OpenAI Codex : installation, fonctionnement et accès régional

Dans les résultats de recherche, le mot « Codex » désigne trois choses différentes, et les personnes qui le recherchent pour la première fois ne comprennent généralement pas ce qu’elles ont trouvé. Il y a eu un modèle Codex — il a été abandonné en 2023 ; aujourd’hui, le nom désigne un programme agent, et une douzaine d’autres produits portant le même nom sont également dans la course.

Je ne traite ici que d’un seul Codex : l’agent de programmation d’OpenAI. Ce qu’il fait, où il fonctionne, combien il coûte, comment l’installer en cinq minutes et ce qu’OpenAI dit au sujet des pays. Tout repose sur la documentation officielle, avec des liens pour chaque chiffre à la fin.

Vous trouverez d’autres ressources sur la configuration des outils dans la documentation Ailoot.

Qu’est-ce qu’OpenAI Codex ?#

Comparez-le à un chat classique. Dans un chat, vous copiez un morceau de code, le collez, obtenez une réponse, puis la recopiez. Un agent fonctionne différemment : vous décrivez une tâche en langage naturel, puis il ouvre les fichiers pertinents dans votre dossier de projet, apporte des modifications, exécute des vérifications et vous montre le résultat.

OpenAI le décrit en une phrase dans son dépôt :

Localement signifie que le programme est téléchargé sur votre machine, où il peut accéder à vos fichiers et exécuter des commandes dans votre dossier. Seule la requête au modèle est envoyée dans le cloud.

Le code open source est disponible sur GitHub sous licence Apache-2.0. Au 1er août 2026, le dépôt compte 103 000 étoiles, et la dernière version, 0.146.0, est sortie le 29 juillet. Les mises à jour paraissent presque tous les jours ; votre version sera donc probablement déjà différente.

En quoi Codex en 2026 est-il différent de l’ancien Codex abandonné ?#

On les confond souvent parce que les deux produits sont officiels et proviennent d’OpenAI. Leurs dates permettent de les distinguer.

Le premier était un ensemble de modèles : code-davinci-001, code-davinci-002, code-cushman-001, code-cushman-002. Ils ne faisaient qu’une chose — compléter le code à votre place — et alimentaient le premier GitHub Copilot. Dans la liste des modèles abandonnés d’OpenAI, les quatre figurent sur une seule ligne : annoncés le 20 mars 2023, abandonnés le 23 mars, avec gpt-4o comme remplacement recommandé.

Le second est un programme installé sur votre ordinateur. Le package @openai/codex est apparu dans le registre npm le 16 avril 2025. Le modèle qu’il utilise est remplacé au fil du temps par un modèle plus récent, tandis que le programme lui-même reste inchangé.

Toute instruction sur Codex datant d’avant avril 2025 décrit un produit abandonné. Si vous trouvez un contenu qui présente Codex comme un modèle et recommande de l’appeler via code-davinci-002, fermez-le.

Où Codex fonctionne-t-il : dans le terminal, l’éditeur, le navigateur ou l’application ?#

Vous n’avez pas à choisir entre ces environnements. La connexion et le compte sont les mêmes. La seule différence est l’endroit où vous préférez travailler.

L’extension fonctionne différemment avec Xcode et JetBrains qu’avec les autres éditeurs :

Le cloud fonctionne différemment des quatre autres environnements. La tâche est envoyée à un conteneur OpenAI, où une copie du dépôt est extraite depuis GitHub. L’agent travaille sans votre ordinateur ; vous examinez ensuite le résultat et décidez si vous souhaitez intégrer les modifications à votre propre copie. La configuration se fait en trois étapes : connecter GitHub, créer un environnement avec les dépendances requises et attribuer une tâche.

Si vous vous connectez avec une clé API, le terminal, l’éditeur et l’application fonctionnent. Le cloud n’est pas disponible avec une clé, pas plus que les fonctionnalités qui lui sont liées, telles que la révision automatique du code et le lancement de tâches depuis Slack. Pour cela, vous devez vous connecter avec un compte ChatGPT.

Quel modèle fonctionne dans Codex ?#

OpenAI le résume en une phrase :

Le modèle est accompagné d’un second réglage : le niveau de raisonnement. Il comporte quatre niveaux : Low (appelé Light dans l’application et l’éditeur), Medium, High et Extra High. OpenAI recommande d’utiliser le niveau le plus bas qui permet d’obtenir le résultat souhaité et de l’augmenter lorsque la tâche nécessite de la planification.

Deux modes supplémentaires se trouvent au-dessus. Max donne au modèle davantage de temps pour une tâche. Ultra divise le travail en parties et les confie à des sous-agents en parallèle. La documentation précise que la plupart des tâches ne nécessitent ni l’un ni l’autre.

Il existe aussi une entrée distincte, gpt-5.3-codex-spark — une version de recherche pour des itérations rapides, disponible uniquement avec le forfait Pro.

Choisir le modèle et le niveau de raisonnement relève déjà de l’ingénierie du contexte : vous décidez de la quantité de réflexion de l’agent et des éléments qu’il apporte à la tâche. Cette approche repose sur trois piliers : clone IA (votre méthodologie dans l’agent), Second Brain (la structure des connaissances sur le projet) et ingénierie du contexte. Sans cette combinaison, l’agent IA commence à inventer des choses.

Combien coûte Codex et que comprennent les forfaits ?#

J’ai vérifié les prix sur la page officielle des tarifs le 1er août 2026.

Business coûte $25 par siège avec une facturation mensuelle, au lieu de $20.

Passons aux limites. OpenAI ne donne pas de chiffre fixe :

Au lieu d’un chiffre unique, OpenAI publie une fourchette : le nombre de messages disponibles pendant cinq heures lorsque vous travaillez sur votre propre machine. Les chiffres sont les mêmes pour Plus et Business :

Avec le forfait Pro à $100, tous les chiffres sont multipliés par cinq ; avec le forfait Pro à $200, par vingt. OpenAI mentionne aussi des limites hebdomadaires en plus de la fenêtre de cinq heures, sans toutefois publier de chiffres précis.

La fourchette d’un facteur dix pour un même modèle s’explique simplement. Un message peut consommer un pour cent ou dix pour cent de votre allocation quotidienne, car c’est la quantité de travail effectué qui compte, tandis que le nombre de requêtes a peu d’effet. J’ai expliqué en détail la consommation des tokens en pratique en prenant Claude comme exemple dans Les limites de Claude Pro et Max : le fonctionnement est exactement le même.

Lorsque vous avez épuisé votre quota, trois options s’offrent à vous : acheter des crédits supplémentaires sans changer de forfait, passer à un modèle plus léger ou démarrer une session avec une clé API et payer les tokens à mesure de leur utilisation.

Quelles restrictions régionales s’appliquent à Codex ?#

OpenAI publie une liste officielle des pays et territoires pris en charge. Le Bélarus n’y figure pas. Le Kazakhstan, l’Arménie, la Géorgie, la Turquie, la Serbie et l’Ukraine y figurent.

Voici le texte de cette même page :

Installer et exécuter le programme est une chose ; accéder au modèle en est une autre. La vérification du pays intervient à la connexion : qu’il s’agisse d’une connexion via ChatGPT ou avec une clé API, il faut un compte OpenAI.

Les signalements sur GitHub montrent à quoi ressemble un refus lié au pays. En janvier 2026, un développeur du Venezuela a écrit qu’il utilisait Codex 0.88.0 dans PowerShell et obtenait la même réponse à chaque tentative :

{
  "error": {
    "code": "unsupported_country_region_territory",
    "message": "Country, region, or territory not supported",
    "type": "request_forbidden"
  }
}

Le code unsupported_country_region_territory et le statut 403 indiquent un refus lié au pays. Si vous voyez cela, c’est que vous n’avez rien cassé pendant l’installation et que Node n’y est pour rien.

Il existe un second obstacle qui n’est pas du tout décrit dans la documentation, mais qui revient plus souvent dans la pratique : la vérification du numéro de téléphone. Le signalement « Phone number verification doesn’t work » compte 206 commentaires ; un second signalement, au sujet d’un ancien numéro qui n’est plus accessible et ne peut pas être remplacé, est ouvert depuis juin 2026 et compte 71 commentaires. Le même récit revient sans cesse : ChatGPT fonctionne dans le navigateur avec le même compte, mais Codex demande une vérification téléphonique, sans possibilité de la contourner. OpenAI ne publie pas de liste des pays dont il accepte les numéros de téléphone ; il est donc impossible de vérifier le vôtre à l’avance.

Je ne traite pas des solutions de contournement ; cet article explique comment fonctionne l’outil.

Anthropic publie également sa liste des pays pris en charge, et le fonctionnement est le même. Les contenus qui présentent un outil comme « autorisé » et l’autre comme « bloqué » induisent simplement les lecteurs en erreur : officiellement, les deux sont dans la même situation. Les deux listes évoluent ; consultez leurs versions actuelles.

Comment installer Codex : étape par étape#

La partie technique commence ici, pour celles et ceux qui ont déjà un compte OpenAI actif.

1. Installer le programme

   Choisissez la méthode adaptée à votre système. Utilisez ensuite la même méthode pour mettre le programme à jour vers la dernière version.

2. Ouvrir le dossier du projet

   L’agent travaille dans le dossier depuis lequel vous l’avez lancé. Accédez-y avant d’exécuter la première commande.

3. Vous connecter à votre compte

   À la première exécution de codex, le programme vous proposera de vous connecter. Un navigateur s’ouvrira ; après la connexion, vous reviendrez au terminal.

4. Lui confier votre première tâche

   Décrivez ce dont vous avez besoin en langage naturel. Commencez par une tâche sans risque, comme lui demander de décrire le projet.

Commande d’installation pour macOS et Linux :

curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh

Sous Windows, utilisez le même programme d’installation via PowerShell :

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex"

Si Node est déjà installé, vous pouvez l’installer via npm :

npm install -g @openai/codex

Homebrew fonctionne sous macOS. Veillez à utiliser --cask ; sans cette option, vous installerez le mauvais programme :

brew install --cask codex

Sous Linux et WSL2, la sandbox repose sur bubblewrap, qu’il faut installer au préalable :

sudo apt install bubblewrap

Sous Fedora et les systèmes apparentés, utilisez sudo dnf install bubblewrap. Par ailleurs, la version 1 de WSL était prise en charge jusqu’à la version 0.114 ; à partir de la version 0.115, la sandbox est passée à bubblewrap et WSL1 ne fonctionnait plus. Sous Windows, toutefois, tout fonctionne aussi sans WSL, avec sa propre sandbox intégrée.

Que faire au premier lancement ?#

Pour commencer, accédez au dossier du projet et saisissez codex ; une session s’ouvrira. Décrivez ensuite la tâche en langage naturel, sans syntaxe particulière.

Cinq commandes pour vos premières minutes :

1. /status - le modèle, la politique d’approbation et les dossiers que l’agent considère comme son espace de travail.
2. /permissions - le mode d’accès actuel et la façon de passer d’un mode à l’autre.
3. /model - changer de modèle et de niveau de raisonnement.
4. /init - crée un fichier AGENTS.md décrivant le projet ; nous y reviendrons dans la section suivante.
5. /review - une révision distincte de vos modifications, sans modification de fichiers.

Outre la commande simple codex, trois commandes utiles sont disponibles dans le terminal :

codex resume                    # return to the previous conversation in this folder
codex exec "fix the tests"      # one-off run without a dialogue, for scripts
codex --image screenshot.png    # attach an image to the task

Dans la documentation du terminal comme dans celle de l’extension, OpenAI répète le même conseil : créez un commit avant et après chaque tâche. L’agent modifie les fichiers de lui-même, et dès le premier jour, vous voudrez pouvoir revenir en arrière avec une seule commande.

Comment expliquer votre projet à Codex avec AGENTS.md ?#

L’ordre est strict, et la documentation l’énonce dès la première ligne de la section :

Codex lit d’abord le fichier global ~/.codex/AGENTS.md, où vous indiquez les habitudes applicables à tous vos projets. Il lit ensuite les fichiers du projet : un fichier par dossier, depuis la racine du dépôt jusqu’à votre dossier actuel. Ils sont combinés de haut en bas, et un fichier plus proche prévaut sur un fichier plus éloigné. Ainsi, une règle dans services/payments l’emporte sur une règle générale de la racine.

Voici à quoi ressemble un fichier simple :

# AGENTS.md

## How to work with this project

- Run tests with `npm test`; don't run them one file at a time.
- Install packages with pnpm.
- Ask me before adding a new production dependency.
- Do not touch the `legacy/` folder at all.

La taille totale des fichiers est limitée à 32 kilooctets. Au-delà, les fichiers cessent simplement d’être ajoutés, sans avertissement. Un AGENTS.md trop volumineux consomme aussi cette limite à chaque exécution, car son contenu entier est ajouté au contexte.

Si vous connaissez CLAUDE.md, le fonctionnement vous semblera familier : c’est la même méthode sous un autre nom. Le fichier de règles du projet constitue la base d’un Second Brain : l’agent apprend à connaître votre travail avant même que vous ayez pu lui expliquer quoi que ce soit. J’ai expliqué comment utiliser les deux fichiers dans un même projet dans AGENTS.md et CLAUDE.md ensemble.

Que fait Codex de lui-même et qu’est-ce qui exige une approbation ?#

Ces deux réglages sont souvent confondus ; OpenAI résume donc la différence en une phrase :

Passer la révision en mode automatique ne change pas les limites du dossier de travail. L’automatisation supprime seulement les clics ; elle ne modifie pas les autorisations de l’agent.

L’application et l’éditeur proposent trois modes d’accès. Ask for approval est toujours disponible et constitue le point de départ recommandé. Approve for me et Full access doivent d’abord être activés dans les paramètres.

Le terminal a sa propre logique : le programme vérifie le dossier et suggère un ensemble d’autorisations adapté.

En mode local, l’accès au réseau est désactivé par défaut. L’agent exécute des commandes qu’il a lui-même conçues, et personne ne voudrait les laisser accéder à Internet par défaut.

Même à l’intérieur du dossier de travail, l’agent ne peut lire que certains emplacements, quel que soit le mode : .git, .agents et .codex. Utilisez /status pour voir quels dossiers l’agent considère actuellement comme son espace de travail.

Il existe aussi le mode d’accès complet — l’option --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox. La documentation indique qu’il présente un risque accru et le qualifie de « non recommandé ». Le nom de l’option en dit assez ; je n’ai rien à ajouter.

Codex ou Claude Code : lequel choisir ?#

La différence entre les outils est moins importante qu’on pourrait le croire en lisant les débats en ligne. Tous deux lisent votre projet et modifient les fichiers de leur propre initiative ; tous deux demandent avant de sortir du dossier.

Pour commencer, le plus simple est de regarder ce que vous payez déjà. Si vous avez un abonnement ChatGPT, Codex est déjà inclus ; vous n’avez pas besoin de payer séparément. J’ai réalisé une comparaison détaillée avec des mesures dans un article distinct sur Codex vs. Claude Code ; si vous souhaitez transférer vos paramètres de travail de l’un à l’autre, vous trouverez aussi un guide de migration.

Quels problèmes surviennent le plus souvent au premier lancement ?#

Cette liste est fondée sur des signalements dans le dépôt du projet. Rien n’est supposé ici : chaque point vient de quelqu’un qui y a été confronté.

1. Le mauvais package a été installé. npm install -g codex sans préfixe installe un générateur de sites statiques datant de 2011. Le bon package est @openai/codex.
2. bubblewrap n’est pas installé. Sans lui, sous Linux et WSL2, la sandbox ne démarre pas. Codex passe à son mécanisme de secours intégré et affiche un avertissement au démarrage. Il suffit d’une commande pour l’installer.
3. Accès refusé en raison du pays. Le code unsupported_country_region_territory et le statut 403 apparaissent à la connexion. Cela n’a rien à voir avec l’installation.
4. Une vérification du téléphone est requise. Cela n’arrive pas à tout le monde et n’est pas décrit dans la documentation. Il n’existe aucun moyen officiel de remplacer un numéro inaccessible ; le signalement correspondant est ouvert depuis juin 2026.
5. La limite d’utilisation est atteinte plus tôt que prévu. Le signalement « Tokens burn up very quickly » est le plus commenté de tout le dépôt, avec 627 commentaires. Passer à un modèle plus léger et réduire le niveau de raisonnement peut aider.

La langue de l’interface n’a aucun effet sur le travail de l’agent : la langue de la tâche n’a pas à correspondre à celle de l’interface.

Que faire ensuite ?#

La première heure avec un agent sert toujours à la même chose : découvrir jusqu’où il peut aller de lui-même. Vous ne pouvez l’apprendre qu’avec votre propre projet ; un exemple de la documentation ne vous le dira pas.

Voici l’ordre que je recommande pour commencer :

1. Installez le programme et connectez-vous à un compte OpenAI actif.
2. Ouvrez un vrai dossier de projet et exécutez codex.
3. Consultez /status et /permissions, choisissez explicitement la lecture seule pour une inspection et vérifiez le mode actif avant de demander l’organisation du projet.
4. Créez un commit et confiez-lui sa première tâche de modification.
5. Rédigez un fichier AGENTS.md de trois lignes et comparez les réponses de l’agent avant et après.

Clone IA + Second Brain + ingénierie du contexte — trouvez d’autres ressources sur l’utilisation des outils dans la documentation Ailoot.