Guides, comparatifs et actualités sur les outils d'IA

Les mods de Claude Code (Claude Mods) sont des plugins qui exécutent dans Claude Code des fonctions JavaScript ou TypeScript, ajoutés officiellement dans la v2.1.287 le 1er octobre 2026. Cet article explique le fonctionnement d’un mod composé de trois fichiers, ses différences avec les hooks traditionnels écrits dans settings.json, les skills et MCP, ce que savent faire les mods, comme dessiner des panneaux dans l’interface, créer des commandes qui s’exécutent sans attendre et suspendre un appel d’outil pour interroger l’utilisateur, ainsi que leurs limites, comme le temps d’exécution, le tout d’après le texte original de la documentation officielle vérifié le 5 octobre de la même année. Un mod s’exécute avec vos permissions hors du bac à sable et peut passer outre les décisions de permission. Un tableau montre que les règles deny tiennent avec Team ou Enterprise ou sur une machine dotée de managed settings, mais qu’avec un abonnement individuel un mod peut approuver même des appels qu’une règle deny a refusés. Il présente aussi les résultats de la lecture du code des trois mods d’exemple officiels d’Anthropic et du relevé des API qu’ils utilisent, la lecture de claude plugin validate avant d’installer, comment essayer des mods, en faire écrire un par Claude et les désactiver, où s’exécutent les mods et les mods intégrés, ainsi qu’une liste de vérification avant d’installer.

Vous pouvez confier du développement aux sessions cloud de Claude Code sans ouvrir une nouvelle porte vers la production : gardez le code dans un dépôt GitHub privé, installez la Claude GitHub App sur ce seul dépôt, et laissez le serveur de production se contenter d’en faire des pulls avec une deploy key en lecture seule. Cet article est mon compte rendu de mes débuts avec les sessions cloud sur un projet de développement distinct, le 4 octobre 2026, vérifié par rapport au texte original de la documentation officielle à cette date. Il explique que claude --cloud sans GitHub envoie l’historique de toutes les branches ainsi que les modifications non commitées des fichiers suivis (sous Windows, quel que soit le nom des fichiers), comment corriger le problème quand un autre compte GitHub est connecté, « Only select repositories » et pourquoi des dépôts publics apparaissent dans la liste, pourquoi créer un nouvel environnement par projet puisque toute personne qui utilise un environnement peut lire ses variables d’environnement, que les fichiers locaux sont invisibles, et que dans le cloud Accept edits s’arrête à chaque commande alors qu’Auto continue, le tout réuni dans une liste de vérification avant de commencer. Il partage aussi un cas réel où une seule consigne exécutée en autonomie a consommé 226 $ de crédit à durée limitée avant que je lui dise de s’arrêter en cours de route, pourquoi le crédit fond si vite, et comment réduire les coûts.

Même avec le forfait Pro individuel, vos conversations et votre code servent par défaut à l’entraînement de ChatGPT et Codex. Ce guide explique comment désactiver ce réglage, pourquoi Include environments est un réglage distinct, quelles informations ne pas saisir et quoi faire si vous avez transmis une clé API ou des données clients. Il précise aussi les exceptions liées à la suppression et à l’évaluation.

Vos conversations Claude Code servent-elles à entraîner des modèles d'IA ? Cela dépend de votre offre et du réglage de votre compte. Sur les offres grand public Free, Pro et Max, vos données ne servent à l'entraînement que tant que le réglage d'amélioration des modèles des paramètres de confidentialité de claude.ai est activé (conservation de 5 ans), et le désactiver arrête l'entraînement (conservation de 30 jours). Le réglage appartient à votre compte : inutile de modifier les fichiers de configuration de l'ordinateur qui exécute Claude Code. En s'appuyant sur le texte original de la page « Data usage » de la documentation de Claude Code, du Privacy Center d'Anthropic et de la page « API and data retention » de Claude Platform au 4 octobre 2026, cet article explique où se trouve le réglage et comment le désactiver, le fait que le refus ne retire pas vos données des entraînements passés, le traitement des notes 👍👎, de /feedback et des conversations signalées pour violation des règles, ainsi que l'entraînement et la conservation offre par offre, Team, Enterprise, API et Bedrock compris. Il montre aussi que les entrées et sorties de l'API ne servent pas à l'entraînement par défaut et sont supprimées sous 30 jours, ce que couvre le ZDR et pourquoi les Covered Models comme Fable exigent 30 jours de conservation, les variables d'environnement qui coupent les métriques d'utilisation et les rapports d'erreur envoyés à part de l'entraînement, les transcriptions stockées en clair sur votre propre ordinateur et la configuration à choisir pour un travail confidentiel.

Claude Tag est une fonctionnalité d'Anthropic qui permet de confier à Claude des recherches, la rédaction de documents, des rapports récurrents et même des brouillons de pull requests GitHub simplement en tapant @Claude dans un canal Slack (annoncé le 23 juin 2026, en bêta publique). Seules les organisations Team et Enterprise peuvent l'utiliser ; avec les forfaits Pro et Max personnels, l'invitation peut apparaître sur claude.ai, mais le clic ne mène nulle part. J'ai confirmé que c'est voulu grâce à l'écran réellement obtenu en cliquant avec un forfait Max personnel et à la ligne correspondante de la page de dépannage officielle. À partir du texte original de la documentation officielle au 4 octobre 2026, cet article présente un arbre de décision pour savoir si vous pouvez l'utiliser, comment des collègues sans siège Claude peuvent tout de même demander dans les canaux, où chaque type de travail est facturé (les options de limite mensuelle, et les limites de 7 jours, 50 $ et 50 sessions pour les DM des membres sans compte connecté), comment demander dans les canaux, les DM et les DM de groupe, la mémoire de canal, les exécutions planifiées et la surveillance de canaux avec les Routines, le changement de modèle, la connexion d'outils avec les Access bundles et des comptes Claude dédiés, le flux des PR sur GitHub et GitLab et la double approbation, le traitement des invités et de Slack Connect, la conservation et la suppression des données, les blocages fréquents et les commandes, ainsi que les différences avec l'ancien Claude in Slack, Cowork et Claude Code.

Le /doctor prompt-audit de Claude Code (/checkup prompt-audit est identique) fait lire à Claude CLAUDE.md, CLAUDE.local.md, AGENTS.md ainsi que les règles, skills, commandes et sous-agents sous .claude/, y cherche les façons de rédiger pensées pour d'anciens modèles, les références à des fichiers ou commandes inexistants et les consignes qui se contredisent, puis renvoie un rapport avec des propositions de diffs. Rien ne change tant que vous ne le demandez pas, et il nécessite la v2.1.283 ou ultérieure. À partir de la documentation officielle et du CHANGELOG au 3 octobre 2026 et du guide d'audit livré avec Claude Code, cet article explique comment le lancer et réduire le périmètre avec un chemin, ce qu'il considère comme obsolète (formulations trop fortes, chemins manquants, conflits entre fichiers, etc.), sa règle de ne pas supprimer le contexte ni les interdictions qui ont une raison d'être, les six champs du rapport et la lecture des niveaux de confiance, ainsi que ses différences avec /doctor, /claude-api prompt-audit et la commande claude doctor du terminal. Il présente aussi le résultat obtenu sur les fichiers d'instructions de ce site (7 constats appliqués sur 9, dont une vraie dérive : une explication oubliée après l'ajout d'une règle) et les points de vigilance comme le quota d'utilisation, la variation d'une exécution à l'autre et le temps nécessaire pour vérifier les constats avant de les appliquer.

La mise en cache des prompts réutilise le calcul de la partie d'une requête identique au début d'une requête précédente, pour traiter cette entrée moins cher et plus vite. OpenAI l'active par défaut (GPT-5.6 et suivants) et la conserve au moins 30 minutes après la dernière utilisation, avec une option de 12 heures, alors que Claude ne fonctionne que si vous ajoutez cache_control, avec 5 minutes par défaut et 1 heure en option. Cet article compare les tarifs, le seuil de rentabilité, les causes d'échec et la vérification des hits avec usage et les outils de diagnostic.

Le /code-review de Claude Code est une skill intégrée qui lit vos commits en avance sur l'upstream et vos modifications non commitées (ou la PR, la branche ou le chemin que vous lui passez), y cherche des bugs de correction et vous les signale. /review en est un alias, la revue tourne comme un sous-agent en arrière-plan et son coût est décompté de votre usage normal. Cet article explique comment passer une cible, comment choisir entre low (seulement les signalements les plus sûrs) et de medium à max (couverture plus large, mais il faut trier les résultats), la règle selon laquelle omettre le niveau reprend le dernier que vous avez tapé, la réserve selon laquelle les modifications faites par --fix en arrière-plan ne s'annulent pas avec /rewind, et où --comment publie sur GitHub et GitLab. Il présente aussi ultra, où plusieurs agents dans le cloud ne renvoient que des signalements vérifiés (environ 15 à 25 minutes ; 3 exécutions gratuites uniques sur Pro et Max, puis en général 5 à 25 $ par exécution en crédits d'usage), et en quoi /code-review diffère de /simplify, /security-review, de Code Review de l'application GitHub et de claude-code-action, d'après le texte original de la documentation officielle et du CHANGELOG au 2 octobre 2026 (la description des niveaux, au 14 octobre). Enfin, il livre les résultats d'une exécution unique de /code-review high sur le code de l'outil de détection d'images IA de ce site (9 signalements sur 10 étaient de vrais bugs, tous corrigés) et les inconvénients, dont l'usage consommé, le travail de vérification des signalements et la façon d'annuler --fix.

Dans l'application de bureau ChatGPT (Codex), le compagnon flottant disparaît en choisissant Masquer Mini d'un clic droit. Le désactiver par un réglage de l'application ne figure pas dans la documentation officielle ; en cas de réapparition, vérifiez d'abord le raccourci d'affichage. L'article détaille les étapes, Mini, les différences entre CLI, web et extension IDE, et confronte les captures Windows aux documents officiels.

« Selected model is at capacity » dans Codex est une erreur de surcharge côté OpenAI, confirmée par les registres officiels d'incidents et l'historique d'exécution. Vous y trouverez l'ordre des solutions : attendre, vérifier les incidents, puis essayer un autre modèle. L'article explique aussi comment la distinguer des limites d'utilisation, des erreurs 401 et de thread not found, et quelles informations noter si elle revient.

ChatGPT dot est un agent d'IA continu qui poursuit son travail entre les conversations et est inclus sans supplément dans Pro. Dans notre test, il a généré l'application et ajouté l'annulation des suppressions, mais la vérification à l'écran a été complétée avec Codex. Ce guide vous aide à choisir entre Codex, dot seul et la délégation, en tenant compte des tarifs, de la mémoire, des permissions et de l'arrêt.

ChatGPT Pro propose trois niveaux : 100, 200 et 500. Depuis le 29 octobre 2026, les quotas Work et Codex valent 10, 20 et 50 fois celui de Plus (calcul de ce site), et les tarifs officiels sont de 100 $, 200 $ et 500 $ par mois : deux 100 et un 200 coûtent autant et offrent le même quota total, et les prix en monnaie locale varient selon le pays ou la région. Ce guide explique aussi la consommation liée à la vitesse, comment et quand utiliser les bons de réinitialisation conservés, et leur différence avec les crédits.