Claude et ChatGPT se rapprochent, mais pas au même rythme

Anthropic a fusionné Claude chat et Cowork dans une seule fenêtre le 16 septembre 2026, en écho au Work mode d’OpenAI lancé en juillet. L’idée est simple : ne plus demander aux utilisateurs de choisir entre discussion et exécution, le système route la tâche à leur place. Les deux assistants tombent juste sur les tests comparatifs de Jessica Wachtel, mais ChatGPT va plus vite tandis que Claude donne davantage de contexte. Dans un marché où les agents d’IA veulent passer du bavardage à l’action, la nuance compte.

Une seule interface, moins de clics, plus de promesses

Claude n’affiche plus deux usages séparés. Désormais, l’utilisateur pose une question, puis peut enchaîner sur une tâche plus lourde dans le même fil, sans changer d’onglet. Anthropic explique que des clients se trompaient de mode ; la fusion doit donc éviter un petit casse-tête d’interface. OpenAI avait déjà pris ce virage avec Work mode, un environnement sandboxé avec navigateur, exécution de code et export de fichiers, même si la reprise d’une session de navigateur déjà connectée reste limitée [à vérifier].

Cette convergence n’a rien d’anecdotique. Elle traduit une bataille plus large : faire des assistants des outils de production, pas seulement des chatbots bien élevés. Le détail est presque ironique : plus les produits deviennent proches, plus la différence se joue sur la vitesse, la clarté des réponses et la qualité du passage de relais entre chat et exécution.

Les tests montrent une égalité sur la justesse, pas sur le style

Jessica Wachtel a soumis Claude et ChatGPT à trois exercices : une recherche d’API documentée, un outil de parsing en ligne de commande, puis une tâche de type “handoff” avec analyse de logs et génération d’un tableur. Sur les résultats, les deux systèmes ont fait jeu égal : 12/12 champs justes sur la recherche, 16/16 tests réussis sur le script, et 30/30 valeurs correctes sur l’analyse de logs. Autrement dit, la base fonctionne.

Mais les écarts apparaissent ailleurs. Sur la recherche d’API, ChatGPT a terminé en 1 min 17 s contre 1 min 44 s pour Claude. Sur le script, même scénario : 1 min 17 s contre 1 min 45 s. Sur la tâche de logs, ChatGPT a produit le fichier en 28 s, quand Claude a mis environ 4 minutes. Claude, lui, a ajouté plus d’explications, a cité sa méthode de calcul des percentiles et a signalé des choix d’implémentation laissés ouverts par l’énoncé.

Qui parle le mieux quand il faut livrer quelque chose ?

La réponse dépend de l’usage. Pour une tâche courte et balisée, la rapidité de ChatGPT a un avantage net. Pour un travail où le contexte doit survivre à la réponse, Claude garde une longueur d’avance. Ce n’est pas une victoire de la prose, c’est une question de robustesse. Quand les modèles peuvent tous deux répondre juste, le vrai sujet devient leur capacité à expliquer, documenter et laisser une trace exploitable.

La comparaison publiée par Jessica Wachtel montre aussi quelque chose d’utile pour les équipes produit : les interfaces agents convergent, mais les comportements restent distincts. ChatGPT consomme moins de tokens visibles, tandis que Claude produit plus de matière et davantage de garde-fous. Dans un usage professionnel, ce différentiel peut peser plus qu’un simple chrono. Après tout, un assistant qui va vite mais qu’il faut relire trois fois n’a pas vraiment gagné du temps.