temps limité, OpenAI l’offre aussi aux utilisateurs Free et Go, avec des limites d’utilisation doublées sur les forfaits payants pendant cette période.

Trois idées à comprendre d’abord

Les fils. Chaque tâche s’exécute dans son propre fil, regroupé sous le projet auquel il appartient. Vous pouvez passer d’un fil à l’autre sans perdre le contexte d’aucun d’eux.

Les worktrees. Un worktree Git est une deuxième copie de travail du même dépôt, sur sa propre branche. L’application les prend en charge d’origine : deux agents peuvent donc modifier le même projet sans se nuire, et votre propre copie de travail reste intacte jusqu’à ce que vous décidiez d’y intégrer les changements.

Le bac à sable. Par défaut, les agents ne peuvent modifier que les fichiers du dossier ou de la branche où ils travaillent, utiliser une recherche Web en cache, et doivent vous demander la permission avant de lancer des commandes qui exigent plus d’accès, comme se connecter au réseau. Vous pouvez écrire des règles qui permettent à certaines commandes de s’exécuter automatiquement pour un projet ou une équipe.

Une première séance concrète

Imaginez un petit site Web personnel conservé dans un dépôt Git : quelques pages HTML, une feuille de style et un script qui construit une liste des billets récents. Vous voulez faire trois choses.

1. Connectez-vous et ajoutez le projet. Ouvrez l’application, connectez-vous avec votre compte ChatGPT et ajoutez le dossier du site comme projet. Assurez-vous que le dépôt ne contient aucune modification non validée, pour toujours pouvoir revenir à un état propre.

2. Ouvrez trois fils, un par tâche. Gardez chaque demande étroite et précisez comment vous jugerez la réussite :

Fil 1 : La liste « Recent posts » de index.html affiche les billets dans le mauvais ordre. Trouve la cause dans build-posts.js, corrige-la pour que le billet le plus récent arrive en premier, et explique la correction en deux phrases.

Fil 2 : Ajoute des tests automatisés simples pour build-posts.js qui couvrent l’ordre et une entrée vide. Utilise l’outil de test déjà présent dans package.json s’il y en a un; demande-moi avant d’installer quoi que ce soit de nouveau.

Fil 3 : Lis le site et mets à jour README.md avec des instructions d’installation et de construction exactes. Ne modifie aucun autre fichier.

Lancez les fils 2 et 3 dans leurs propres worktrees, pour qu’ils ne touchent pas aux fichiers que modifie le fil 1.

3. Examinez chaque diff. Quand un fil a terminé, ouvrez ses modifications. Un diff montre exactement quelles lignes ont été ajoutées ou retirées. Vous pouvez commenter des lignes précises pour demander des changements, ou ouvrir les fichiers dans votre propre éditeur et les ajuster à la main. Ne gardez que ce que vous comprenez.

4. Réunissez les changements. Récupérez localement chaque ensemble de modifications, lancez le site et les nouveaux tests, et validez-les comme vous le feriez normalement.

Un résultat à titre d’illustration : le fil 1 découvre que les billets étaient triés comme du texte plutôt que comme des dates, le fil 2 ajoute quatre tests et demande une fois la permission de les lancer, et le fil 3 réécrit le README. Votre séance sera différente, mais la méthode, des tâches étroites, des copies séparées et une révision attentive, reste valable.

Les compétences et les Automations

Une fois à l’aise avec les tâches simples, deux fonctions élargissent l’application. Les compétences (skills) sont des dossiers de consignes, de ressources et de scripts qui apprennent à Codex une façon de travailler reproductible, comme le style de documentation de votre équipe ou le déploiement chez un hébergeur comme Netlify ou Vercel. L’application a un écran pour les créer et les gérer, et une compétence que vous créez fonctionne aussi bien dans l’application que dans la CLI et l’extension pour environnement de développement. Les Automations exécutent un ensemble de consignes, accompagnées au besoin de compétences, selon un horaire que vous choisissez; les résultats arrivent dans une file de révision. OpenAI affirme s’en servir à l’interne pour des corvées comme le tri quotidien des problèmes signalés et le résumé des compilations qui ont échoué.

Vous pouvez aussi choisir comment Codex vous parle : la commande /personality permet de passer d’une manière brève et directe à une manière plus bavarde et plus chaleureuse, sans changer ce qu’il peut faire.

Comment se compare-t-elle à Codex dans le terminal?

La Codex CLI est le même agent sous forme de ligne de commande. Elle s’exécute localement, est à code source ouvert et s’installe avec npm install -g @openai/codex ou brew install --cask codex; vous la lancez en tapant codex dans un dossier de projet et en choisissant Sign in with ChatGPT (se connecter avec ChatGPT), ou en configurant une clé d’API. Elle convient aux personnes qui vivent déjà dans le terminal, et elle s’intègre naturellement aux scripts et aux serveurs distants.

L’application et la CLI partagent plus qu’un nom. L’application lit l’historique de vos sessions et vos réglages de la CLI et de l’extension pour environnement de développement, si bien que les projets existants apparaissent sans configuration. Les compétences et la commande /personality fonctionnent dans les deux, l’approche du bac à sable est la même, et l’utilisation est comptée dans le même forfait ChatGPT.

La différence tient à la supervision. Dans la CLI, vous travaillez habituellement avec une session par fenêtre de terminal. L’application est conçue pour plusieurs agents en parallèle, avec des worktrees, un diff visuel pour chaque fil et une file pour le travail planifié. Pour bien des développeurs, une répartition pratique consiste à utiliser le terminal pour les modifications rapides et ciblées, et l’application quand plusieurs tâches tournent en même temps et que chacune demande une révision attentive.