ChatGPT Work ou Chat : quel modèle et quel niveau d'intelligence choisir en 2026 ?

Vous ouvrez ChatGPT pour rédiger un document, analyser une information ou avancer sur un dossier. Et là, plusieurs choix apparaissent : Chat ou Work ? Faut-il créer un Projet ? Choisir GPT-5.6 Sol, Terra ou Luna ? Régler le niveau d'intelligence sur Light, Medium, High, Max ou Ultra ?

Toutes ces options n'agissent pas au même endroit. Le Projet organise le contexte. Chat et Work correspondent à deux manières de travailler. Sol, Terra et Luna désignent des modèles. Le niveau d'intelligence règle, lui, l'effort de raisonnement.

Il ne s'agit donc pas de rechercher le réglage le plus puissant, mais celui qui correspond au travail demandé, aux sources à traiter et au niveau de vérification attendu.

Ce guide, mis à jour le 13 août 2026, s'adresse aussi bien aux personnes qui découvrent ChatGPT qu'à celles qui l'utilisent déjà mais n'ont pas encore pris en main ses dernières évolutions.

Il s'appuie sur la documentation officielle d'OpenAI et la traduit en situations professionnelles concrètes, notamment pour les organismes de formation et les entreprises. Les raccourcis pédagogiques proposés sont signalés lorsqu'ils ne correspondent pas à une terminologie officielle.

L'essentiel en 30 secondes

• Projet : réunit les conversations, fichiers, sources et instructions d'un dossier suivi.
• Chat : permet de poser une question, réfléchir, comparer, reformuler ou produire un texte court.
• Work : permet de déléguer une tâche orientée vers un résultat à examiner et à réutiliser.
• GPT-5.6 Sol : convient aux travaux complexes, ambigus ou exigeant davantage d'analyse et de finition.
• GPT-5.6 Terra : constitue un choix équilibré pour le travail professionnel quotidien.
• GPT-5.6 Luna : convient aux tâches rapides, précises, répétitives ou réalisées en volume.
• Niveau d'intelligence : règle l'effort de raisonnement consacré à la tâche.
• Max : approfondit une tâche particulièrement difficile avec un seul modèle.
• Ultra : peut répartir différentes parties d'un travail entre plusieurs sous-agents avant d'en réunir les résultats.

Pour vous repérer, retenez simplement ceci :

Projet = le contexte. Chat ou Work = la manière de travailler. Sol, Terra ou Luna = le modèle. Intelligence = l'effort de raisonnement. Ultra = un travail réparti entre plusieurs agents lorsque la tâche s'y prête.

Ce qui a changé dans ChatGPT en 2026

Même les utilisateurs réguliers peuvent avoir besoin de nouveaux repères, car plusieurs évolutions sont arrivées presque en même temps.

Depuis juillet 2026, ChatGPT Work complète le mode conversationnel classique pour les travaux plus substantiels. La famille GPT-5.6 comprend trois modèles recommandés dans Work et les environnements associés : Sol, Terra et Luna. Les niveaux de raisonnement vont par ailleurs jusqu'à Max et, pour les comptes et modèles éligibles, Ultra.

La disponibilité dépend toutefois de l'abonnement, de la plateforme utilisée, de la région, du déploiement en cours et, dans les organisations, des paramètres définis par l'administrateur. OpenAI précise également que ChatGPT Work et Codex partagent leurs limites d'utilisation et leurs crédits. Il faut donc vérifier les options réellement présentes dans son interface plutôt que supposer qu'elles sont identiques pour tous les utilisateurs.

Dans les conversations ChatGPT classiques, la logique est un peu différente. OpenAI indique que GPT-5.6 Luna devient le modèle par défaut des offres Free et Go, tandis que les utilisateurs Plus et Pro peuvent régler l'effort de raisonnement de GPT-5.6 Sol. En pratique, fiez-vous d'abord aux choix affichés dans votre interface.

Sources officielles : OpenAI - Nouveautés ChatGPT et OpenAI - Tarification et disponibilité de Work et Codex.

Chat, Work et Projet : trois notions à ne pas confondre

La première décision ne concerne pas le modèle. Posez-vous plutôt cette question : souhaitez-vous avancer avec ChatGPT au fil d'un échange, ou lui confier un résultat à produire ?

• Si vous voulez questionner, préciser et décider étape par étape, commencez par Chat.
• Si vous pouvez décrire un résultat final à relire, Work devient intéressant.
• Si plusieurs conversations doivent partager les mêmes sources dans la durée, ajoutez un Projet.

Chat : pour réfléchir et avancer par la conversation

OpenAI recommande Chat pour poser une question, rechercher une information, brainstormer, rédiger ou réviser un texte, résumer un fichier et comparer des options.

Chat est particulièrement adapté lorsque vous voulez avancer progressivement : poser une première question, préciser votre besoin, corriger une hypothèse, puis approfondir les points utiles au fil de l'échange.

Chat convient bien pour :

• comprendre une notion juridique ou technique ;
• trouver des idées de séquences pédagogiques ;
• reformuler un objectif pédagogique pour le rendre plus observable ;
• améliorer un courriel ;
• préparer les questions d'une réunion ;
• comparer rapidement deux solutions ;
• faire une première lecture d'un document.

Exemple pour un organisme de formation

Explique-moi simplement les principaux changements introduits par ce décret et indique les points qui pourraient concerner un organisme de formation.

Exemple pour une entreprise

Aide-moi à préparer cinq questions pour comprendre les causes d'une hausse de l'absentéisme dans un service.

Chat reste pleinement adapté à un usage professionnel. Choisissez-le si le besoin est encore exploratoire ou si vous préférez décider de la prochaine étape au fil de l'échange.

Work : pour déléguer un travail et obtenir un résultat vérifiable

ChatGPT Work est conçu pour les demandes qui ont un objectif défini et doivent aboutir à un livrable ou à un résultat que l'utilisateur pourra examiner.

Selon la documentation officielle, Work peut planifier une tâche, rassembler le contexte nécessaire, utiliser des fichiers et des outils, enchaîner plusieurs étapes puis produire un résultat prêt à être relu. Il peut notamment créer des documents, des présentations, des tableurs, des PDF ou des analyses structurées.

Un repère simple permet de reconnaître une bonne tâche pour Work : vous savez expliquer ce que vous voulez récupérer à la fin. Il peut s'agir d'une note, d'une présentation, d'un tableau comparatif ou d'un document à vérifier.

Work devient particulièrement utile lorsque la tâche :

• mobilise plusieurs documents, sources ou outils ;
• comporte une succession d'étapes ;
• doit produire un document réutilisable ;
• nécessite des vérifications avant remise ;
• doit être répétée ou actualisée dans le temps.

Exemple pour un organisme de formation

Analyse le décret joint et les deux versions du référentiel. Identifie les changements, distingue les conséquences pour les CFA et les autres organismes de formation, vérifie chaque référence et produis une note de quatre pages avec un tableau des actions à anticiper.

Exemple pour une entreprise

Analyse les douze comptes rendus de réunion joints. Regroupe les difficultés récurrentes, distingue les faits des interprétations et crée une synthèse avec les problèmes, leur fréquence, les services concernés et les décisions restant à prendre.

Exemple pour un CFA

Compare le programme de formation joint aux exigences de l'indicateur du référentiel national qualité portant sur l'analyse du besoin. Repère les formulations qui manquent de preuves concrètes et propose, pour chaque point faible, une reformulation plus étayée.

Work n'est pas une version « supérieure » de Chat. Il est simplement plus autonome et davantage orienté vers un livrable. Cette autonomie ne garantit pas l'exactitude : une relecture humaine reste indispensable, surtout lorsque le document peut influencer une décision juridique, financière, médicale, sociale ou stratégique.

Source officielle : OpenAI - Bien démarrer avec ChatGPT Work.

Projet : pour conserver le contexte d'un dossier

Un Projet n'est ni un modèle ni un troisième mode de réponse. C'est un espace qui réunit les éléments utiles à un travail suivi : conversations, fichiers, sources et instructions communes.

Un même Projet peut contenir des conversations commencées avec Chat et des travaux confiés à Work. Il devient utile lorsque le dossier se poursuit dans le temps, produit plusieurs livrables ou s'appuie régulièrement sur les mêmes documents.

Un organisme de formation pourrait par exemple créer :

• un Projet « Veille Qualiopi 2026 » ;
• un Projet « Renouvellement de certification » ;
• un Projet « Conception de la formation Management ».

Une entreprise pourrait créer :

• un Projet « Mise à jour du DUERP » ;
• un Projet « Plan de développement des compétences » ;
• un Projet « Appel d'offres logiciel RH ».

Il est préférable d'ouvrir une conversation distincte pour chaque résultat attendu. Le Projet conserve le contexte commun, tandis que chaque conversation reste centrée sur un objectif précis.

Source officielle : OpenAI - Projets et conversations.

GPT-5.6 Sol, Terra ou Luna : quel modèle choisir ?

Après l'environnement vient le choix du modèle, lorsqu'un sélecteur est disponible. Dans ChatGPT Work et Codex, OpenAI présente trois variantes de GPT-5.6 répondant à des besoins différents : Sol, Terra et Luna.

Mon raccourci pour les retenir :

Sol pour analyser et approfondir. Terra pour produire et travailler au quotidien. Luna pour traiter rapidement des tâches bien définies.

C'est un moyen de les mémoriser, pas le vocabulaire officiel d'OpenAI.

Sol : pour les travaux complexes et ouverts

Sol est le modèle phare de la famille GPT-5.6. OpenAI le recommande pour les travaux complexes, ambigus ou à enjeu important, lorsqu'ils nécessitent davantage d'analyse, de discernement ou de finition.

Choisissez plutôt Sol pour :

• analyser plusieurs textes réglementaires qui semblent se contredire ;
• mener une recherche approfondie ;
• étudier un problème comportant plusieurs interprétations possibles ;
• construire une recommandation argumentée ;
• traiter un dossier dans lequel une erreur aurait des conséquences importantes.

Même avec Sol, la consigne reste déterminante. Sans périmètre, sans sources clairement désignées ou sans critères de réussite, la réponse peut partir dans une direction trop large.

Terra : pour le travail quotidien

Terra est présenté comme le modèle équilibré de la famille. Il vise un compromis entre capacité, rapidité et consommation.

Terra convient bien pour :

• préparer une procédure interne ;
• rédiger un premier projet de note ou de support ;
• analyser un ensemble raisonnable de documents ;
• structurer un plan d'action ;
• préparer une trame de convention de formation avec les mentions obligatoires ;
• améliorer un contenu existant.

« Équilibré » ne signifie pas « moyen ». Pour un travail professionnel courant dont l'objectif est déjà clair, Terra sera souvent le choix le plus proportionné.

Luna : pour les tâches claires, rapides ou répétitives

Luna est le modèle le plus rapide et le plus économique de la famille GPT-5.6. OpenAI le destine notamment aux opérations précises et répétables, lorsque l'on sait clairement à quoi doit ressembler un bon résultat.

Luna est à l'aise pour :

• extraire les mêmes informations de nombreux documents ;
• classer des réponses selon une grille prédéfinie ;
• trier les réponses d'une enquête de satisfaction stagiaires selon les rubriques attendues pour le bilan pédagogique et financier ;
• transformer des données dans un format constant ;
• produire des résumés structurés avec des rubriques imposées ;
• traiter un volume important d'éléments comparables.

En revanche, évitez d'en faire votre premier choix si la tâche demande beaucoup de jugement, comporte une forte ambiguïté ou oblige à confronter plusieurs raisonnements complexes.

Source officielle : OpenAI - Choisir un modèle.

Quel niveau d'intelligence choisir ?

Le terme « intelligence » affiché dans l'interface peut prêter à confusion. Un niveau faible ne signifie pas que la réponse sera nécessairement mauvaise. Ce réglage détermine l'effort de raisonnement que le modèle peut consacrer à la tâche.

Plus l'effort est élevé, plus le modèle peut consacrer de temps à planifier, examiner plusieurs pistes et contrôler son travail. La contrepartie est simple : la réponse peut être plus lente et utiliser davantage de votre capacité disponible.

OpenAI recommande d'utiliser le niveau le plus bas qui permet d'obtenir le résultat attendu, puis de l'augmenter lorsque la tâche exige davantage de planification, d'analyse ou de contrôle.

Les intitulés peuvent varier selon l'interface et sa langue. La documentation emploie notamment Light dans ChatGPT Work et Low dans l'interface en ligne de commande. Tous les niveaux ne sont pas proposés avec tous les modèles ou sur tous les comptes.

Light ou Low : pour une tâche rapide et bien cadrée

À utiliser lorsque la demande est simple et que le format attendu est explicite.

Exemples :

• corriger l'orthographe d'un programme de formation ;
• transformer une liste en tableau ;
• extraire des dates et des montants ;
• reformuler un paragraphe sans en modifier le sens.

Medium : le réglage de départ le plus polyvalent

Medium convient à de nombreux travaux qui nécessitent un minimum de planification sans présenter de difficulté majeure.

Exemples :

• proposer le plan d'une formation ;
• préparer une procédure à partir de notes structurées ;
• comparer plusieurs prestataires selon des critères déjà définis ;
• produire une première version de compte rendu.

High ou Extra High : pour les travaux complexes et multi-étapes

Ces niveaux sont utiles lorsque la tâche mobilise plusieurs sources, comporte des arbitrages ou nécessite de contrôler la cohérence de la conclusion.

Exemples :

• comparer un programme de formation aux exigences d'un référentiel ;
• analyser les écarts entre plusieurs versions d'un texte ;
• étudier différents scénarios budgétaires ;
• rechercher les causes possibles d'un problème organisationnel sans confondre corrélation et causalité.

Max : pour les problèmes les plus difficiles

Max donne davantage de temps au modèle sélectionné pour approfondir une seule tâche. Il convient lorsque la qualité et la profondeur importent davantage que la rapidité ou la consommation.

Il peut être pertinent pour :

• tester la solidité d'une analyse juridique avant validation par un professionnel compétent ;
• confronter plusieurs interprétations d'un dossier complexe ;
• rechercher les faiblesses d'une recommandation stratégique ;
• examiner un ensemble dense de sources présentant des contradictions.

Pour trois corrections orthographiques, Max n'apportera probablement rien de plus. Il mobilisera surtout davantage de ressources.

Ultra : raisonner et déléguer en parallèle

Ultra ne correspond pas seulement à un niveau supplémentaire. D'après OpenAI, il utilise des sous-agents pour traiter en parallèle différentes parties d'une tâche complexe. Lorsqu'Ultra est disponible, cette délégation peut être déclenchée automatiquement si le travail s'y prête.

Par exemple, pour analyser une réforme importante, plusieurs sous-agents pourraient examiner séparément :

• le texte réglementaire ;
• les documents d'application ;
• les conséquences pour les organismes de formation ;
• les conséquences pour les CFA ;
• les incohérences ou informations encore manquantes.

Les résultats sont ensuite réunis dans une réponse unique. Cette organisation peut réduire le temps d'attente ou élargir la couverture d'une recherche. Elle consomme cependant davantage de ressources, puisque chaque sous-agent travaille de son côté. Ultra est surtout pertinent lorsque les différentes parties peuvent réellement être menées en parallèle.

Pour une tâche courte ou difficilement divisible, Max peut être plus cohérent qu'Ultra. La disponibilité d'Ultra dépend par ailleurs du compte et du modèle sélectionné.

Source officielle : OpenAI - Modèles et niveaux de raisonnement et OpenAI - Sous-agents.

Quel réglage choisir selon votre tâche ?

Voici des points de départ, pas des recettes universelles. Les options visibles dans votre compte et les résultats obtenus sur vos propres documents restent les meilleurs repères.

Vous voulez garder l'essentiel sous la main ?

Téléchargez le mémo A4 d'une page pour choisir rapidement entre Projet, Chat, Work, Sol, Terra, Luna, Max et Ultra.

Exemple 1 : analyser un nouveau décret

Si vous souhaitez seulement comprendre le texte, Chat suffit généralement. Utilisez Sol si votre offre le propose et si le texte est réellement complexe :

Chat + modèle disponible, éventuellement Sol + Medium ou High

Si vous voulez comparer le décret avec le régime antérieur, rechercher les sources complémentaires, distinguer plusieurs catégories d'organismes et produire une note exploitable :

Work + Sol + High, Extra High ou Max

Si la recherche peut être divisée entre plusieurs volets réellement indépendants :

Work + Sol + Ultra, lorsque cette option est disponible et que le gain justifie la consommation supplémentaire.

Exemple 2 : exploiter des évaluations de formation

Si vous souhaitez comprendre quelques commentaires :

Chat + modèle disponible + Medium

Si vous avez plusieurs centaines de réponses à classer selon des catégories déjà définies :

Work + Luna + Light ou Medium

Si vous souhaitez ensuite analyser les tendances, rechercher les signaux faibles et proposer des actions d'amélioration argumentées :

Work + Terra ou Sol + High

Exemple 3 : vérifier la cohérence Qualiopi d'un programme de formation

Si vous voulez une première relecture rapide pour repérer les manques les plus évidents :

Chat + modèle disponible + Medium

Si vous voulez comparer méthodiquement le programme aux indicateurs du référentiel concernés, identifier les formulations insuffisamment étayées et proposer une reformulation pour chacune :

Work + Sol + High ou Extra High

Une vérification de ce type reste une aide à la relecture, pas une validation Qualiopi : la décision finale sur la conformité d'un programme relève d'une analyse humaine, propre à chaque référentiel et à chaque situation.

Un même dossier peut donc nécessiter plusieurs modèles ou niveaux successifs. Il n'est pas nécessaire de réaliser toute la chaîne de travail avec le réglage le plus puissant.

Pourquoi « Maximum partout » n'est pas une bonne méthode

Choisir systématiquement le modèle le plus puissant et le niveau le plus élevé peut sembler rassurant. Pourtant :

• les réponses peuvent être plus lentes ;
• la consommation de crédits ou des limites d'utilisation augmente ;
• un raisonnement long n'améliore pas automatiquement une tâche simple ;
• une demande mal cadrée reste mal cadrée, même avec Max ;
• la multiplication des agents n'est utile que si le travail peut être divisé de manière pertinente.

Le niveau de raisonnement doit dépendre de la complexité et du risque : nombre de sources, ambiguïtés, conséquences d'une erreur, nécessité de comparer plusieurs hypothèses et importance de la vérification.

Un document peut être très important pour vous sans être complexe à produire. Une invitation destinée à un événement majeur demande beaucoup d'attention éditoriale, mais pas forcément un raisonnement en Max.

Avant de déployer ces usages dans une organisation

Choisir le bon bouton ne constitue qu'une partie du sujet. Avant de déployer ces usages dans un organisme de formation ou une entreprise, cinq questions méritent une réponse.

1. Quelles tâches veut-on réellement améliorer ?

Commencez par ce qui coince concrètement : temps perdu, doubles saisies, recherches dispersées, documents difficiles à maintenir, contrôles répétitifs ou informations mal partagées.

2. Quelles données peuvent être utilisées ?

Les documents transmis peuvent contenir des données personnelles, confidentielles, stratégiques ou couvertes par une obligation particulière. Les règles doivent tenir compte de l'offre utilisée, des paramètres de l'espace de travail, des outils connectés et des politiques internes.

3. Quels résultats nécessitent une validation humaine ?

Une validation renforcée est nécessaire lorsque le résultat peut produire un effet juridique, financier, social, pédagogique ou humain important. L'IA peut préparer une analyse. Elle ne porte pas la responsabilité de la décision.

4. Quels collaborateurs ont besoin de quels usages ?

Tout le monde n'a pas besoin des mêmes modèles, des mêmes outils ni du même niveau d'autonomie. Les droits et les méthodes doivent correspondre aux missions exercées.

5. Comment documenter les pratiques ?

Une organisation doit pouvoir expliquer quels outils sont autorisés, pour quelles tâches, avec quelles données, quels contrôles et quelles responsabilités. Des exemples validés et des procédures simples sont souvent plus utiles qu'une longue charte générale jamais consultée.

FAQ : ChatGPT Work, Projets et GPT-5.6

Quelle est la différence entre Chat et ChatGPT Work ?

Chat permet de réfléchir, poser des questions, brainstormer ou rédiger par échanges successifs. Work permet de confier une tâche avec un résultat précis à produire et à vérifier, souvent à partir de plusieurs sources ou étapes.

Un Projet remplace-t-il ChatGPT Work ?

Non. Un Projet conserve le contexte, les fichiers et les instructions d'un dossier. À l'intérieur d'un même Projet, vous pouvez utiliser Chat pour certaines conversations et Work pour des livrables plus importants.

Quel est le meilleur modèle entre Sol, Terra et Luna ?

Il n'existe pas de meilleur modèle pour toutes les situations. Sol convient aux travaux complexes, Terra au travail quotidien et Luna aux tâches claires, rapides ou répétitives.

Faut-il toujours choisir le niveau d'intelligence le plus élevé ?

Non. OpenAI recommande d'utiliser le niveau le plus bas qui produit le résultat attendu. Un niveau supérieur peut aider pour une tâche complexe, mais augmente généralement le temps et la consommation.

Quelle différence entre Max et Ultra ?

Max approfondit une tâche avec le modèle sélectionné. Ultra peut en plus répartir certaines parties indépendantes entre plusieurs sous-agents. Ultra convient donc surtout aux travaux complexes qui peuvent être divisés en plusieurs recherches ou analyses parallèles.

ChatGPT Work est-il réservé aux abonnements professionnels ?

Non. La documentation d'OpenAI indique que ChatGPT Work et Codex sont inclus dans les offres Free, Go, Plus, Pro, Business, Edu et Enterprise. Les fonctionnalités, modèles disponibles, volumes d'utilisation et crédits varient toutefois selon l'offre, la plateforme, la région et les paramètres de l'organisation.

Peut-on faire confiance au résultat produit par Work ?

Work peut organiser une recherche, utiliser des outils et effectuer les contrôles demandés. Il peut néanmoins commettre des erreurs, mal interpréter une source ou omettre une information. Le niveau de relecture doit donc être proportionné aux conséquences d'une erreur.

Conclusion

Tous ces choix deviennent plus simples lorsqu'on les prend dans le bon ordre.

Commencez par déterminer si vous voulez échanger ou déléguer un résultat : Chat ou Work. Demandez-vous ensuite si le dossier doit conserver un contexte commun dans la durée : Projet ou conversation indépendante. Choisissez enfin le modèle et le niveau de raisonnement proportionnés à la complexité réelle du travail.

Le bon réglage est celui qui permet d'obtenir un résultat utile et vérifiable sans compliquer inutilement le travail.

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Ce qu'il faut retenir avant de déployer ces usages

Avant d'ajouter un outil, commencer par cartographier quelques tâches réelles reste la meilleure protection contre les effets de mode : ce qui prend du temps, les données utilisées, le résultat attendu et la personne qui devra le valider. C'est la même logique que pour le choix d'un logiciel métier — la méthode est détaillée dans ce guide sur la digitalisation d'un organisme de formation.

D'autres ressources pratiques sur l'IA et la digitalisation des organismes de formation sont regroupées dans le Studio FormaSwift.

Sources officielles principales

• OpenAI, Utiliser ChatGPT : comparaison entre Chat, Work et Codex, consulté le 13 août 2026.
• OpenAI, Bien démarrer avec ChatGPT Work, consulté le 13 août 2026.
• OpenAI, Projets et conversations, consulté le 13 août 2026.
• OpenAI, Modèles disponibles dans ChatGPT Work et Codex, consulté le 13 août 2026.
• OpenAI, Sous-agents et niveaux de raisonnement, consulté le 13 août 2026.
• OpenAI, Tarification et disponibilité de ChatGPT Work et Codex, consulté le 13 août 2026.
• OpenAI, Nouveautés ChatGPT, consulté le 13 août 2026.