Le Developer Mode de ChatGPT active les MCP

Résumer cet article avec :

ChatGPT vient de franchir une étape majeure en devenant un agent actif, capable d’interagir directement avec des outils externes pour lire et modifier des données. OpenAI a déployé le 10 septembre 2025 un Developer Mode en version bêta, réservé aux abonnés ChatGPT Pro et Plus, qui transforme le chatbot en une plateforme d’automatisation puissante mais risquée. Cette évolution, rendue possible par le Model Context Protocol (MCP), ouvre la voie à des intégrations profondes en entreprise, tout en soulevant des questions critiques sur la sécurité et la responsabilité des développeurs.

À retenir

ChatGPT passe en mode « read-write » : le Developer Mode permet désormais des actions d’écriture sur des outils externes (CRM, paiements, calendriers), via le protocole MCP, en plus des opérations en lecture seule.

Disponibilité limitée : accessible depuis le 10 septembre 2025 aux abonnés ChatGPT Pro et Plus sur le web, en version bêta.

Risques majeurs identifiés : injections de prompt, destruction de données, serveurs MCP malveillants ; OpenAI exige une validation explicite pour toute action d’écriture.

Standardisation via MCP : protocole ouvert introduit par Anthropic fin 2024, adopté comme référence par l’industrie pour connecter les IA aux outils métiers.

Cas d’usage concrets : automatisation de factures, gestion de tickets Jira, déclenchement de workflows Zapier, ou analyse de logs avec actions correctives.

Configuration technique exigeante : nécessite des jetons API, des portées OAuth précises et une gestion d’erreur robuste pour éviter les failles.

ChatGPT devient un agent actif : ce que change le Developer Mode

Le 10 septembre 2025, OpenAI a activé une fonctionnalité attendue : le Developer Mode pour ChatGPT, marquant sa transition d’un assistant conversationnel passif à un agent capable d’agir sur des systèmes externes. Cette évolution repose sur le Model Context Protocol (MCP), un standard ouvert qui permet aux grands modèles de langage d’interagir avec des outils tiers via des connecteurs normalisés. Désormais, les utilisateurs éligibles peuvent automatiser des tâches complexes, de la génération de factures à la mise à jour de bases de données, directement depuis l’interface de ChatGPT.

Un bond technologique : de la lecture à l’écriture

Auparavant limité à des opérations en lecture seule (récupération de données, requêtes), ChatGPT peut maintenant effectuer des actions d’écriture grâce au Developer Mode. Cela signifie qu’il peut :

Modifier des enregistrements dans un CRM comme Salesforce ou HubSpot ;
Créer et envoyer des factures via des passerelles de paiement (Stripe, PayPal) ;
Mettre à jour des tickets dans Jira ou déclencher des workflows dans Zapier ;
Analyser des logs d’erreur et ouvrir automatiquement des incidents dans des outils de monitoring.

Cette capacité s’appuie sur des connecteurs MCP, décrits via des schémas JSON, qui exposent les fonctionnalités accessibles à ChatGPT. Par exemple, un connecteur pour un outil de gestion de projet pourrait permettre de créer une tâche, d’assigner un responsable et de définir une échéance, le tout via une simple instruction en langage naturel.

Public cible et conditions d’accès

Le Developer Mode est pour l’instant réservé aux abonnés ChatGPT Pro (20 €/mois) et Plus (10 €/mois), avec une activation manuelle requise. Pour y accéder, les utilisateurs doivent :

Se rendre dans « Paramètres → Connecteurs → Avancé → Mode Développeur » ;
Importer un serveur MCP distant via l’onglet Connecteurs ou directement dans le champ de chat ;
Configurer l’authentification (OAuth ou sans authentification) et les permissions.

OpenAI insiste sur la nécessité d’une validation explicite pour toute action d’écriture, avec des garde-fous comme des confirmations séparées et des contrôles d’accès stricts. Les développeurs sont responsables de la sécurité des outils connectés, un point critique compte tenu des risques identifiés.

Positionnement : une « couche d’orchestration » pour les entreprises

OpenAI présente ChatGPT comme une interface universelle pour les systèmes d’entreprise, capable d’orchestrer des workflows distribués. Contrairement à des solutions comme Claude Web (qui gère les objets structurés), ChatGPT convertit les retours d’outils en chaînes de caractères, ce qui simplifie l’intégration mais peut poser des défis pour des données complexes. L’objectif est de permettre aux développeurs de prototyper et affiner des intégrations directement dans le chat, sans avoir à coder des interfaces dédiées.

Une démonstration interne a montré un développeur créant une facture via un fournisseur de paiement en une seule instruction, illustrant le potentiel pour les opérations métiers. Cependant, cette simplicité apparente cache une complexité technique, notamment la nécessité de bien définir les jetons API et les portées OAuth pour éviter les abus.

Le Model Context Protocol (MCP) : standardisation et défis techniques

Le Model Context Protocol (MCP), introduit par Anthropic fin 2024, est le socle technique qui rend possible cette évolution. Ce protocole ouvert vise à résoudre un problème historique : l’intégration fastidieuse et sur mesure requise pour connecter les modèles d’IA à chaque nouvel outil. En standardisant les interactions via des schémas JSON, le MCP permet une mise à l’échelle rapide des systèmes connectés, tout en réduisant les coûts de développement.

Un protocole adopté par l’industrie

Le MCP a rapidement gagné en popularité, salué par des figures comme Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, comme un « bon protocole pour l’ère des agents IA ». Son adoption comme standard industriel a favorisé l’émergence d’un écosystème de connecteurs prêts à l’emploi, compatibles avec des outils comme :

Catégorie	Exemples d’outils compatibles
Gestion de projet	Jira, Trello, Asana
CRM	Salesforce, HubSpot, Zoho
Paiements	Stripe, PayPal, Square
Automatisation	Zapier, Make (ex-Integromat)
Monitoring	Datadog, Sentry, New Relic

Ces connecteurs permettent à ChatGPT d’agir comme un intermédiaire universel, traduisant les instructions en langage naturel en actions concrètes dans des systèmes hétérogènes.

Fonctionnement technique : schémas JSON et flux de données

Techniquement, un connecteur MCP est défini par un schéma JSON qui décrit :

Les capacités disponibles (ex : « créer une tâche », « mettre à jour un contact ») ;
Les paramètres requis (champs obligatoires, types de données) ;
Les méthodes d’authentification (OAuth 2.0, clés API).

ChatGPT interagit avec ces connecteurs via deux protocoles principaux :

Server-Sent Events (SSE) : pour des flux de données en temps réel ;
HTTP streaming : pour des échanges bidirectionnels asynchrones.

Par exemple, pour envoyer une facture via Stripe, ChatGPT :

Récupère le schéma JSON du connecteur Stripe ;
Valide les paramètres (montant, destinataire, devise) ;
Envoie la requête d’écriture après confirmation de l’utilisateur ;
Reçoit et affiche le résultat (succès/échec) dans le chat.

Cette architecture permet une intégration fluide, mais impose aux développeurs de maîtriser les subtilités des schémas et des permissions pour éviter les erreurs.

Limites et défis persistants

Malgré ses avantages, le MCP présente des contraintes techniques :

Conversion des données : ChatGPT traite les retours d’outils comme du texte, ce qui peut poser problème pour des structures complexes (ex : tableaux imbriqués). Claude Web gère mieux les objets structurés sur ce point ;
Gestion des fichiers : des rapports de la communauté OpenAI signalent des difficultés avec les uploads/downloads de fichiers volumineux ;
Latence : les actions en écriture peuvent introduire des délais, surtout avec des outils tiers lents ;
Compatibilité : tous les outils métiers ne proposent pas encore de connecteurs MCP natifs.

Ces défis soulignent la nécessité d’une phase de test rigoureuse avant déploiement en production, surtout pour des workflows critiques.

Risques et sécurité : les avertissements d’OpenAI

OpenAI a accompagné le lancement du Developer Mode d’un avertissement sans équivoque : ces nouvelles capacités introduisent des risques de sécurité majeurs, nécessitant une vigilance accrue. Les dangers identifiés incluent des attaques par injection de prompt, des erreurs de modèle pouvant corrompre des données, et des serveurs MCP malveillants conçus pour voler ou altérer des informations. Un rapport de Backslash Security (juillet 2025) a révélé des vulnérabilités généralisées dans les serveurs MCP publics, soulignant la fragilité de l’écosystème.

Typologie des menaces et scénarios critiques

Trois risques principaux ont été documentés :

Injections de prompt : un acteur malveillant pourrait manipuler les instructions envoyées à ChatGPT pour exécuter des actions non autorisées (ex : supprimer des données, modifier des permissions) ;
Destruction de données : une erreur de modèle ou un connecteur mal configuré pourrait écraser des enregistrements critiques (ex : base de clients, historiques de transactions) ;
Serveurs MCP compromis : un serveur piraté pourrait intercepter des données sensibles (ex : identifiants, informations financières) ou exécuter des commandes frauduleuses.

Un exemple concret : un connecteur MCP pour un outil de gestion de stocks, mal sécurisé, pourrait permettre à un attaquant de :

Modifier les niveaux de stock pour déclencher des ruptures artificielles ;
Rediriger des commandes vers des adresses frauduleuses ;
Exfiltrer des données clients.

OpenAI souligne que la responsabilité incombe entièrement aux développeurs pour :

Vérifier la sécurité des outils externes ;
Limiter les permissions via OAuth ;
Implémenter des mécanismes de récupération en cas d’erreur.

Mesures de mitigation et bonnes pratiques

Pour limiter les risques, OpenAI a mis en place plusieurs garde-fous :

Confirmation explicite : toute action d’écriture nécessite une validation manuelle par défaut ;
Portées OAuth restrictives : les jetons API doivent être limités aux opérations strictement nécessaires ;
Inspection des payloads JSON : les développeurs peuvent vérifier les données échangées avant exécution ;
Journalisation : les actions sont tracées pour audit.

Les recommandations supplémentaires incluent :

Utiliser des environnements de test pour valider les connecteurs ;
Éviter les connecteurs tiers non certifiés ;
Mettre en place des sauvegardes automatiques avant les opérations d’écriture ;
Former les équipes aux bonnes pratiques de prompt engineering pour éviter les injections.

Un exemple de prompt sécurisé : « Génère une facture pour le client ID-12345 via Stripe, mais ne confirme pas l’envoi sans ma validation explicite. Affiche d’abord le montant et les détails. »

Un écosystème en tension entre innovation et sécurité

La rapidité d’adoption du MCP a révélé une fragilité structurelle : selon Backslash Security, 60 % des serveurs MCP publics analysés en juillet 2025 présentaient au moins une vulnérabilité critique (ex : absence de validation d’entrée, authentification faible). Cette situation reflète un déséquilibre entre standardisation et sécurisation :

D’un côté, le MCP accélère l’intégration des IA dans les workflows métiers ;
De l’autre, la course à l’innovation laisse peu de temps pour auditer les connecteurs.

OpenAI collabore avec des acteurs comme Anthropic et Google DeepMind pour établir des normes de sécurité communes, mais l’écosystème reste jeune. Les entreprises sont invitées à :

Privilégier les connecteurs certifiés par des tiers de confiance ;
Exiger des audits de sécurité réguliers ;
Limiter l’exposition des données sensibles.

Cas d’usage et potentiel pour les entreprises

Malgré les risques, le Developer Mode offre des opportunités concrètes pour automatiser des processus métiers répétitifs ou complexes. Les démonstrations d’OpenAI ont mis en avant des scénarios comme la gestion de factures, la résolution d’incidents techniques, ou la synchronisation de données entre outils. Pour les développeurs, cette flexibilité réduit le temps de développement, tandis que les entreprises gagnent en efficacité opérationnelle.

Automatisation des opérations quotidiennes

Voici trois exemples documentés :

Gestion financière : un comptable utilise ChatGPT pour :
1. Extraire les données de ventes depuis un ERP ;
2. Générer des factures au format PDF via Stripe ;
3. Envoyer les factures par email avec un suivi automatisé.
Résultat : réduction de 70 % du temps passé sur ces tâches.
Support technique : une équipe IT configure ChatGPT pour :
1. Analyser les logs d’erreur dans Datadog ;
2. Créer un ticket dans Jira avec les détails de l’incident ;
3. Notifier l’équipe concernée via Slack.
Avantage : résolution plus rapide des incidents avec moins d’interventions manuelles.
Gestion de projet : un chef de produit demande à ChatGPT de :
1. Mettre à jour le statut d’une tâche dans Asana ;
2. Planifier une réunion de revue dans Google Calendar ;
3. Envoyer un résumé aux parties prenantes.
Bénéfice : synchronisation automatique des outils sans basculer entre interfaces.

Flexibilité pour les développeurs, défis pour les DSI

Pour les développeurs, le Developer Mode offre une liberté inédite :

Prototypage rapide d’intégrations sans écrire de code ;
Combinaison de plusieurs connecteurs pour des workflows multi-étapes ;
Itérations directes dans le chat pour affiner les paramètres.

Cependant, les directions des systèmes d’information (DSI) doivent gérer :

La prolifération des connecteurs non contrôlés ;
La complexité des permissions (ex : un jeton API mal configuré peut exposer des données) ;
L’audit des actions pour garantir la conformité (RGPD, normes sectorielles).

Une solution émergente : les sandbox MCP, des environnements isolés pour tester les connecteurs avant déploiement. OpenAI travaille également sur des outils de monitoring en temps réel pour détecter les comportements anormaux (ex : volume inhabituel de requêtes d’écriture).

Comparatif : ChatGPT vs. alternatives pour l’automatisation

ChatGPT en Developer Mode se positionne face à des solutions comme Zapier, Make, ou Claude Web. Voici une comparaison clé :

Critère	ChatGPT (Developer Mode)	Zapier/Make	Claude Web (Anthropic)
Type d’intégration	Agents conversationnels + MCP	Automatisation low-code	Agents IA + objets structurés
Flexibilité	Haute (langage naturel + combinaisons libres)	Moyenne (workflows prédéfinis)	Élevée (gestion native des structures de données)
Sécurité	Risques élevés (injections, données)	Contrôles standardisés	Modèle plus robuste contre les prompts malveillants
Coût	Inclus dans abonnements Pro/Plus (10–20 €/mois)	Freemium + abonnements (à partir de 20 €/mois)	Tarification entreprise (sur devis)
Cas d’usage idéaux	Automatisations complexes, prototypage rapide	Workflows simples et répétitifs	Traitement de données structurées, analyses
Public cible	Développeurs, entreprises techniques	Non-techniques, PME	Entreprises avec besoins en données complexes

ChatGPT se distingue par sa capacité à orchestrer des tâches multi-outils via le langage naturel, mais son adoption en entreprise exige une stratégie de gouvernance claire pour mitiger les risques. Les alternatives comme Zapier restent plus adaptées aux besoins simples, tandis que Claude Web est privilégié pour les données structurées.

Perspectives : vers une démocratisation des agents IA ?

Le Developer Mode de ChatGPT s’inscrit dans une tendance plus large : la montée en puissance des agents IA autonomes. D’ici 2026, Gartner prévoit que 40 % des entreprises utiliseront des agents conversationnels pour automatiser des tâches opérationnelles. Cependant, plusieurs obstacles persistent :

Sécurité : l’écosystème MCP doit mûrir pour réduire les vulnérabilités ;
Régulation : les cadres légaux (ex : RGPD) devront évoluer pour encadrer ces agents ;
Acceptation utilisateur : la confiance dans les systèmes autonomes reste limitée.

OpenAI mise sur des partenariats avec des éditeurs de logiciels (ex : Salesforce, Atlassian) pour proposer des connecteurs MCP certifiés, réduisant ainsi la charge de sécurité pour les entreprises. À terme, cette collaboration pourrait faire de ChatGPT une plateforme centrale pour l’automatisation, à condition que les risques soient maîtrisés.