La fréquence des mises à jour de Codex est vraiment folle.
Au cours des deux derniers mois, OpenAI a ajouté presque tous les quelques jours quelque chose de nouveau à Codex.
D'abord les plugins, le navigateur intégré, les opérations sur ordinateur, les revues PR, l'accès SSH à distance, la connexion mobile... puis le 21 mai, Codex a également organisé un « Jeudi fou », lançant en une seule fois plusieurs grandes fonctionnalités : envoyer instantanément le contenu de l'écran à Codex, permettre à Codex de travailler en continu sur un objectif, continuer à utiliser à distance même après le verrouillage de l'ordinateur, et prendre en charge le partage d'plugins en équipe ainsi que la consultation des données d'utilisation.
Avant, il y avait une image mémée très répandue sur Internet : se réveiller et voir une autre mise à jour de Claude. Maintenant, Codex n’est pas en reste.
Claude est mis à jour de manière plus fréquente et plus fine, tandis que Codex a publié davantage de grandes fonctionnalités.
Il est à noter qu'elles mettent toutes à jour le même axe : l'entrée entreprise et les flux de travail réels.
Claude Code a déjà démontré la valeur de cette voie, et Anthropic a même commencé à convaincre le marché que les entreprises de modèles de pointe n'ont pas nécessairement toujours besoin de dépenser de l'argent sans retour, mais peuvent aussi parvenir à générer des bénéfices.
Codex fait également la même chose, et à ce stade, derrière lui se trouve OpenAI, qui se prépare à être cotée.
ChatGPT a démontré qu'OpenAI dispose d'utilisateurs, mais les utilisateurs ne sont pas équivalents à un business ; la popularité ne garantit pas nécessairement des bénéfices. Pour une entreprise spécialisée dans des modèles de pointe, les coûts de calcul, les investissements en entraînement et les dépenses d'inférence sont élevés. OpenAI doit prouver au marché qu'elle ne se contente pas de créer des chatbots à succès, mais qu'elle sait également intégrer l'IA dans des processus de production réels pour lesquels les entreprises sont prêtes à payer.
Les mises à jour fréquentes de Codex visent à compléter cette partie.
Ce n'est pas seulement un outil de développement, c'est la carte la plus facile à expliquer en termes de valeur commerciale pour OpenAI en ce moment.
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Que fait Codex ces deux derniers mois ?
Nous avons créé une image avec ChatGPT Images 2.0 pour voir les mises à jour que Codex a apportées au cours des deux derniers mois.
Le 24 mars, la recherche est synchronisée avec les paramètres.
L'application Codex intègre la recherche dans les fils historiques, un accès rapide aux fils récents et synchronise les paramètres clés entre l'application Codex et l'extension VS Code. Il s'agit d'une optimisation de l'expérience de base : permettre aux utilisateurs de retrouver plus rapidement leurs tâches précédentes et d'harmoniser l'expérience entre le bureau et l'éditeur.
March 25, the plugin system goes live.
Codex prend désormais en charge les plugins. Les plugins permettent de regrouper des compétences, des intégrations d'applications et des configurations de serveur MCP pour réutiliser des flux de travail, avec prise en charge pour Codex App, CLI et extension IDE.
Le 9 avril, le flux de revue de code a été amélioré.
L'application Codex intègre des commentaires de revue en ligne pliables, différents modes de revue, des résumés Git et des blocs de source. Codex s'approfondit dans la revue de code et la collaboration sur les PR.
April 12, file and terminal context enhancements.
Codex a ajouté une recherche de fichiers dans le menu de commandes, prend en charge l'aperçu des images, PDF et Markdown dans la barre latérale, et ajoute un onglet terminal à chaque thread, permettant aux utilisateurs de poser directement des questions à Codex après avoir sélectionné du texte.
16 avril, Codex pour presque tout.
C'est le premier grand point d'ancrage des deux derniers mois : OpenAI commence à transformer Codex en une plateforme AI plus complète. Cette mise à jour inclut un navigateur intégré, la manipulation d'ordinateur, l'automatisation des threads, une barre latérale de tâches, des flux de travail PR, un aperçu des résultats, une connexion SSH à distance, plusieurs terminaux, plusieurs fenêtres, la prise en charge des Mac Intel, ainsi qu'une série de nouveaux plugins.
April 23, automated approval review.
Codex peut soumettre les demandes d'approbation éligibles à un agent d'examen automatique pour évaluer les risques, afficher ensuite l'état d'examen et le niveau de risque, et laisser à l'utilisateur le soin de décider s'il approuve ou non.
Le 5 mai, les jetons d'accès Codex sont disponibles.
Les propriétaires et administrateurs des espaces de travail ChatGPT Enterprise peuvent autoriser les membres à créer des jetons d'accès Codex pour les utiliser dans des flux de travail locaux non interactifs et fiables, tels que des scripts, des planificateurs ou des runners CI privés. Codex commence à s'intégrer aux systèmes CI, d'automatisation et d'ingénierie d'entreprise.
Le 7 mai, Codex entre dans Chrome.
Codex lance une extension Chrome permettant de travailler en parallèle dans les onglets du navigateur, sans prendre le contrôle direct du navigateur de l'utilisateur, qui peut également décider quels sites autorisent l'utilisation de Codex. Le navigateur étant le point d'entrée de nombreux systèmes d'arrière-plan, outils internes et scénarios de débogage web, cette étape rapproche Codex des environnements de travail réels.
Le 14 mai, Codex prend en charge le contrôle via téléphone portable.
OpenAI permet aux utilisateurs d'utiliser Codex depuis l'application mobile ChatGPT en se connectant à un Mac exécutant l'application Codex. Les utilisateurs peuvent également suivre l'avancement des tâches, approuver les actions, consulter les différences de code et les résultats des tests depuis leur téléphone. Cette mise à jour inclut également la disponibilité officielle des Hooks, des jetons d'accès et un guide de configuration pour les administrateurs d'entreprise. Codex commence à devenir un agent de travail suivable à distance.
21 mai : Appshots, mode cible, utilisation à distance de l'écran de verrouillage et partage de plugins.
C'est le deuxième grand nœud. Appshots peut envoyer directement des captures d'écran de la fenêtre actuelle de Mac et le texte disponible à Codex ; le mode objectif est officiellement lancé, permettant aux utilisateurs de donner un objectif à Codex pour qu'il travaille en continu autour de cet objectif pendant plusieurs heures, voire plusieurs jours ; l'utilisation à distance avec l'écran verrouillé permet à Codex de continuer à manipuler les applications de bureau même après le verrouillage de Mac, sans avoir besoin de « laisser une ouverture ».
En parallèle, ChatGPT Business prend désormais en charge le partage de plugins entre équipes ; les fonctionnalités de annotation du navigateur intégré ont été renforcées, permettant de modifier directement la police, les couleurs, l’espacement et d’autres styles.
La fonctionnalité elle-même est bien sûr importante, mais la tendance globale des mises à jour mérite également attention. Que ce soit les Appshots, le mode cible, les extensions Chrome, les jetons d'accès ou le partage de plugins, tous contribuent à remplir les conditions de base pour intégrer un flux de travail réel : voir en direct, avancer les tâches et maîtriser les risques.
Pour voir en direct, il faut compléter la capacité contextuelle.
Les tâches de développement réelles ne se produisent presque jamais uniquement dans un éditeur de code. La recherche de fichiers, l’aperçu des fichiers, les onglets de terminal, le navigateur intégré, les annotations de navigateur, les extensions Chrome et les Appshots visent tous à réduire le coût pour l’utilisateur de décrire le contexte à l’IA.
Avant, vous deviez indiquer à l'IA où se trouvait le problème par description ou en utilisant Ctrl+C/V. Maintenant, OpenAI souhaite que Codex voie directement ces éléments.
Pour avancer les tâches, la capacité à gérer des tâches longues et à exécuter des commandes à distance est essentielle.
Le modèle cible résout la question « Peut-on le faire de manière durable ? ». L'accès à distance depuis le téléphone et l'utilisation à distance avec l'écran verrouillé permettent aux utilisateurs de continuer à faire avancer les tâches même lorsqu'ils ne sont pas devant leur ordinateur. Les jetons d'accès et les Hooks intègrent davantage Codex dans les systèmes d'ingénierie professionnels tels que les scripts, les planificateurs et les exécuteurs CI.
La gestion des risques relève de la responsabilité de l’entreprise et de son équipe.
Les outils pour développeurs individuels se jugent principalement sur leur facilité d'utilisation, mais les outils d'entreprise posent des problèmes bien plus complexes : comment gérer les autorisations, comment distribuer les plugins, qui les utilise et dans quelle mesure, comment évaluer les risques, si l'intégration avec CI est possible, et s'ils peuvent être gérés de manière centralisée par l'équipe.
Codex a également accompli beaucoup de travail à cet égard. Le système de plugins permet de regrouper et de réutiliser les flux de travail ; le partage de plugins permet à l'équipe de distribuer uniformément les outils ; l'approbation automatique contrôle les risques liés à l'exécution des agents ; les jetons d'accès et les paramètres d'administrateur entreprise permettent à Codex de s'intégrer aux processus techniques et de gouvernance existants de l'entreprise.
02
L'espoir de tout le village
Les mises à jour de Codex lui ont apporté une croissance des utilisateurs très remarquable.
Au début mars, le nombre d'utilisateurs hebdomadaires actifs de Codex était d'environ 1,6 million. Le 14 mai, OpenAI a indiqué lors de la présentation de l'application mobile Codex que plus de 4 millions de personnes utilisaient Codex chaque semaine. Autrement dit, en environ deux mois, le nombre d'utilisateurs hebdomadaires actifs de Codex a presque triplé.
Cette courbe de croissance dépend inévitablement des capacités du modèle sous-jacent ; les utilisateurs seront disposés à confier plus fréquemment des tâches réelles à Codex uniquement s'il est véritablement capable de les accomplir. Surtout après GPT-5.5, les capacités de Codex en matière de programmation, d'appel d'outils, de contexte long et de tâches à plusieurs étapes ont bénéficié d'une meilleure base.
Mais avoir un modèle seul ne suffit pas ; le marché ne paiera pas uniquement parce qu’un benchmark de modèle est élevé ; il s’intéresse davantage à la capacité de transformer ces compétences en revenus.
C'est également ce que OpenAI doit clarifier avant son introduction en bourse.
OpenAI détient de nombreuses cartes, mais chaque carte comporte son propre niveau d'incertitude.
ChatGPT est la plus grande porte d'entrée utilisateur, démontrant qu'OpenAI possède une base d'utilisateurs mondiale et une capacité d'abonnement grand public. Le problème est que plus la taille de l'utilisateur augmente, plus le coût d'inférence s'alourdit ; il reste à prouver si les abonnements grand public peuvent soutenir les investissements à long terme d'une entreprise de modèles de pointe.
L'API est une source de revenus fondamentale, permettant de vendre les capacités du modèle aux développeurs et aux entreprises. Toutefois, le marché de l'API est facilement sujets à la concurrence par les prix, et les clients entreprises ne sont pas nécessairement fidèles à un seul fournisseur de modèles. Plus les capacités du modèle sont universelles, plus les clients sont susceptibles d'utiliser plusieurs modèles en parallèle.
ChatGPT Enterprise, Agents et les solutions sectorielles constituent le front direct d'OpenAI sur le marché professionnel. Toutefois, pour que ces produits s'intègrent véritablement dans les processus entreprises, il faudra du temps, des ventes, une intégration et une mise en œuvre sectorielle.
Plus loin encore, OpenAI possède des infrastructures matérielles, des centres de données, des partenariats multi-nuages et des infrastructures de puissance de calcul. Ces histoires sont très imaginatives, mais aussi plus lourdes, plus éloignées et plus coûteuses. Elles soutiennent une vision à long terme, mais sont difficiles à expliquer en termes de rendement commercial à court terme.
La valeur commerciale de Codex est plus facile à expliquer. Son public cible est clair : les développeurs et les équipes techniques.
Ce sont des personnes qui sont déjà prêtes à dépenser de l'argent pour des services. Le temps des ingénieurs est coûteux, les projets logiciels sont longs et le coût de maintenance du code est élevé. Chaque étape — correction de bugs, tests, revue de code — peut être chiffrée en termes de coût.
Le développement logiciel est lui-même l'un des processus de production les plus essentiels pour les entreprises. Les entreprises financières disposent de systèmes de gestion des risques et de trading, les entreprises de détail de systèmes de chaîne d'approvisionnement et de fidélisation, les entreprises médicales de systèmes de données et de conformité, les entreprises médiatiques de systèmes d'arrière-plan de contenu et de diffusion. Même les entreprises non technologiques doivent entretenir de nombreux outils internes, pipelines de données, scripts d'automatisation et systèmes métier... Aujourd'hui, presque toutes les entreprises dépendent des systèmes logiciels.
Autrement dit, Codex s'insère dans des domaines où les entreprises dépensent chaque jour et consomment des ressources humaines quotidiennement.
D'une certaine manière, c'est l'espoir d'OpenAI de raconter une bonne histoire autour de son IPO. À l'heure où OpenAI se prépare à entrer sur les marchés financiers, cet élément devient particulièrement important.
Dans le récit de son introduction en bourse, OpenAI ne doit plus répondre à la question de savoir si l’IA a un avenir. La vraie difficulté réside dans une autre question : une entreprise de modèles avancés peut-elle trouver, au-delà des investissements massifs en puissance de calcul, une voie commerciale suffisamment claire, suffisamment stable et suffisamment rentable ?
Ce qui complique encore les choses, c’est qu’Anthropic a déjà poussé cette question un peu plus loin.
03
Anthropic a pris une avance
Codex doit être mis en avant pour une autre raison cruciale : l'un des principaux concurrents d'OpenAI, Anthropic, a déjà ouvert la voie du côté entreprise.
Bien que OpenAI reste en tête en termes de chiffre d'affaires, selon The Information, le chiffre d'affaires d'OpenAI pour le premier trimestre 2026 s'élève à environ 5,7 milliards de dollars, contre 4,8 milliards de dollars pour Anthropic durant la même période. Mais la question actuelle ne se limite plus à la quantité de revenus : la véritable pression pour les entreprises de modèles de pointe est de savoir si la croissance des revenus peut suivre celle des coûts.
Les revenus d'OpenAI au premier trimestre ont été élevés, mais son taux de marge opérationnelle ajustée s'élève à environ -122 %. À ce rythme, pour 1 dollar de revenus, les coûts opérationnels ajustés pourraient atteindre environ 2,22 dollars, entraînant une perte de 1,22 dollar.
Au cours des dernières années, les entreprises de grands modèles ont été critiquées pour leur consommation excessive de fonds : l'entraînement, l'inférence, les GPU et les dépenses en talents constituent chacun un gouffre financier. Plus il y a d'utilisateurs et plus les appels sont fréquents, plus les coûts s'alourdissent.
Les signaux récemment émis par Anthropic ont modifié les perspectives sur cette question.
Selon le Wall Street Journal, Anthropic prévoit un revenu dépassant 10,9 milliards de dollars au deuxième trimestre 2026 et s'approche du premier bénéfice opérationnel trimestriel, estimé à environ 559 millions de dollars.
Bien que cela ne signifie pas qu'Anthropic ait définitivement résolu son problème de dépenses excessives, cela envoie au marché un signal important : les entreprises de modèles de pointe n'ont pas nécessairement besoin de compter indéfiniment sur des financements pour survivre ; tant que les capacités du modèle sont suffisamment puissantes et que le produit s'aligne étroitement sur des scénarios à haute valeur ajoutée pour les entreprises, la croissance des revenus peut dépasser les coûts.
Anthropic ne possède pas d'entrée grand public comme ChatGPT, ni autant d'histoires en cours simultanément. Sa stratégie est plus étroite et plus pure : se concentrer directement sur les domaines où les entreprises sont prêtes à payer, notamment les scénarios à haute valeur ajoutée tels que les développeurs, la finance, le droit, la recherche, l'analyse de données et le travail de connaissance interne.
Claude Code est l’un des exemples les plus typiques. Il a d’abord été créé comme un outil incontournable pour les développeurs, axé sur les scénarios de programmation, puis a progressivement intégré des fonctionnalités telles que la gestion des tâches, des plugins, des autorisations, de l’équipe et de la gouvernance d’entreprise, devenant ainsi une entrée essentielle pour Anthropic dans les flux de travail professionnels. Les développeurs l’adoptent en premier, suivis par les équipes, puis il devient finalement un élément d’achat et de budget entreprise.
En avril 2026, parmi les entreprises échantillonnées sur Ramp, l'adoption d'Anthropic a augmenté à 34,4 %, tandis que celle d'OpenAI est tombée à 32,3 %. Bien que ces données soient basées uniquement sur les dépenses entreprises sur la plateforme Ramp et ne représentent pas une statistique globale du marché, elles indiquent au moins que Anthropic gagne en dynamisme dans les scénarios de paiement entreprises.
La pression sur Codex réside ici.
Les revenus d'OpenAI restent en tête, mais si elle souhaite accéder aux marchés financiers, elle ne peut plus se contenter de mettre en avant sa base d'utilisateurs ou ses capacités de modèle. Elle a besoin d'un produit plus proche du terrain professionnel pour démontrer qu'elle peut transformer l'IA en revenus d'entreprise stables.
Si Claude Code prouve que le flux de travail des développeurs peut devenir l'entrée entreprise d'Anthropic, alors Codex doit prouver qu'OpenAI peut également emprunter cette voie.
Tibo Sottiaux, responsable de Codex, a résumé récemment, à moitié en plaisantant, le « plan global » de l'entreprise : publier des modèles meilleurs et plus efficaces, lancer chaque semaine un produit amélioré, obtenir davantage de puissance de calcul (et augmenter le temps passé à surfer sur X).
Un meilleur modèle détermine si Codex peut réellement accomplir des tâches ; des mises à jour produit plus fréquentes déterminent si Codex peut intégrer des flux de travail réels ; plus de puissance de calcul détermine si tout cela peut supporter une utilisation de plus en plus importante.
These are all very important for the listing.
Autrement dit, les mises à jour récentes et intensives de Codex ne visent pas seulement à rattraper les fonctionnalités, mais aussi à suivre le chemin entreprise que Anthropic a déjà emprunté.
ChatGPT a prouvé qu'OpenAI a des utilisateurs.
Et Codex doit prouver qu'OpenAI est une entreprise rentable.
Cet article provient du compte officiel WeChat « Lettre AI », auteur : Yuan Xinyue