What chat products offerCe qu'offrent les agents conversationnels

A product is a model plus a harness

The chat app you open is a model with a harness harnessappareillage agentsagents The software around a language model that turns it into a working system. It determines what the model receives and which tools it may use, carries out the actions the model requests, and passes the results back to it.Logiciel qui entoure un modèle de langue et en fait un système opérationnel. Il détermine ce que le modèle reçoit et quels outils il peut utiliser, exécute les actions que le modèle demande et lui transmet les résultats. around it. Most of the features a provider announces are part of the harness rather than of the model, so two products running the same model can behave differently. Comparing two products means comparing their features as well as their models.

The features fall into three groups (Figure 1figure 1): those that add to what the model reads, those that let the chatbot act, and those that change how you work with it. Those groups are not always quite as clearly delineated as they are presented here. For instance, a connector can both bring in information and let the model act in a different resource; and an image can be something the model produces or something the model reads.

Model routing

The harness can also decide which model answers a message, which is called model routing. A chatbot may continue with another model once you reach a usage limit, when demand on the service is high, or when a safety check flags your message. It usually says so, in a short notice or a label on the answer, and that is easy to miss.OpenAI Help Center, GPT-5.6 and GPT-6 Pro in ChatGPT; Claude Help Center, Why Claude switched models in your conversation with Opus 5. Both read 16 September 2026. So when you compare answers, or report one, check which model actually gave it (Figure 2figure 2).

Where the features are switched on

Most features are switched on or off from the menu under the + sign in the message box, and which entries appear differs from one product to the next, and from one plan to the next (Figure 3figure 3).

In another product the same menu lists different entries (Figure 4figure 4).

Features that add to what the model reads

Before it answers, the model can be given more than your message: search results, your files, notes kept from earlier conversations. More is not always better: material that has nothing to do with your question takes up room in the context and can pull the answer off course (see also the context window page, in the LLM lifecycle module) (voir aussi la page La fenêtre contextuelle, dans le module Cycle de vie des GML).

Web search

Search sends a query to a search engine and adds the text of the pages it retrieves to the context, so the answer is produced from those pages as well as from what the training left in the parameters. That helps in two cases:

• The information is more recent than the training data, so nothing in the parameters covers it (see also the What happens to the training text page, in the LLM lifecycle module) (voir aussi la page Ce qu'il advient du texte d'entraînement, dans le module Cycle de vie des GML).
• The information is rare in the training data. A subject that appears in few pages leaves little trace in the parameters, and retrieval supplies what the training did not.

A chatbot usually shows what it did: Claude lists the searches it ran and what it was looking for (Figure 5figure 5), and ChatGPT marks the sentences it drew from a page, with a card giving the address behind each one.

Retrieval lowers the risk of invented detail and guarantees nothing: the page retrieved can be the wrong one, only part of it may reach the context, and the answer can go further than the page does.

Web search used to be a setting you turned on; it is increasingly automatic, and outside your control.OpenAI Help Center, Searching the web with ChatGPT: “ChatGPT may search the web automatically when your question would benefit from current information”; Claude Help Center, Claude Cowork and chat are one Claude: “There’s no web search toggle. Claude searches the web when it helps.” Both read 17 September 2026.

Files and projects

A file attached to one conversation brings your own document into the context; a project keeps files and instructions for every conversation opened inside it (see also the Working with long documents page) (voir aussi la page Travailler avec de longs documents). Most chat products now offer something of the kind, under different names: projects in Claude, ChatGPT and Microsoft Copilot, notebooks in Gemini.Gemini Apps Help, Create and use notebooks in Gemini Apps: a notebook can include files, websites, copied text, custom instructions and chats you move into it. Microsoft documents Copilot Notebooks for work and school accounts, where a notebook can draw on up to 300 files, while the Copilot app offers projects. All read 17 September 2026. As with web search, putting a document into the context lowers the risk of invented detail about that document, and does not remove it.

Free plans usually include projects, with tighter limits on how many projects or files you may keep, and a project can sometimes be shared with other people, who then see its conversations, files and instructions.Claude Help Center, What are projects?: “Free users can create a maximum of five projects.” OpenAI Help Center, Projects in ChatGPT: 5 files per project on the free plan, 25 on Go and Plus, 40 on Pro, and project sharing on all plans. Both read 16 September 2026.

Creating a project asks for a name and, usually, a line about the work it is for or the material it should start from (Figure 6figure 6, Figure 7figure 7 and Figure 8figure 8).

Memory, skills and saved assistants

With memory persistent memorymémoire persistante promptingrequêtes An AI assistant's ability to retain information from earlier interactions and retrieve relevant information in later conversations, allowing it to maintain continuity and personalize its responses across sessions.Capacité d'un assistant d'IA à retenir de l'information d'interactions antérieures et à en récupérer les éléments pertinents dans des conversations ultérieures, ce qui lui permet d'assurer une continuité et de personnaliser ses réponses d'une session à l'autre. switched on, short notes about you and your work are saved while you chat, without your writing them, and added to later conversations, for instance that you write in Canadian French, that you follow a particular term list, that you dislike answers in bullet points, that you are writing a thesis on speech technology.

The memory settings decide what is kept: whether notes are made from your chats at all, whether earlier conversations may be searched, whether sensitive subjects such as health may be stored, and how to read or delete what is there (Figure 9figure 9 and Figure 10figure 10). Whether memory is on to begin with is not the same everywhere, or on every plan.Claude Help Center, Use Claude’s chat search and memory to build on previous context, read 17 September 2026: memory is on by default on the Free, Pro and Max plans and off on Team and Enterprise, and it can be paused or reset.

Several products can also search your earlier conversations when a question seems to call for it, so material you never asked to keep can come back as well.Claude Help Center, Use Claude’s chat search and memory to build on previous context, read 17 September 2026: searching past chats is available on the paid plans and “will be enabled by default” once it reaches an account. Together, memory and that search give the impression of a system that remembers you and learns from you as you go. The mechanism is the same as ever: the parameters do not change, each conversation still starts empty, and earlier conversations contribute only text that the chatbot retrieves and puts into the context (see also the Inference page, in the LLM lifecycle module) (voir aussi la page Inférence, dans le module Cycle de vie des GML).

A skill is a set of instructions that the chatbot loads when a task seems to call for it. Skills, memory and your custom instructions custom instructionsinstructions personnalisées promptingrequêtes User-provided preferences, background information, or requirements that an AI assistant stores and applies automatically across conversations, so that they do not need to be repeated in every prompt.Préférences, informations contextuelles ou exigences fournies par l'utilisateur, qu'un assistant d'IA enregistre et applique automatiquement d'une conversation à l'autre, sans qu'il faille les répéter dans chaque requête. all reach the model the same way, as text added to the context (see also the Custom instructions, memory, projects and skills page) (voir aussi la page Instructions personnalisées, mémoire, projets et compétences). Which products offer skills, and on which plans, changes often. Some products also let you save a named assistant with its own instructions and files, and share it: Gems in Gemini work that way.Gemini Apps Help, Use Gems in Gemini Apps, read 17 September 2026: a Gem is created with a name and instructions, files can be added under Knowledge, and a Gem can be shared.

The skills you have added are listed in the same menu as the other features (Figure 11figure 11).Claude Help Center, What are skills?: “folders of instructions, scripts, and resources that Claude loads dynamically to improve performance on specialized tasks”. OpenAI Help Center, Skills in ChatGPT: available to eligible Business, Enterprise, Healthcare and Edu users. Both read 16 September 2026.

Un produit, c’est un modèle et un appareillage

L’application de clavardage que vous ouvrez est un modèle entouré d’un appareillage harnessappareillage agentsagents The software around a language model that turns it into a working system. It determines what the model receives and which tools it may use, carries out the actions the model requests, and passes the results back to it.Logiciel qui entoure un modèle de langue et en fait un système opérationnel. Il détermine ce que le modèle reçoit et quels outils il peut utiliser, exécute les actions que le modèle demande et lui transmet les résultats. . La plupart des fonctionnalités qu’annonce un fournisseur font partie de l’appareillage plutôt que du modèle : deux produits qui font tourner le même modèle peuvent donc se comporter différemment. Comparer deux produits, c’est comparer leurs fonctionnalités autant que leurs modèles.

Les fonctionnalités se répartissent en trois groupes (Figure 1figure 1) : celles qui ajoutent à ce que lit le modèle, celles qui permettent à l’agent conversationnel d’agir, et celles qui changent votre façon de travailler avec lui. Ces groupes ne sont pas toujours aussi nettement séparés qu’ils le sont ici. Par exemple, un connecteur peut à la fois apporter de l’information et permettre au modèle d’agir dans une autre ressource ; et une image peut être quelque chose que le modèle produit ou quelque chose qu’il lit.

Le routage de modèle

L’appareillage peut aussi décider quel modèle répond à un message, ce qu’on appelle le routage de modèle. Un agent conversationnel peut poursuivre avec un autre modèle une fois une limite d’utilisation atteinte, quand la demande sur le service est forte, ou quand un contrôle de sécurité signale votre message. Il l’indique d’habitude, par un court avis ou une étiquette sur la réponse, mais cela passe facilement inaperçu.OpenAI Help Center, GPT-5.6 and GPT-6 Pro in ChatGPT ; Claude Help Center, Why Claude switched models in your conversation with Opus 5. Consultés le 16 septembre 2026. Quand vous comparez des réponses, ou que vous en signalez une, vérifiez donc quel modèle l’a réellement produite (Figure 2figure 2).

Où activer les fonctionnalités

La plupart des fonctionnalités s’activent ou se désactivent dans le menu du signe + de la zone de message, et les entrées qui y figurent changent d’un produit à l’autre et d’un forfait à l’autre (Figure 3figure 3).

Dans un autre produit, le même menu présente d’autres entrées (Figure 4figure 4).

Les fonctionnalités qui ajoutent à ce que lit le modèle

Avant de répondre, le modèle peut recevoir davantage que votre message : des résultats de recherche, vos fichiers, des notes tirées de conversations antérieures. Davantage n’est pas toujours mieux : un contenu sans rapport avec votre question occupe de la place dans le contexte et peut faire dévier la réponse (see also the context window page, in the LLM lifecycle module) (voir aussi la page La fenêtre contextuelle, dans le module Cycle de vie des GML).

La recherche web

La recherche web envoie une requête à un moteur de recherche et ajoute au contexte le texte des pages qu’elle récupère : la réponse est donc produite à partir de ces pages autant qu’à partir de ce que l’entraînement a laissé dans les paramètres. Cela aide dans deux cas :

• L’information est plus récente que les données d’entraînement, de sorte que rien dans les paramètres ne la couvre (see also the What happens to the training text page, in the LLM lifecycle module) (voir aussi la page Ce qu'il advient du texte d'entraînement, dans le module Cycle de vie des GML).
• L’information est rare dans les données d’entraînement. Un sujet qui apparaît dans peu de pages laisse peu de traces dans les paramètres, et la récupération apporte ce que l’entraînement n’a pas fourni.

Un agent conversationnel montre en général ce qu’il a fait : Claude énumère les recherches qu’il a lancées et ce qu’il cherchait (Figure 5figure 5), et ChatGPT signale les phrases qu’il a tirées d’une page, avec une fiche qui donne l’adresse derrière chacune.

La récupération réduit le risque de détails inventés et ne garantit rien : la page récupérée peut être la mauvaise, une partie seulement peut en atteindre le contexte, et la réponse peut aller plus loin que la page.

La recherche web était auparavant un réglage à activer ; elle est de plus en plus automatique, et échappe à votre contrôle.OpenAI Help Center, Searching the web with ChatGPT : « ChatGPT may search the web automatically when your question would benefit from current information » ; Claude Help Center, Claude Cowork and chat are one Claude : « There’s no web search toggle. Claude searches the web when it helps. » Consultés le 17 septembre 2026.

Les fichiers et les projets

Un fichier joint à une conversation apporte votre propre document dans le contexte ; un projet conserve des fichiers et des instructions pour chaque conversation ouverte à l’intérieur (see also the Working with long documents page) (voir aussi la page Travailler avec de longs documents). La plupart des agents conversationnels proposent aujourd’hui quelque chose de ce genre, sous des noms différents : des projets dans Claude, ChatGPT et Microsoft Copilot, des carnets (notebooks) dans Gemini.Gemini Apps Help, Create and use notebooks in Gemini Apps : un carnet peut contenir des fichiers, des sites Web, du texte copié, des instructions personnalisées et des conversations qu’on y déplace. Microsoft documente les Copilot Notebooks pour les comptes professionnels et scolaires, où un carnet peut s’appuyer sur jusqu’à 300 fichiers, tandis que l’application Copilot propose des projets. Consultés le 17 septembre 2026. Comme pour la recherche web, mettre un document dans le contexte réduit le risque de détails inventés à son sujet, sans le supprimer.

Les forfaits gratuits comprennent en général les projets, avec des limites plus strictes sur le nombre de projets ou de fichiers, et un projet peut parfois être partagé avec d’autres personnes, qui en voient alors les conversations, les fichiers et les instructions.Claude Help Center, What are projects? : « Free users can create a maximum of five projects. » OpenAI Help Center, Projects in ChatGPT : 5 fichiers par projet sur le forfait gratuit, 25 sur Go et Plus, 40 sur Pro, et partage de projets sur tous les forfaits. Consultés le 16 septembre 2026.

Créer un projet demande un nom et, en général, une ligne sur le travail auquel il sert ou sur le matériel dont il doit partir (Figure 6figure 6, Figure 7figure 7 et Figure 8figure 8).

La mémoire, les compétences et les assistants enregistrés

Quand la mémoire persistent memorymémoire persistante promptingrequêtes An AI assistant's ability to retain information from earlier interactions and retrieve relevant information in later conversations, allowing it to maintain continuity and personalize its responses across sessions.Capacité d'un assistant d'IA à retenir de l'information d'interactions antérieures et à en récupérer les éléments pertinents dans des conversations ultérieures, ce qui lui permet d'assurer une continuité et de personnaliser ses réponses d'une session à l'autre. est activée, de courtes notes sur vous et votre travail sont enregistrées pendant que vous clavardez, sans que vous les écriviez, et ajoutées aux conversations suivantes : par exemple, que vous écrivez en français canadien, que vous suivez une liste de termes précise, que vous n’aimez pas les réponses en listes à puces, que vous rédigez une thèse sur les technologies de la parole.

Les réglages de mémoire déterminent ce qui est conservé : si des notes sont tirées de vos conversations, si les conversations antérieures peuvent être consultées, si des sujets sensibles comme la santé peuvent être enregistrés, et comment lire ou supprimer ce qui s’y trouve (Figure 9figure 9 et Figure 10figure 10). Que la mémoire soit activée d’office ou non varie d’un produit et d’un forfait à l’autre.Claude Help Center, Use Claude’s chat search and memory to build on previous context, consulté le 17 septembre 2026 : la mémoire est activée par défaut sur les forfaits Free, Pro et Max et désactivée sur Team et Enterprise, et elle peut être mise en pause ou réinitialisée.

Plusieurs produits peuvent aussi fouiller vos conversations antérieures quand une question semble le demander : du contenu que vous n’avez jamais demandé de conserver peut donc lui aussi revenir.Claude Help Center, Use Claude’s chat search and memory to build on previous context, consulté le 17 septembre 2026 : la recherche dans les conversations passées est offerte sur les forfaits payants et « will be enabled by default » lorsqu’elle arrive sur un compte. Ensemble, la mémoire et cette recherche donnent l’impression d’un système qui se souvient de vous et apprend de vous au fil du temps. Le mécanisme reste le même : les paramètres ne changent pas, chaque conversation commence toujours à vide, et les conversations antérieures n’apportent que du texte que l’agent conversationnel récupère et place dans le contexte (see also the Inference page, in the LLM lifecycle module) (voir aussi la page Inférence, dans le module Cycle de vie des GML).

Une compétence est un ensemble d’instructions que l’agent conversationnel charge quand une tâche semble l’exiger. Les compétences, la mémoire et vos instructions personnalisées custom instructionsinstructions personnalisées promptingrequêtes User-provided preferences, background information, or requirements that an AI assistant stores and applies automatically across conversations, so that they do not need to be repeated in every prompt.Préférences, informations contextuelles ou exigences fournies par l'utilisateur, qu'un assistant d'IA enregistre et applique automatiquement d'une conversation à l'autre, sans qu'il faille les répéter dans chaque requête. parviennent toutes au modèle de la même façon, sous forme de texte ajouté au contexte (see also the Custom instructions, memory, projects and skills page) (voir aussi la page Instructions personnalisées, mémoire, projets et compétences). Les produits qui proposent des compétences, et les forfaits qui les comprennent, changent souvent. Certains produits permettent aussi d’enregistrer un assistant nommé, avec ses propres instructions et fichiers, et de le partager : c’est le cas des Gems de Gemini.Gemini Apps Help, Use Gems in Gemini Apps, consulté le 17 septembre 2026 : un Gem se crée avec un nom et des instructions, des fichiers peuvent être ajoutés sous Knowledge, et un Gem peut être partagé.

Les compétences que vous avez ajoutées apparaissent dans le même menu que les autres fonctionnalités (Figure 11figure 11).Claude Help Center, What are skills? : « folders of instructions, scripts, and resources that Claude loads dynamically to improve performance on specialized tasks ». OpenAI Help Center, Skills in ChatGPT : offertes aux utilisateurs admissibles des forfaits Business, Enterprise, Healthcare et Edu. Consultés le 16 septembre 2026.

Code execution

AI chatbots can write and run code, which is called code execution. It makes up for what language models language model (LM)modèle de langue language modelsmodèles de langue A machine-learning model that estimates how likely different sequences of language are.Modèle d'apprentissage automatique qui estime la probabilité de différentes séquences de langue. are worst at. They handle broad and nuanced tasks well, but they are poor at arithmetic, counting and step-by-step logic. They are good at writing code, though. So a program written on the spot and run gives an exact answer where the model alone would produce a plausible one. That is the feature to reach for whenever a result has to be exact or has to be a file, for instance counting words or terms, working through a spreadsheet, or producing a document in a given format. Most chatbots offer it, with limits and file formats that differ by product and plan.Claude Help Center, Create and edit files with Claude. OpenAI Help Center, Data analysis with ChatGPT, ChatGPT Free Tier FAQ and Creating and editing documents, spreadsheets, and presentations with ChatGPT Work. All read 16 September 2026.

Asked to check a term list with code, Claude and ChatGPT gave the same counts, but only Claude showed that it had run code. In Claude, a line saying that it ran a command opens to show part of the code (Figure 12figure 12).

ChatGPT’s answer said that the list was “checked programmatically”, but offered nothing to open (Figure 13figure 13).

Asked how to see the code, ChatGPT replied that it had not run any, and that saying “checked programmatically” was incorrect (Figure 14figure 14).

Told to go ahead, ChatGPT ran the code. The card marked “Analyzed” then opened on the output alone, the counts the code had printed, although the answer said the code should now be visible (Figure 15figure 15). The code came only as a copy pasted into the answer, which ChatGPT said differed from what it had shown before. OpenAI’s help says the code behind an analysis can be reviewed; in this exchange it could not.OpenAI Help Center, Data analysis with ChatGPT: “review the generated code, outputs, and assumptions before relying on the result”, read 16 September 2026.

When a result has to be exact, ask to see the code that was run.

Connectors

Connectors each link a chatbot to one service, such as your email, calendar or cloud storage. It can then read from that service, and with some connectors act in it, for instance by creating a calendar event or sending a message. Each connection widens what the chatbot can reach, and what the provider receives (see also the Training, retention and privacy settings page) (voir aussi la page Entraînement, conservation et paramètres de confidentialité).

What can be connected is listed in a directory, under a name that differs from one product to the next (Figure 16figure 16, Figure 17figure 17, Figure 18figure 18 and Figure 19figure 19).

Permissions for connections

You decide which actions a connected chatbot may take without asking you first. The usual default is to read from a connected service without asking, and to ask before anything that changes something outside the conversation, such as sending an email, deleting a file or making a purchase. The settings can be finer: reading, writing and deleting can be allowed, blocked or set to ask, connector by connector or tool by tool (Figure 20figure 20).OpenAI Help Center, Apps in ChatGPT; Claude Help Center, Use connectors to extend Claude’s capabilities. Both read 16 September 2026.

A second setting decides how independently a longer task runs: step by step, asking before each action, or straight through, with automated checks in place of your approval. The cautious option is usually the default.Claude Help Center, Claude Cowork and chat are one Claude, read 17 September 2026; Anthropic, Claude Cowork and chat are now one Claude, 16 September 2026.

An email or a web page read this way can contain instructions aimed at the model, which is called prompt injection prompt injectioninfiltration de requête AI safetysécurité de l'IA An attack in which untrusted input is incorporated into a prompt and interpreted by a generative AI system as instructions, causing the system to disregard or conflict with its intended instructions or to produce unintended outputs or actions.Attaque dans laquelle une entrée non fiable est incorporée à une requête et interprétée par un système d'IA générative comme des instructions, amenant le système à ignorer ou à contredire ses instructions prévues, ou à produire des sorties ou des actions non voulues. , so an action you cannot undo is best kept behind your approval.

The names and the packaging of connections change constantly. Services are grouped and regrouped, a connection is sometimes offered on its own and sometimes inside a bundle, and what a plan includes moves with each release, so the list above is a snapshot rather than a full account.

L’exécution de code

Les agents conversationnels peuvent écrire et lancer du code, ce qu’on appelle l’exécution de code. Elle compense ce que les modèles de langue language model (LM)modèle de langue language modelsmodèles de langue A machine-learning model that estimates how likely different sequences of language are.Modèle d'apprentissage automatique qui estime la probabilité de différentes séquences de langue. font le moins bien. Ils s’acquittent bien de tâches larges et nuancées, mais sont faibles en arithmétique, en décompte et en logique pas à pas. Ils écrivent bien du code, en revanche. Un programme écrit sur-le-champ et exécuté donne donc une réponse exacte là où le modèle seul produirait une réponse plausible. C’est la fonctionnalité à privilégier chaque fois qu’un résultat doit être exact ou prendre la forme d’un fichier, par exemple pour compter des mots ou des termes, traiter une feuille de calcul ou produire un document dans un format donné. La plupart des agents conversationnels la proposent, avec des limites et des formats de fichiers qui varient selon le produit et le forfait.Claude Help Center, Create and edit files with Claude. OpenAI Help Center, Data analysis with ChatGPT, ChatGPT Free Tier FAQ et Creating and editing documents, spreadsheets, and presentations with ChatGPT Work. Consultés le 16 septembre 2026.

Invités à vérifier une liste de termes avec du code, Claude et ChatGPT ont donné les mêmes décomptes, mais seul Claude a montré qu’il avait exécuté du code. Dans Claude, une ligne indiquant qu’il a lancé une commande s’ouvre sur une partie du code (Figure 12figure 12).

La réponse de ChatGPT affirmait que la liste avait été « checked programmatically », mais n’offrait rien à ouvrir (Figure 13figure 13).

À la question de savoir comment voir le code, ChatGPT a répondu qu’il n’en avait exécuté aucun, et qu’écrire « checked programmatically » était inexact (Figure 14figure 14).

Invité à le faire, ChatGPT a exécuté le code. La fiche marquée « Analyzed » s’ouvrait alors sur la seule sortie, les décomptes affichés par le code, bien que la réponse ait annoncé que le code devait maintenant être visible (Figure 15figure 15). Le code n’est venu que sous forme de copie collée dans la réponse, qui, selon ChatGPT, différait de ce qu’il avait montré auparavant. L’aide d’OpenAI indique que le code derrière une analyse peut être examiné ; dans cet échange, il ne pouvait pas l’être.OpenAI Help Center, Data analysis with ChatGPT : « review the generated code, outputs, and assumptions before relying on the result », consulté le 16 septembre 2026.

Quand un résultat doit être exact, demandez à voir le code qui a été exécuté.

Les connecteurs

Les connecteurs relient chacun un agent conversationnel à un service, comme votre courriel, votre agenda ou votre stockage infonuagique. Il peut alors lire dans ce service et, avec certains connecteurs, y agir, par exemple en créant un événement d’agenda ou en envoyant un message. Chaque connexion élargit ce que l’agent conversationnel peut atteindre, et ce que reçoit le fournisseur (see also the Training, retention and privacy settings page) (voir aussi la page Entraînement, conservation et paramètres de confidentialité).

Ce qui peut être connecté figure dans un répertoire, sous un nom qui change d’un produit à l’autre (Figure 16figure 16, Figure 17figure 17, Figure 18figure 18 et Figure 19figure 19).

Les autorisations des connexions

Vous décidez quelles actions un agent conversationnel connecté peut faire sans vous demander d’abord. Le réglage habituel par défaut consiste à lire dans un service connecté sans demander, et à demander avant tout ce qui modifie quelque chose hors de la conversation, comme envoyer un courriel, supprimer un fichier ou faire un achat. Les réglages peuvent être plus fins : la lecture, l’écriture et la suppression peuvent être autorisées, bloquées ou soumises à confirmation, connecteur par connecteur ou outil par outil (Figure 20figure 20).OpenAI Help Center, Apps in ChatGPT ; Claude Help Center, Use connectors to extend Claude’s capabilities. Consultés le 16 septembre 2026.

Un second réglage détermine le degré d’autonomie d’une tâche plus longue : étape par étape, en demandant avant chaque action, ou d’un seul trait, avec des contrôles automatiques à la place de votre approbation. L’option prudente est généralement celle par défaut.Claude Help Center, Claude Cowork and chat are one Claude, consulté le 17 septembre 2026 ; Anthropic, Claude Cowork and chat are now one Claude, 16 septembre 2026.

Un courriel ou une page Web lus de cette façon peuvent contenir des instructions destinées au modèle, ce qu’on appelle l’infiltration de requête prompt injectioninfiltration de requête AI safetysécurité de l'IA An attack in which untrusted input is incorporated into a prompt and interpreted by a generative AI system as instructions, causing the system to disregard or conflict with its intended instructions or to produce unintended outputs or actions.Attaque dans laquelle une entrée non fiable est incorporée à une requête et interprétée par un système d'IA générative comme des instructions, amenant le système à ignorer ou à contredire ses instructions prévues, ou à produire des sorties ou des actions non voulues.  : mieux vaut donc réserver à votre approbation toute action irréversible.

Les noms et le regroupement des connexions changent constamment. Les services sont regroupés puis réorganisés, une connexion est tantôt proposée seule, tantôt au sein d’un ensemble, et ce que comprend un forfait évolue à chaque nouvelle version : la liste ci-dessus est donc un instantané plutôt qu’un inventaire complet.

A run of searches, and a report

Deep research runs many searches over several minutes and writes a report with references. Besides the web, it can search your own files and, when you have connected them, services such as your email or cloud storage. It is switched on from the menu in the message box, under a name of its own (Figure 21figure 21 and Figure 22figure 22), and can usually be called by typing that name in the message.Claude Help Center, Use Research on Claude. OpenAI Help Center, Deep research in ChatGPT: reports downloadable as Markdown, Word or PDF, and a run can be limited to websites you name. Gemini Apps Help, Use Deep Research in Gemini Apps. All read 16 September 2026.

Clarifications before starting

Before a run starts, the chatbot usually checks what you want: it asks clarifying questions, or shows a research plan for you to approve. A run can take several minutes (Google gives five to ten for a typical Gemini report), sometimes more than twenty, and counts against your usage, so it is worth clarifying before starting that expensive process.Gemini Apps Help, Use Deep Research in Gemini Apps, read 17 September 2026: “It usually takes about 5-10 minutes to generate the report since Gemini analyzes many sources. For more complex reports, it may take longer.” Claude, for instance, asked two questions about the scope before researching the features compared in this chapter (Figure 23figure 23).

Once they were answered, the report came as a separate document (Figure 24figure 24 and Figure 25figure 25).

Not every product asks first. ChatGPT, given the same request, went straight to a report (Figure 26figure 26).

What the report is worth

A report of several pages, in sections, with references under each claim, looks like finished work. Both reports above contained errors about the very products they compared, which only checking against the providers’ own pages revealed. A reference says that a page was retrieved, not that it says what the sentence claims, so the references are the first thing to open, and the claims you intend to use are the ones to check (see also the Checking the answer page) (voir aussi la page Vérifier la réponse).

Une série de recherches, et un rapport

La recherche approfondie lance de nombreuses recherches pendant plusieurs minutes et rédige un rapport avec des références. En plus du Web, elle peut fouiller vos propres fichiers et, si vous les avez connectés, des services comme votre courriel ou votre stockage infonuagique. Elle s’active dans le menu de la zone de message, sous un nom qui lui est propre (Figure 21figure 21 et Figure 22figure 22), et on peut en général l’appeler en tapant ce nom dans le message.Claude Help Center, Use Research on Claude. OpenAI Help Center, Deep research in ChatGPT : rapports téléchargeables en Markdown, Word ou PDF, et une recherche peut être limitée aux sites Web que vous indiquez. Gemini Apps Help, Use Deep Research in Gemini Apps. Consultés le 16 septembre 2026.

Les précisions avant de commencer

Avant de lancer une recherche, l’agent conversationnel vérifie d’habitude ce que vous voulez : il pose des questions de clarification, ou présente un plan de recherche à approuver. Une recherche peut prendre plusieurs minutes (Google indique de cinq à dix pour un rapport Gemini ordinaire), parfois plus de vingt, et compte dans votre utilisation : il vaut donc la peine de préciser votre demande avant de lancer ce processus coûteux.Gemini Apps Help, Use Deep Research in Gemini Apps, consulté le 17 septembre 2026 : « It usually takes about 5-10 minutes to generate the report since Gemini analyzes many sources. For more complex reports, it may take longer. » Claude, par exemple, a posé deux questions sur la portée de la demande avant d’étudier les fonctionnalités comparées dans ce chapitre (Figure 23figure 23).

Une fois les réponses données, le rapport est arrivé sous forme de document distinct (Figure 24figure 24 et Figure 25figure 25).

Tous les produits ne demandent pas d’abord. ChatGPT, à qui la même demande a été faite, est passé directement au rapport (Figure 26figure 26).

Ce que vaut le rapport

Un rapport de plusieurs pages, découpé en sections, avec des références sous chaque affirmation, a l’air d’un travail achevé. Les deux rapports ci-dessus contenaient des erreurs sur les produits mêmes qu’ils comparaient, que seule une vérification sur les pages des fournisseurs a révélées. Une référence indique qu’une page a été récupérée, et non qu’elle dit ce qu’affirme la phrase : les références sont donc la première chose à ouvrir, et les affirmations que vous comptez utiliser, celles à vérifier (see also the Checking the answer page) (voir aussi la page Vérifier la réponse).

A goal instead of a question

An ordinary exchange with a chatbot is one question and one answer: you read what comes back and decide what to ask next. An agent AI agentagent agentsagents An AI system that selects and carries out actions toward a goal, often by using tools or calling other programs and adapting later actions to the results it receives.Système d'IA qui choisit et exécute des actions en vue d'un but, souvent en utilisant des outils ou en appelant d'autres programmes et en adaptant ses actions ultérieures aux résultats reçus. is given a goal instead, and it is the chatbot that decides what to do next, step after step, until it produces a result (Figure 27figure 27). A deep research run is one example (see also the Deep research page) (voir aussi la page La recherche approfondie): you ask one question, and dozens of searches follow from it without your choosing them.

The model itself is unchanged: the same next-token prediction next-token predictionprédiction du jeton suivant language modelsmodèles de langue The task of estimating the probabilities of the tokens that could follow a given sequence of tokens.Tâche consistant à estimer les probabilités des jetons qui pourraient suivre une séquence de jetons donnée. , run again at each step, with its output routed to programs and their results added to the context. The difference is that nobody reads the intermediate results before the next step is taken.

Asked for a study app built from the glossary of this site, Claude ran more than twenty commands before answering, each decided from what the last one returned: sorting out duplicated entries, counting the terms, checking the glossary for gaps, designing the interface (Figure 28figure 28). Two of the steps added text to the context, a note from its memory and the instructions of a skill (see also the What a chat product adds to the model page) (voir aussi la page Ce qu'un agent conversationnel ajoute au modèle). Two files came back, the app and the terms as a table (Figure 29figure 29).

What agents are asked to do

Chat products offer agents for a few kinds of work:

• A finished result, such as a report, a spreadsheet or a presentation. You describe what you want and add the material, and the files come back for you to edit.
• Operating a browser or your computer, by reading the screen, clicking and typing: the capability called computer use computer useutilisation d'un ordinateur agentsagents The capability of AI systems to control computer interfaces through screenshots, mouse movements, and keyboard input, to carry out a task.Capacité de systèmes d'IA à commander des interfaces informatiques au moyen de captures d'écran, de mouvements de souris et de saisies au clavier pour accomplir une tâche. . It comes as a browser built into the desktop app, as an extension that drives the browser you already use, or as a browser on the provider’s machines, which keeps working after you close your own.
• Software projects, the work of coding agents such as Claude Code and Codex.
• Tasks on a schedule: a request run again by itself, once or every week, a daily summary of your messages or a topic to follow. Some products can also start a task when something happens in a connected service, such as an email arriving.

Most of this runs on the provider’s machines, so it goes on when your computer is off; work on the files or the applications on your own machine needs the desktop app open.OpenAI Help Center, ChatGPT Work and Codex: “Work is an agent designed for longer, multi-step work and finished deliverables”; Using cloud browser in ChatGPT; Scheduled tasks in ChatGPT. Claude Help Center, Claude Cowork and chat are one Claude; Get started with Claude in Chrome. Gemini Apps Help, Schedule actions in Gemini Apps. Read 16 September 2026 and 17 September 2026.

Several agents on one task

Some systems, for instance for scientific research or software development, divide one task among several agents, each given a part of it. An orchestrator receives the request, assigns the parts to specialized agents and combines what they return (Peykani et al., 2026, p. 18) (Figure 30figure 30). The agents work at the same time, each with its own context, so the task can be broader than one context has room for, and is done sooner.

The parts need not be versions of one task. Each agent can instead be given a different role, and the roles can run side by side or in sequence, one agent’s output becoming the next one’s material (Peykani et al., 2026, pp. 2, 11). One agent might gather the sources, another draft the text, a third check each claim against the sources and send back the claims they do not support (Figure 31figure 31). The reviewer in such a chain is a model too, so its checks narrow the errors without ruling them out.

Chat products use the same arrangement. Claude’s Research, for instance, has a lead agent send several subagents searching in parallel and write the report from what they bring back. The cost grows with it: by Anthropic’s own measurement, such a system uses about fifteen times as many tokens as a chat.Anthropic, How we built our multi-agent research system, 13 June 2025, read 17 September 2026: “a lead agent coordinates the process while delegating to specialized subagents that operate in parallel”; “multi-agent systems use about 15× more tokens than chats”.

What changes for you

The goal replaces the conversation. In a chat you correct the answer as you go. Here you describe the result once and read it at the end, so the result depends on what you specify at the start: the material to use, the form of the result, what to do when something is missing.

A mistake propagates. Each step starts from the result of the last, so a file misread at step two is a table that is wrong at step four (see also the Errors spread through context page, in the LLM lifecycle module) (voir aussi la page Les erreurs se propagent dans le contexte, dans le module Cycle de vie des GML). Nothing in the run catches that, since nothing in it has the right answer to compare against.

Its account of the run is not evidence. A list of steps, and a summary of what was done, are generated text like the rest of the answer. The result itself can be checked: the file, the changes made, the sources listed.

Acting is a different risk from answering. An agent that can send an email, change a file or buy something can do it wrongly, and a web page or a message it reads on the way can contain instructions aimed at it, which is called prompt injection prompt injectioninfiltration de requête AI safetysécurité de l'IA An attack in which untrusted input is incorporated into a prompt and interpreted by a generative AI system as instructions, causing the system to disregard or conflict with its intended instructions or to produce unintended outputs or actions.Attaque dans laquelle une entrée non fiable est incorporée à une requête et interprétée par un système d'IA générative comme des instructions, amenant le système à ignorer ou à contredire ses instructions prévues, ou à produire des sorties ou des actions non voulues. . Anything you cannot undo is best kept behind your approval, and the permissions of each connection decide what it may reach in the first place (see also the Code execution and connectors page) (voir aussi la page L'exécution de code et les connecteurs).

What a plan includes

These runs cost minutes of computing rather than one answer, so the plans limit them: an agent is usually on the paid plans, or comes with an allowance that resets, and the free plans get a few runs at most. Names, plans and limits change several times a year, so consult your provider’s plan comparison pages to get up-to-date information.Anthropic, plans and pricing; OpenAI, ChatGPT pricing. Read 16 September 2026.

Sources

• Peykani, P., Ghanidel, S., Javadi-Sisi, I., Snasel, V., & Mirjalili, S. (2026). A Holistic Review of Agentic AI Frameworks, Applications, and Research Trajectories. Archives of Computational Methods in Engineering. https://doi.org/10.1007/s11831-026-10675-8

Un objectif plutôt qu’une question

Un échange ordinaire avec un agent conversationnel, c’est une question et une réponse : vous lisez ce qui revient et décidez de ce que vous demanderez ensuite. À un agent AI agentagent agentsagents An AI system that selects and carries out actions toward a goal, often by using tools or calling other programs and adapting later actions to the results it receives.Système d'IA qui choisit et exécute des actions en vue d'un but, souvent en utilisant des outils ou en appelant d'autres programmes et en adaptant ses actions ultérieures aux résultats reçus. , on confie plutôt un objectif, et c’est l’agent conversationnel qui décide de la suite, étape après étape, jusqu’à produire un résultat (Figure 27figure 27). Une recherche approfondie en est un exemple (see also the Deep research page) (voir aussi la page La recherche approfondie) : vous posez une question, et des dizaines de recherches en découlent sans que vous les choisissiez.

Le modèle lui-même ne change pas : la même prédiction du jeton suivant next-token predictionprédiction du jeton suivant language modelsmodèles de langue The task of estimating the probabilities of the tokens that could follow a given sequence of tokens.Tâche consistant à estimer les probabilités des jetons qui pourraient suivre une séquence de jetons donnée. , relancée à chaque étape, dont la sortie est acheminée vers des programmes et dont les résultats sont ajoutés au contexte. La différence, c’est que personne ne lit les résultats intermédiaires avant l’étape suivante.

Invité à créer une application d’étude à partir du glossaire de ce site, Claude a lancé plus de vingt commandes avant de répondre, chacune choisie d’après ce que la précédente avait renvoyé : démêler des entrées en double, compter les termes, repérer les lacunes du glossaire, concevoir l’interface (Figure 28figure 28). Deux des étapes ont ajouté du texte au contexte, une note tirée de sa mémoire et les instructions d’une compétence (see also the What a chat product adds to the model page) (voir aussi la page Ce qu'un agent conversationnel ajoute au modèle). Deux fichiers sont revenus, l’application et les termes sous forme de tableau (Figure 29figure 29).

Ce qu’on demande aux agents

Les agents conversationnels offrent cette possibilité pour quelques types de travail :

• Un résultat fini, comme un rapport, une feuille de calcul ou une présentation. Vous décrivez ce que vous voulez et fournissez le matériel, et les fichiers vous reviennent pour que vous les modifiiez.
• La conduite d’un navigateur ou de votre ordinateur, en lisant l’écran, en cliquant et en tapant : c’est ce qu’on appelle l’utilisation d’un ordinateur computer useutilisation d'un ordinateur agentsagents The capability of AI systems to control computer interfaces through screenshots, mouse movements, and keyboard input, to carry out a task.Capacité de systèmes d'IA à commander des interfaces informatiques au moyen de captures d'écran, de mouvements de souris et de saisies au clavier pour accomplir une tâche. . Elle se présente sous la forme d’un navigateur intégré à l’application de bureau, d’une extension qui pilote le navigateur que vous utilisez déjà, ou d’un navigateur qui tourne sur les machines du fournisseur et continue de travailler après la fermeture du vôtre.
• Des projets logiciels, le travail des agents de programmation comme Claude Code et Codex.
• Des tâches planifiées : une demande relancée d’elle-même, une fois ou chaque semaine, comme un résumé quotidien de vos messages ou un sujet à suivre. Certains produits peuvent aussi lancer une tâche quand quelque chose se produit dans un service connecté, par exemple à l’arrivée d’un courriel.

La plupart de ce travail tourne sur les machines du fournisseur et se poursuit donc quand votre ordinateur est éteint ; un travail sur les fichiers ou les applications de votre propre machine exige que l’application de bureau soit ouverte.OpenAI Help Center, ChatGPT Work and Codex : « Work is an agent designed for longer, multi-step work and finished deliverables » ; Using cloud browser in ChatGPT ; Scheduled tasks in ChatGPT. Claude Help Center, Claude Cowork and chat are one Claude ; Get started with Claude in Chrome. Gemini Apps Help, Schedule actions in Gemini Apps. Consultés le 16 septembre 2026 et le 17 septembre 2026.

Plusieurs agents pour une même tâche

Certains systèmes, par exemple en recherche scientifique ou en développement logiciel, répartissent une tâche entre plusieurs agents, chacun chargé d’une partie. Un orchestrateur reçoit la demande, confie les parties à des agents spécialisés et réunit ce qu’ils renvoient (Peykani et al., 2026, p. 18) (Figure 30figure 30). Les agents travaillent en même temps, chacun avec son propre contexte : la tâche peut donc être plus vaste que ce que contiendrait un seul contexte, et elle est terminée plus tôt.

Les parties ne sont pas forcément des variantes d’une même tâche. Chaque agent peut aussi recevoir un rôle différent, et les rôles peuvent s’exercer côte à côte ou à la suite, le résultat d’un agent devenant le matériel du suivant (Peykani et al., 2026, p. 2 et 11). Un agent peut rassembler les sources, un autre rédiger le texte, un troisième vérifier chaque affirmation dans les sources et renvoyer ce qui ne tient pas (Figure 31figure 31). Dans une telle chaîne, le réviseur est lui aussi un modèle : ses vérifications réduisent les erreurs sans les exclure.

Les agents conversationnels utilisent le même dispositif. Dans la fonction Research de Claude, par exemple, un agent principal envoie plusieurs sous-agents chercher en parallèle, puis rédige le rapport à partir de ce qu’ils rapportent. Le coût augmente d’autant : selon la mesure d’Anthropic elle-même, un tel système consomme environ quinze fois plus de jetons qu’une conversation.Anthropic, How we built our multi-agent research system, 13 juin 2025, consulté le 17 septembre 2026 : « a lead agent coordinates the process while delegating to specialized subagents that operate in parallel » ; « multi-agent systems use about 15× more tokens than chats ».

Ce qui change pour vous

L’objectif remplace la conversation. Dans une conversation, vous corrigez la réponse au fur et à mesure. Ici, vous décrivez le résultat une fois et vous le lisez à la fin : le résultat dépend donc de ce que vous précisez au départ, soit le matériel à utiliser, la forme du résultat, ce qu’il faut faire quand quelque chose manque.

Une erreur se propage. Chaque étape part du résultat de la précédente : un fichier mal lu à l’étape deux devient un tableau faux à l’étape quatre (see also the Errors spread through context page, in the LLM lifecycle module) (voir aussi la page Les erreurs se propagent dans le contexte, dans le module Cycle de vie des GML). Rien dans le déroulement ne le relève, puisque rien n’y dispose de la bonne réponse pour comparer.

Son compte rendu du travail ne prouve rien. Une liste d’étapes, et un résumé de ce qui a été fait, sont du texte généré comme le reste de la réponse. Le résultat lui-même peut être vérifié : le fichier, les modifications faites, les sources citées.

Agir comporte un autre risque que répondre. Un agent qui peut envoyer un courriel, modifier un fichier ou acheter quelque chose peut le faire de travers, et une page Web ou un message qu’il lit en chemin peut contenir des instructions qui lui sont destinées, ce qu’on appelle l’infiltration de requête prompt injectioninfiltration de requête AI safetysécurité de l'IA An attack in which untrusted input is incorporated into a prompt and interpreted by a generative AI system as instructions, causing the system to disregard or conflict with its intended instructions or to produce unintended outputs or actions.Attaque dans laquelle une entrée non fiable est incorporée à une requête et interprétée par un système d'IA générative comme des instructions, amenant le système à ignorer ou à contredire ses instructions prévues, ou à produire des sorties ou des actions non voulues. . Mieux vaut réserver à votre approbation tout ce qui est irréversible, et les autorisations de chaque connexion déterminent d’emblée ce qu’il peut atteindre (see also the Code execution and connectors page) (voir aussi la page L'exécution de code et les connecteurs).

Ce que comprend un forfait

Ces tâches coûtent des minutes de calcul plutôt qu’une seule réponse, et les forfaits les limitent donc : un agent est d’habitude réservé aux forfaits payants ou s’accompagne d’une allocation qui se renouvelle, et les forfaits gratuits n’ont droit qu’à quelques exécutions au plus. Les noms, les forfaits et les limites changent plusieurs fois par an : consultez les pages de comparaison des forfaits de votre fournisseur pour obtenir une information à jour.Anthropic, plans and pricing ; OpenAI, ChatGPT pricing. Consultés le 16 septembre 2026.

Sources

• Peykani, P., Ghanidel, S., Javadi-Sisi, I., Snasel, V., & Mirjalili, S. (2026). A Holistic Review of Agentic AI Frameworks, Applications, and Research Trajectories. Archives of Computational Methods in Engineering. https://doi.org/10.1007/s11831-026-10675-8

A document beside the conversation

A long text can open in a panel of its own, which you and the model revise together instead of the model writing the whole text again in each answer. Every product has some version of it, under a name of its own: an artifact in Claude, a canvas in Gemini (Figure 36figure 36), a writing block in ChatGPT. Documents, spreadsheets and presentations also come as files you download and open in the usual applications.Claude Help Center, Claude Cowork and chat are one Claude, read 17 September 2026, on Claude Docs and Claude Slides; OpenAI Help Center, ChatGPT release notes, on writing blocks; Gemini Apps Help, Create docs, apps & more with Canvas. Read 16 September 2026.

What you get depends on how you ask. Asked for a style guide “in a document I can edit”, ChatGPT offered to switch to ChatGPT Work (Figure 32figure 32) and delivered a Word file (Figure 33figure 33): editable, but in Word, outside the conversation. Asked explicitly for a document to work on together, it opened one beside the conversation, where the model and you revise the same text (Figure 34figure 34).

Such a document can often be shared or published. An artifact published from Claude on a personal plan, for instance, can be opened by anyone with the link, without signing in, so it is worth reading it again before you publish.Claude Help Center, Publish and share artifacts, read 16 September 2026.

Images and music

Images and music can be created from a description: images in ChatGPT, on every plan (Figure 35figure 35), images and music in Gemini (Figure 36figure 36).

Not every product generates pictures: Claude draws diagrams and charts as code instead. Images also travel the other way: a chatbot takes an image you attach, through the same menu as a file, and answers questions about it (see also the What a chat product adds to the model page) (voir aussi la page Ce qu'un agent conversationnel ajoute au modèle).OpenAI Help Center, ChatGPT Free Tier FAQ; Claude Help Center, Can Claude produce images?: “Claude doesn’t generate photos or illustrations the way image-generation tools do”. Both read 16 September 2026.

Dictation and voice

Dictation and voice are two different features, which ChatGPT puts behind two buttons at the end of the message box (Figure 37figure 37).

The microphone is dictation: speech recognition automatic speech recognition (ASR)reconnaissance automatique de la parole (RAP) speechparole Technology that analyses the human voice captured by a microphone and transcribes it into machine-readable text; also called speech-to-text (STT).Technologie qui analyse la voix humaine captée au moyen d'un microphone pour la transcrire sous la forme d'un texte exploitable par une machine ; aussi appelée transcription de la parole en texte (angl. speech-to-text, STT). transcribes your recording into text that you can edit before sending it, so it replaces typing and nothing more. The other button starts a voice conversation, in which you also hear the answer. Those come in two kinds: your speech is transcribed and then answered, or the chatbot listens and speaks at the same time, so you can interrupt it. The difference is the one between a cascade of systems and a single end-to-end model (see also the Translating speech: cascade or end-to-end page, in the Speech technology module) (voir aussi la page Traduire la parole : en cascade ou de bout en bout, dans le module Les technologies de la parole). Voice is often offered on the phone before the computer.Recordings are kept too: ChatGPT stores dictation audio as long as the conversation is in your history, and a separate setting decides whether audio may be used for training (see also the Training, retention and privacy settings page) (voir aussi la page Entraînement, conservation et paramètres de confidentialité). What the speech module says about recognition quality applies to both features (see also the Speech technology module) (voir aussi le module Les technologies de la parole). OpenAI Help Center, Voice Dictation FAQ and ChatGPT Voice; Claude Help Center, Use voice mode; Gemini Apps Help, Talk naturally with Gemini Live. All read 16 September 2026.

Study modes

Study modes change how a chatbot answers when you want to learn something: instead of giving the answer straight away, it asks what you already know, explains in steps and checks your understanding with questions. Asked for help understanding the attention mechanism attention mechanismmécanisme d'attention deep learningapprentissage profond A "method in neural networks that helps a model focus on the most relevant parts of the input when producing an output. For example, when translating a sentence, it 'pays attention' to the words that matter most for the next translated word, which improves accuracy and handling of long sequences." (Stanford HAI).Méthode utilisée dans les réseaux de neurones pour aider un modèle à se concentrer sur les parties les plus pertinentes de l'entrée au moment de produire une sortie. Par exemple, lors de la traduction d'une phrase, le modèle « prête attention » aux mots qui comptent le plus pour le prochain mot traduit, ce qui améliore la précision et le traitement des longues séquences (d'après Stanford HAI, traduction libre). , both ChatGPT and Gemini began by asking at what level to explain it, and ChatGPT pitched the question to the background it had kept in its memory (Figure 38figure 38 and Figure 39figure 39). The mode is switched on in the same menu as the other features, under a name of its own (Figure 36figure 36). Where it is offered differs: on every plan in one product, only in a version made for universities in another, and sometimes not inside a project or a temporary chat. Your institution decides whether you may use it for graded work.OpenAI Help Center, Using study mode in ChatGPT, read 16 September 2026: “available across ChatGPT plans globally”. Gemini Apps Help, Use learning tools in Gemini Apps, read 16 September 2026. Anthropic, Introducing Claude for Education, 2 April 2025.

Un document à côté de la conversation

Un long texte peut s’ouvrir dans un panneau à part, que vous et le modèle révisez ensemble au lieu que le modèle réécrive tout le texte à chaque réponse. Chaque produit en a une version, sous un nom qui lui est propre : un artefact dans Claude, un canevas dans Gemini (Figure 36figure 36), un bloc d’écriture dans ChatGPT. Documents, feuilles de calcul et présentations arrivent aussi sous forme de fichiers à télécharger et à ouvrir dans les applications habituelles.Claude Help Center, Claude Cowork and chat are one Claude, consulté le 17 septembre 2026, sur Claude Docs et Claude Slides ; OpenAI Help Center, ChatGPT release notes, sur les blocs d’écriture ; Gemini Apps Help, Create docs, apps & more with Canvas. Consultés le 16 septembre 2026.

Ce que vous obtenez dépend de la façon dont vous le demandez. À la demande d’un guide de style « dans un document que je peux modifier », ChatGPT a proposé de passer à ChatGPT Work (Figure 32figure 32) et a livré un fichier Word (Figure 33figure 33) : modifiable, mais dans Word, hors de la conversation. À la demande explicite d’un document sur lequel travailler ensemble, il en a ouvert un à côté de la conversation, où le modèle et vous révisez le même texte (Figure 34figure 34).

Un tel document peut souvent être partagé ou publié. Un artefact publié depuis Claude sur un forfait personnel, par exemple, peut être ouvert par toute personne qui a le lien, sans connexion : il vaut donc la peine de le relire avant de le publier.Claude Help Center, Publish and share artifacts, consulté le 16 septembre 2026.

Les images et la musique

Des images et de la musique peuvent être créées à partir d’une description : des images dans ChatGPT, sur tous les forfaits (Figure 35figure 35), des images et de la musique dans Gemini (Figure 36figure 36).

Tous les produits ne génèrent pas d’images : Claude dessine plutôt des schémas et des graphiques sous forme de code. Les images vont aussi dans l’autre sens : un agent conversationnel reçoit une image que vous joignez, par le même menu qu’un fichier, et répond à des questions à son sujet (see also the What a chat product adds to the model page) (voir aussi la page Ce qu'un agent conversationnel ajoute au modèle).OpenAI Help Center, ChatGPT Free Tier FAQ ; Claude Help Center, Can Claude produce images? : « Claude doesn’t generate photos or illustrations the way image-generation tools do ». Consultés le 16 septembre 2026.

La dictée et la voix

La dictée et la voix sont deux fonctionnalités distinctes, que ChatGPT place derrière deux boutons au bout de la zone de message (Figure 37figure 37).

Le micro, c’est la dictée : la reconnaissance automatique de la parole automatic speech recognition (ASR)reconnaissance automatique de la parole (RAP) speechparole Technology that analyses the human voice captured by a microphone and transcribes it into machine-readable text; also called speech-to-text (STT).Technologie qui analyse la voix humaine captée au moyen d'un microphone pour la transcrire sous la forme d'un texte exploitable par une machine ; aussi appelée transcription de la parole en texte (angl. speech-to-text, STT). transcrit votre enregistrement en un texte que vous pouvez corriger avant de l’envoyer ; elle remplace la saisie, sans plus. L’autre bouton lance une conversation vocale, dans laquelle vous entendez aussi la réponse. Il en existe deux sortes : votre parole est transcrite puis traitée, ou l’agent conversationnel écoute et parle en même temps, de sorte que vous pouvez l’interrompre. La différence est celle qui sépare une cascade de systèmes d’un modèle unique de bout en bout (see also the Translating speech: cascade or end-to-end page, in the Speech technology module) (voir aussi la page Traduire la parole : en cascade ou de bout en bout, dans le module Les technologies de la parole). La voix est souvent proposée sur le téléphone avant de l’être sur l’ordinateur.Les enregistrements sont eux aussi conservés : ChatGPT garde l’audio de la dictée tant que la conversation figure dans votre historique, et un réglage distinct détermine si l’audio peut servir à l’entraînement (see also the Training, retention and privacy settings page) (voir aussi la page Entraînement, conservation et paramètres de confidentialité). Ce que le module sur la parole dit de la qualité de la reconnaissance vaut pour les deux fonctionnalités (see also the Speech technology module) (voir aussi le module Les technologies de la parole). OpenAI Help Center, Voice Dictation FAQ et ChatGPT Voice ; Claude Help Center, Use voice mode ; Gemini Apps Help, Talk naturally with Gemini Live. Consultés le 16 septembre 2026.

Les modes d’étude

Les modes d’étude changent la façon dont un agent conversationnel répond quand vous voulez apprendre quelque chose : au lieu de donner la réponse d’emblée, il demande ce que vous savez déjà, explique par étapes et vérifie votre compréhension par des questions. Invités à aider à comprendre le mécanisme d’attention attention mechanismmécanisme d'attention deep learningapprentissage profond A "method in neural networks that helps a model focus on the most relevant parts of the input when producing an output. For example, when translating a sentence, it 'pays attention' to the words that matter most for the next translated word, which improves accuracy and handling of long sequences." (Stanford HAI).Méthode utilisée dans les réseaux de neurones pour aider un modèle à se concentrer sur les parties les plus pertinentes de l'entrée au moment de produire une sortie. Par exemple, lors de la traduction d'une phrase, le modèle « prête attention » aux mots qui comptent le plus pour le prochain mot traduit, ce qui améliore la précision et le traitement des longues séquences (d'après Stanford HAI, traduction libre). , ChatGPT et Gemini ont tous deux commencé par demander à quel niveau l’expliquer, et ChatGPT a adapté sa question au profil qu’il avait gardé en mémoire (Figure 38figure 38 et Figure 39figure 39). Le mode s’active dans le même menu que les autres fonctionnalités, sous un nom qui lui est propre (Figure 36figure 36). Sa disponibilité varie : sur tous les forfaits dans un produit, seulement dans une version destinée aux universités dans un autre, et parfois pas à l’intérieur d’un projet ou d’une conversation temporaire. C’est votre établissement qui décide si vous pouvez l’utiliser pour un travail noté.OpenAI Help Center, Using study mode in ChatGPT, consulté le 16 septembre 2026 : « available across ChatGPT plans globally ». Gemini Apps Help, Use learning tools in Gemini Apps, consulté le 16 septembre 2026. Anthropic, Introducing Claude for Education, 2 avril 2025.