Fin des GPT personnalisés le 11 décembre : migrer le vôtre et le tester à tempsFin des GPT personnalisés le 11 décembre : migrer le vôtre et le tester à temps

OpenAI l’annonce dans sa FAQ : les GPT personnalisés et leurs pages deviendront inaccessibles le 11 décembre 2026. La migration vers un plugin reprend la dernière version publiée ; les actions personnalisées, le modèle choisi et les réglages de partage ne suivent pas : voici comment préparer le passage et tester le résultat avec votre équipe.

• Publiez les modifications que vous souhaitez retrouver après la migration.
• Prévoyez un traitement séparé pour les actions, le modèle et les accès.
• Préparez vos demandes habituelles avant le passage : elles serviront à juger le résultat.

Le plugin remplace votre GPT et reste privé au départ. Pour organiser ce passage, OpenAI conseille aux espaces ChatGPT Business de recenser les assistants, leurs créateurs et leurs utilisateurs, puis de tester avant de basculer. La méthode vaut pour toute équipe. Ouvrez un document commun et consacrez une fiche à chaque assistant utile, avec son nom, son usage et les personnes concernées.

Ajoutez la personne qui pilotera son passage au plugin. Le créateur peut retrouver les intentions de départ ; l’utilisateur régulier peut dire si les réponses font encore le travail. Si ces rôles sont séparés, faites-les participer ensemble. Vous éviterez le grand classique : un outil déclaré prêt par quelqu’un qui ne s’en sert jamais.

Choisissez ensuite trois demandes habituelles pour chaque assistant. Pour un outil de préparation de devis, proposez une demande complète, une demande avec des informations manquantes et une modification d’offre existante. Ces scénarios de travail serviront de référence. Utilisez des exemples que votre équipe saura évaluer.

Faites répondre le GPT actuel à ces demandes et conservez les échanges dans votre document de test. Notez ce qui rend chaque réponse utile : les bonnes questions, les rubriques attendues, le ton ou les informations reprises. Vous constituez votre référence avant le déménagement. Bien plus parlant qu’un vague « avant, ça marchait mieux ».

OpenAI précise quel contenu sert au départ : la migration s’appuie sur la publication la plus récente du GPT. Les modifications restées en brouillon en sont exclues. Avant de lancer quoi que ce soit, demandez donc au créateur de comparer la version publiée avec son travail en cours.

Listez les règles importantes de la version publiée et associez à chacune une question de contrôle. Quel résultat l’assistant doit-il produire ? Quelles informations doit-il obtenir avant de répondre ? Quelle présentation attendez-vous ? Pour chaque règle, précisez ce qui montrera qu’elle est respectée : une demande incomplète doit, par exemple, déclencher une demande de précision.

Si le brouillon contient des changements que vous voulez retrouver après la migration, finalisez-les puis publiez cette version. Refaites ensuite vos demandes de référence sur cette base. Sinon, vous comparerez le futur plugin à une ancienne version alors que vous venez vous-même de changer les règles. Le match serait un peu arrangé.

Dans votre fiche, rassemblez les instructions attendues et les questions de contrôle associées. Ajoutez les demandes de référence et les réponses obtenues avec la version publiée. Vous aurez ainsi une base commune pour la personne qui migre l’outil et celle qui le teste. Chacun saura sur quoi porter son regard.

Gardez la refonte générale pour une prochaine séance. Si votre assistant remplit correctement sa mission, partez de ce fonctionnement et mettez les nouvelles idées de côté. Pour ce passage, l’objectif est simple : savoir exactement quelle version vous déplacez et quel travail vous attendez à l’arrivée.

Trois éléments restent hors du transfert, explique OpenAI : les actions personnalisées, le modèle sélectionné et les réglages de partage. Les actions personnalisées sont les opérations que vous avez configurées pour votre assistant. Le plugin commence avec un accès privé. Inscrivez ces trois éléments ensemble dans votre fiche, avec une tâche et un responsable pour chacun.

L’accès au parcours de migration dépend de son ouverture pour votre compte. Dans « Mes GPT », cherchez la commande « Migrer vers un plugin » : c’est l’entrée indiquée par OpenAI pour démarrer. Si elle n’est pas proposée, avancez sur l’inventaire et les tests de référence. Votre préparation reste utile.

Lancez l’opération pour l’assistant retenu, puis reprenez sa fiche de suivi. Notez que la migration a été lancée et désignez la personne chargée de la recette, autrement dit des essais avant utilisation par l’équipe. Vous avez déplacé l’outil ; il reste à lui faire passer son entretien.

Pour chaque action personnalisée recensée, décrivez ce qu’elle doit faire et le résultat attendu. Si une demande de travail en dépend, signalez-le dans vos essais. Traitez sa remise en service comme une tâche à part, avec un responsable. Cette personne disposera ainsi d’un besoin concret à reprendre et d’un exemple pour juger le résultat.

Pour le modèle, revenez à vos demandes de référence afin d’évaluer le travail obtenu. Notez les résultats qui conviennent et ceux qui demandent une reprise. Pour le partage, gardez la liste des utilisateurs prête : vous la reprendrez après les contrôles et les essais. Chaque réglage aura ainsi son moment.

Comparez maintenant les instructions du plugin avec les règles importantes relevées avant la migration. Reprenez votre fiche et examinez chaque règle à son tour. Notez si vous retrouvez bien la consigne attendue et si sa formulation reste claire. Cette comparaison ciblée évite une nouvelle relecture générale sans objectif précis.

Utilisez ensuite les questions de contrôle déjà préparées pour relier chaque règle à un essai. Pour une consigne sur les informations manquantes, retrouvez la demande incomplète prévue au départ. Vous avez ainsi un lien direct entre le texte des instructions et le comportement attendu. Les essais de la partie suivante trancheront.

Faites aussi le point sur les documents dont votre assistant a besoin pour travailler. C’est un contrôle général de votre outil, sans présumer du sort des fichiers pendant la migration. Pour chaque document utile à votre activité, notez son rôle et les informations qu’il doit apporter. Votre équipe saura ainsi quelles ressources mobiliser pendant les essais.

Préparez une demande qui oblige à utiliser une information précise de chaque document retenu. Par exemple, demandez à l’assistant de reformuler une procédure en reprenant ses conditions d’application. Définissez les éléments que la réponse doit contenir. Vous pourrez alors juger si elle s’appuie bien sur le contenu nécessaire au travail.

Notez les écarts avec une action claire : consigne à préciser, ressource utile à examiner, comportement à retester. Gardez une trace des corrections au fil des essais. Si une réponse s’améliore, vous devez pouvoir comprendre pourquoi. Ce petit suivi servira aussi à la personne qui entretiendra l’assistant après vous.

Rejouez vos trois demandes habituelles avec les mêmes informations de départ. Placez les nouvelles réponses à côté des anciennes dans votre document de test. Ne cherchez pas une copie mot pour mot : cherchez une réponse que l’équipe peut réellement utiliser pour la même tâche. C’est le travail rendu qui compte.

Pour chaque essai, examinez le fond, les questions posées et la présentation. Les informations nécessaires sont-elles reprises ? L’assistant réclame-t-il les éléments manquants ? Le résultat arrive-t-il sous une forme exploitable ? Notez des observations précises plutôt qu’une impression générale de réponse « moins bonne ».

Ajoutez un cas difficile, choisi dans votre activité. Pour notre exemple de devis, imaginez une demande qui associe un besoin clair à une information contradictoire. Définissez d’abord le comportement souhaité : demander une clarification avant de poursuivre, par exemple. Vous saurez ainsi quoi regarder dans la réponse.

Puisque le modèle choisi pour le GPT ne suit pas la migration, utilisez ces essais pour juger les éventuelles différences de réponse. Une formulation nouvelle peut très bien convenir à votre équipe. Une information nécessaire oubliée devient un point à corriger. Appuyez votre jugement sur les critères écrits dans votre fiche.

Quand un test échoue, cherchez ce qui demande une reprise : instruction imprécise, ressource nécessaire à examiner ou action à remettre en service. Modifiez un élément, puis rejouez la demande concernée et les autres exemples. Faites enfin relire le résultat par un utilisateur régulier. C’est lui qui saura dire si l’assistant a retrouvé son métier.

Reprenez votre liste d’utilisateurs et configurez le partage pour les personnes concernées. Faites ensuite ouvrir le plugin par un collègue depuis son propre accès. Ce contrôle termine le travail sur les autorisations préparé au début. Vous saurez que la bonne personne atteint le bon outil.

Demandez-lui d’exécuter une demande habituelle jusqu’à obtenir un résultat utilisable. Vous testez ainsi le parcours réel : retrouver le bon assistant, lui transmettre une demande et exploiter sa réponse. Si plusieurs outils portent des noms proches, choisissez une désignation qui aide l’équipe à reconnaître celui qu’elle doit utiliser.

Annoncez ensuite le passage avec un message court : quel assistant utiliser, pour quelle tâche et à qui signaler un résultat insatisfaisant. Joignez une demande type issue de vos essais. Un exemple utilisable donnera à chacun un point de départ. Le manuel-fleuve pourra rester en vacances.

Côté temps, prévoyez des plages distinctes pour préparer, migrer, tester et partager. La charge dépend surtout du nombre d’assistants et des actions à reprendre. Fixez votre bascule interne en comptant à rebours depuis le 11 décembre 2026. Placez les essais et les corrections avant cette bascule, puis attribuez chaque tâche à une personne.

Commencez par un assistant bien connu de l’équipe, puis réutilisez sa fiche de test pour les suivants. Vous aurez une méthode commune, des exemples de référence et une personne responsable pour chaque outil. Avant le retrait annoncé, le bon résultat n’est pas une série de migrations cochées. C’est une équipe qui sait où travailler et qui a déjà essayé.

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