Services
ChatGPT Codex
Agent cloud pour équipes tech : worktrees isolés, tâches parallèles, GitHub ou GitLab. Nous posons garde-fous de review pour que la vélocité ne casse pas la prod.
Contexte
Proposition de valeur
Codex excelle sur refactors, tests et migrations longues pendant que vos développeurs gardent la main sur les merges critiques.
Nous le déployons avec garde-fous de review — complémentaire à Claude Code ou au consulting digital selon votre stack.
Capacités
Ce que Codex débloque
Cloud discipliné : branches autorisées, checks obligatoires.
01
Worktrees
Agents isolés : moins de conflits sur votre branche principale.
02
Tâches longues
Migrations en arrière-plan suivies par notifications.
03
Revue PR
Descriptions et tests générés pour accélérer la relecture humaine.
04
Qualité
Alertes dette, patchs proposés — toujours validés humain.
05
Tests auto
Couverture augmentée à partir du code existant.
06
Docs
README et notes de version tenus synchrones avec le code.
Déploiement
Notre méthode
Audit
1 semaine — CI, branches protégées, liste premières issues adaptées aux agents.
Config
1–2 semaines — GitHub/GitLab, secrets, politiques de review et budgets API.
Pilote
2–3 semaines — Squad réelle ; nous mesurons PR fusionnées vs baseline.
Scale
Continu — Élargissement équipes et garde-fous renforcés si besoin.
Impact
Résultats observés
Temps review PR
−25–40 %
Réduction sur PR standard (tests, description, petits refactors) avec merge humain obligatoire avant prod.
Issues parallèles
2–4×
Capacité agents cloud en sandbox selon quotas OpenAI — pilotée sur dépôt miroir, pas en direct sur main.
Pilote mesuré
4–6 sem.
Deux sprints avec baseline PR fusionnées documentée avant décision d’extension aux autres squads.
Merge contrôlé
100 %
Branches protégées et relecture humaine systématique — *benchmark public SWE-Bench ~72 % Verified : contexte labo, pas engagement client.
FAQ
Questions fréquentes
Codex, conformité et coûts — cadre pragmatique et réponses détaillées avant un pilote sur votre dépôt.
Concepts clés
Codex vs Copilot : quelle différence ?
Copilot assiste à la frappe dans l’IDE — suggestions ligne par ligne. Codex pousse des PR bout-en-bout dans une sandbox cloud isolée (worktrees), avec tâches longues en arrière-plan. Nous réservons Codex aux refactors, tests, migrations et documentation sync — pas au code critique sans review. Les deux peuvent coexister si les périmètres sont clairs.
Codex est-il compatible avec une entreprise à Genève ?
Nous cartographions flux code, clauses fournisseur OpenAI et politique interne propriété intellectuelle. Vous tranchez avec juriste et DSI — nous apportons la matrice risques et les garde-fous techniques. Branches miroir, secrets hors historique Git et accès repo minimaux sont nos prérequis. Sans validation compliance, nous limitons le pilote à du code non sensible.
Stratégie et exécution
Que devient notre code propriétaire ?
L’accès repo suit la politique OpenAI en vigueur au moment du contrat — nous vous la traduisons sans jargon. Minimum : dépôt miroir, branches protégées, pas de secrets dans l’historique. Nous configurons les scopes GitHub/GitLab et les politiques de review avant le premier agent. Aucune fusion automatique en production.
Comment estimer les coûts Codex ?
Abonnements OpenAI (selon plan) + accompagnement Optinova pour setup, garde-fous et formation review. Nous prévisionnons tokens grossièrement après un pilote de deux sprints sur un dépôt représentatif. Les coûts varient avec complexité des issues et parallélisme demandé. Un tableau de bord usage évite les surprises en fin de mois.
Mesure et suivi
Comment se déroule un pilote Codex ?
Semaine 1 : audit CI, branches protégées, liste premières issues adaptées aux agents. Semaines 2–3 : config GitHub/GitLab, secrets, budgets API. Semaines 4–6 : squad réelle, mesure PR fusionnées vs baseline. Décision go/no-go documentée — extension ou arrêt. Nous ne scaleons qu’avec des garde-fous review renforcés si besoin.
OpenAI
Lancer un pilote Codex
Un dépôt, deux sprints de mesure, puis décision go/no-go.