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ChatGPT pour les utilisateurs de Claude

Débutant

Vous pensez déjà en Claude. Voilà qu'un collègue partage un Custom GPT, ou qu'un client vit dans ChatGPT, et vous devez être productif là-bas aujourd'hui — sans réapprendre à utiliser un assistant IA de zéro. Bonne nouvelle : presque tout ce que vous savez se transpose. Cette page fait correspondre votre modèle mental de Claude à ChatGPT, signale la poignée de choses qui fonctionnent réellement différemment, et vous indique quand chacune tend à briller.

What you'll learn
  • Traduire les concepts de Claude vers leurs équivalents ChatGPT (Projects, Custom GPTs et les Plugins qui les remplacent, instructions personnalisées/mémoire, canvas, le sélecteur de modèle)
  • Savoir lesquelles de vos habitudes de prompting Claude se transposent sans changement (la plupart d'entre elles)
  • Repérer les quelques choses que vous devez réellement ajuster
  • Savoir quand recourir à ChatGPT et quand rester dans Claude
Les Custom GPTs sont en voie de disparition — les plugins les remplacent

OpenAI est en train de faire migrer les custom GPTs vers les plugins, et les custom GPTs cesseront de fonctionner à leur mise à la retraite. Si un collègue vous confie un Custom GPT aujourd'hui, il tourne encore, mais ne construisez rien de nouveau dessus — lisez Projects vs Custom GPTs ci-dessous avant d'investir.

La carte des concepts en 60 secondes​

Si vous ne lisez qu'une seule section, lisez celle-ci. Voici comment les choses que vous connaissez dans Claude s'alignent avec ChatGPT :

Dans Claude, vous l'appelez…Dans ChatGPT, c'est…Même idée ?
Claude Projects (espace de travail + fichiers + instructions de projet)ProjectsOui — un concept quasiment identique
Style personnalisé / un prompt système enregistré que vous réutilisezCustom GPTs — remplacés par les Plugins (skills + apps)Proche, avec une nuance (voir ci-dessous)
Vos préférences au niveau du compte / « comment je veux que tu répondes »Instructions personnaliséesOui
La mémoire de Claude des conversations passéesMémoireOui — même idée, évolue souvent
Artifacts (panneau latéral pour documents/code)CanvasOui — même idée
Sélecteur de modèle (Opus / Sonnet / Haiku)Le sélecteur de modèle (niveaux vitesse vs raisonnement)Oui — même idée, noms différents
Utilisation d'outils / function calling (API)Function callingOui — même forme, détails JSON différents

À retenir : il n'y a presque aucun nouveau concept à apprendre. Il s'agit surtout de renommer et de relocaliser des choses que vous comprenez déjà.

Projects vs Custom GPTs — la distinction qui mérite d'être bien comprise​

C'est le point unique où les utilisateurs de Claude se trompent le plus souvent, parce que ChatGPT propose deux choses qui ressemblent toutes deux à « un Claude personnalisé », et elles servent à des usages différents.

  • Projects sont organisationnels — un espace de travail qui regroupe de nombreuses conversations, des fichiers téléversés et des instructions partagées autour d'un même effort continu. La continuité à travers plusieurs conversations est le but. Recourez à un Project quand vous ouvririez un Claude Project : un long fil de recherche, un texte en cours d'écriture qui évolue, un flux de travail avec des documents de référence.

  • Custom GPTs sont des assistants packagés — une configuration enregistrée (un prompt système, des fichiers de connaissances optionnels, des outils activés, parfois des actions d'API) que vous invoquez comme une conversation neuve et unique dotée d'une persona fixe. Ils sont conçus pour être réutilisés et partagés : une personne construit l'expertise et beaucoup l'exécutent. Ils sont en cours de mise à la retraite.

  • Plugins sont le remplacement : selon les mots d'OpenAI, « un package réutilisable pour un workflow, qui peut inclure des skills, des apps, ou les deux » (en anglais : "a reusable package for a workflow that can include skills, apps, or both") — les skills portent les instructions sur la façon de faire le travail, les apps connectent ChatGPT à d'autres services. Même instinct qu'un Custom GPT, surface plus large.

Le raccourci mental :

  • Besoin de continuité à travers de nombreuses conversations avec un contexte partagé ? → Project.
  • Besoin d'un spécialiste réutilisable et partageable qui se comporte de la même façon à chaque fois ? → un Plugin (et migrez le Custom GPT que vous avez déjà).

Deux pièges pour les utilisateurs de Claude :

  • Une conversation avec un Custom GPT ou un Plugin tend à démarrer à neuf à chaque fois, avec seulement ses instructions préétablies plus cette conversation — ne vous attendez pas à ce qu'il se souvienne de votre dernière session comme le fait un fil de Project continu.
  • La migration n'est pas sans perte. Les actions personnalisées doivent être reconstruites séparément — contre un connecteur pris en charge ou votre propre serveur MCP — donc un GPT qui s'appuie dessus demande un vrai travail, pas une conversion en un clic. Si c'est vous qui reconstruisez, Codex Agent Plugins couvre la couche de packaging.

Instructions personnalisées et mémoire — même idée, couches légèrement différentes​

Dans Claude, vous définissez des préférences globales et le laissez mémoriser le contexte. ChatGPT fait pareil, simplement avec des couches plus explicites où vous pouvez définir des instructions :

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  1. Vos préférences permanentes — ton, niveau de détail, sur quoi se concentrer. Appliquées à toutes les conversations, comme vos préférences de compte Claude.

La mémoire est un système à part entière qui évolue : ChatGPT peut transporter le contexte d'une conversation à l'autre. Traitez ce dont il se souvient, dans quelle mesure et où c'est disponible (par ex. à l'intérieur d'un assistant packagé ou non) comme volatil — cela change fréquemment, alors vérifiez le comportement actuel plutôt que de le supposer.

Canvas, c'est les Artifacts de ChatGPT​

Si vous adorez les Artifacts de Claude — un panneau latéral où un document ou un bloc de code devient un objet vivant et modifiable — vous vous sentirez chez vous avec canvas. Il ouvre une surface d'édition dédiée à l'écriture et au codage pour que vous et le modèle puissiez réviser sur place au lieu de régénérer tout le message. Même instinct, nom différent.

Un point à surveiller (et un bon exemple de pourquoi nous ne figeons pas les détails) : la surface d'édition que vous obtenez dépend de là où vous êtes, pas seulement de ce que vous avez demandé. La documentation actuelle d'OpenAI décrit le comportement d'aperçu et d'édition comme variant selon la surface — l'application de bureau prévisualise les documents générés à côté de la conversation, la CLI n'a aucun aperçu visuel, et l'extension IDE examine les fichiers dans l'éditeur. Le modèle sélectionné peut compter aussi. Si le panneau latéral n'apparaît pas, suspectez votre surface ou votre modèle avant de suspecter un bug.

Le sélecteur de modèle — choisissez par tâche, pas par nom​

Tout comme vous choisissez Opus vs Sonnet vs Haiku, ChatGPT vous demande de choisir un modèle — généralement le long d'un spectre vitesse ↔ raisonnement (options rapides/instantanées pour les tours rapides, options à plus fort raisonnement pour les problèmes difficiles, les niveaux supérieurs étant réservés aux formules payantes). Les noms et le nombre de niveaux changent souvent ; la compétence durable est la même que celle que vous utilisez déjà avec Claude : associer le modèle à la difficulté de la tâche et à votre tolérance en latence/coût.

C'est exactement le cadre décrit dans Choisir un modèle et Quel Claude dois-je utiliser ? — il est indépendant du fournisseur. Ne mémorisez pas un nom de modèle ; apprenez à lire « rapide vs profond » et choisissez en conséquence.

Pour rendre l'idée concrète plutôt que pour être mémorisé : au 7 octobre 2026, le sélecteur propose Astra (le plus capable), GPT-6.1 Sol (« des performances proches d'Astra pour le travail complexe à un coût inférieur à Astra », en cours de déploiement sur Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu) et GPT-6 Luna (le modèle efficient pour le travail ciblé à fort volume) — tandis que GPT-5.5 est mis à la retraite de ChatGPT, ChatGPT Work et Codex le 14 octobre 2026, tout en restant disponible sur l'API. Si vous lisez ceci bien après cette date, tous les noms de ce paragraphe ont probablement bougé. C'est précisément le point.

Pro tip
  • Recourez au niveau rapide/instantané pour la rédaction courante, la mise en forme et les questions-réponses rapides.
  • Recourez au niveau à fort raisonnement pour la logique en plusieurs étapes, le code délicat ou l'analyse minutieuse.
  • Si une fonctionnalité comme canvas ou un outil semble manquer, suspectez votre surface (bureau vs web vs CLI vs IDE) ou le modèle sélectionné avant de suspecter un bug.

Function calling — même forme, détails JSON différents​

Si vous avez fait de l'utilisation d'outils avec Claude, le function calling d'OpenAI vous semblera immédiatement familier, parce que la boucle est la même :

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  1. Vous décrivez chaque outil avec un nom, une description et un schéma JSON de ses paramètres (lesquels sont requis, leurs types). Même idée qu'une définition d'outil Claude.

Ce qui est identique : la boucle décrire → le modèle demande → vous exécutez → renvoyer le résultat → répondre, les appels multiples/parallèles, et le principe selon lequel le modèle propose, votre code dispose.

Ce qui diffère et vous fera trébucher si vous faites du copier-coller : les noms exacts des champs JSON, la façon dont les appels d'outils et les résultats sont représentés dans la liste des messages, les options « strict »/sortie structurée, et la forme spécifique du point de terminaison de l'API. En règle générale entre fournisseurs, le prompting et l'architecture se transposent ; les détails du format de transmission non — revérifiez toujours le schéma propre à chaque fournisseur.

Ce qui se transpose (surprise : presque tout)​

Vos habitudes Claude durement acquises ne sont pas perdues. Celles-ci se transposent essentiellement sans changement :

  • Structure du prompt — rôle clair, tâche explicite, exemples, format de sortie demandé → Bases du prompting
  • Donner le contexte délibérément — collez le bon matériel, cadrez-le, ne déversez pas tout
  • Demander un format de sortie précis — tableaux, JSON, étapes ; fonctionne pareil
  • Itérer sur place — affinez via des relances (et maintenant via canvas)
  • La boucle d'utilisation d'outils — décrivez les outils, laissez le modèle les appeler, renvoyez les résultats → Utilisation d'outils
  • Choisir un modèle selon la difficulté de la tâche — rapide vs profond, même arbitrage

Prompt système neutre vis-à-vis du fournisseur — à insérer dans un Custom GPT ou les instructions d'un Project

You are a {role}.
Goal: {one clear sentence}.
Rules:
- Use ONLY the context I provide; if the answer isn't there, say "I don't know".
- Be concise. No preamble.
- Output format: {exact format — e.g. a markdown table with columns X, Y, Z}.
When you need information you don't have, ask one focused question instead of guessing.

Ce qu'il faut réellement ajuster​

Une liste courte et honnête des choses qui sont effectivement différentes :

  • Deux objets de « personnalisation », pas un. Décidez d'emblée : espace de travail continu (Project) ou assistant packagé réutilisable (un Plugin — ou un Custom GPT en route pour en devenir un) ? Choisir le mauvais est l'erreur de débutant la plus courante.
  • Les Custom GPTs sont une cible de migration, pas une destination. OpenAI les déplace vers les Plugins et les met à la retraite. Si vous en héritez un, planifiez sa migration ; n'en démarrez pas un nouveau.
  • Association fonctionnalité ↔ surface. Dans ChatGPT, la disponibilité d'un panneau d'aperçu/d'édition (ou d'un outil donné) peut dépendre de là où vous l'exécutez — et parfois du modèle sélectionné. Quand quelque chose manque, vérifiez cela avant tout le reste.
  • Format de transmission des outils. Le concept de function calling est identique ; les détails JSON non — ne réutilisez jamais le JSON d'outil exact de Claude tel quel.
  • Détails volatils. Les noms de modèles, niveaux, limites et prix évoluent vite. Prenez l'habitude de confirmer à la source, exactement comme vous devriez le faire pour Claude aussi.

Quand chacun tend à briller​

Les deux sont d'excellents assistants généralistes et l'écart sur une tâche donnée est souvent faible et mouvant — traitez donc ceci comme des tendances, pas des lois, et laissez votre propre évaluation sur vos propres données décider :

  • Recourez à ChatGPT quand vous avez besoin de son écosystème spécifique — un Custom GPT qu'une équipe maintient déjà, un Project qu'un collaborateur a configuré, ou un outil/une intégration intégré dont vous dépendez là-bas. Si votre client ou vos collègues vivent dans ChatGPT, les rejoindre là vaut mieux que la friction.
  • Recourez à Claude quand vous êtes déjà dans le flux de travail Claude autour duquel ce site est construit — Projects, Artifacts, et les patterns de prompting/agent documentés partout dans AILmanac — et voulez les approfondir.

La réponse honnête la plupart du temps : celui dans lequel vous (ou votre équipe) êtes déjà installés. La compétence est portable ; le coût de configuration est le véritable coût de changement.

Vocabulaire ChatGPT vers Claude
Appuyez sur Entrée ou Espace pour retourner la carte. Utilisez les flèches gauche et droite pour naviguer entre les cartes.Terme affiché.
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Vérifiez-vous

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  1. Vous voulez un espace de travail qui garde ensemble de nombreuses conversations liées, des fichiers de référence et des instructions partagées pour un effort de recherche continu. Qu'utilisez-vous dans ChatGPT ?
  2. Vous avez utilisé l'utilisation d'outils de Claude. Qu'est-ce qui est vrai à propos du function calling d'OpenAI ?
  3. L'aperçu en panneau latéral n'apparaît pas quand vous vous y attendez. Quelle est la première chose la plus probable à vérifier ?
  4. Un collègue vous confie un Custom GPT dont l'équipe dépend. Quel est le bon réflexe ?
Key takeaways
  • Il n'y a presque aucun nouveau concept — Projects ≈ Claude Projects, un Plugin ≈ un assistant réutilisable packagé, canvas ≈ Artifacts, function calling ≈ utilisation d'outils.
  • Bien saisir l'unique distinction : Projects = organiser de nombreuses conversations ; un Plugin = un spécialiste réutilisable et partageable.
  • Les Custom GPTs sont en cours de migration vers les Plugins et seront mis à la retraite — migrez ce dont vous héritez, n'en démarrez pas de nouveaux, et prévoyez du vrai temps pour les actions personnalisées.
  • Vos habitudes de prompting, de contexte, de format de sortie et de boucle d'outils se transposent sans changement — choisissez les modèles selon la difficulté de la tâche, comme Opus/Sonnet/Haiku.
  • N'ajustez que quelques choses : deux objets de personnalisation, l'association fonctionnalité↔surface, et les détails JSON des appels d'outils.
  • Les noms, niveaux, limites et prix deviennent vite obsolètes — vérifiez les détails dans la documentation d'OpenAI, exactement comme vous devriez le faire pour Claude.

Sources et lectures complémentaires​

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