OpenAI ajoute Computer History à l’application ChatGPT pour macOS, afin de donner à ChatGPT et Codex un contexte local sur le travail récent de l’utilisateur.
La fonction, annoncée dans le changelog officiel ChatGPT et Codex, est opt-in et désactivée par défaut. Elle transforme l’activité de certaines applications et de certains sites autorisés en mémoires et en timeline consultables par ChatGPT et Codex. OpenAI la présente comme le remplacement de Chronicle, une préversion de recherche qui s’appuyait sur des captures d’écran.
Une mémoire locale issue des interactions
Computer History ne capture pas l’écran, les enregistrements vidéo, le micro ni l’audio système, selon la documentation. Le système s’appuie plutôt sur des événements d’interaction exposés par macOS : clics, frappe, raccourcis clavier, changements d’application et contexte rendu disponible par les fonctions d’accessibilité. Ces événements sont ensuite résumés en fichiers mémoire locaux.
La fonction vise plusieurs usages pratiques : retrouver ce que l’on faisait avant une pause, identifier un document récemment consulté, résumer la journée ou repérer des workflows répétitifs que Codex pourrait transformer en skills ou en automatisations. Pour les équipes Business et Enterprise, un administrateur doit d’abord accorder l’accès avant que chaque membre puisse l’activer individuellement.
Des garde-fous de confidentialité
OpenAI insiste sur les contrôles utilisateur. Il est possible de choisir les applications et sites qui contribuent à l’historique, de mettre la collecte en pause, de consulter la timeline, de révéler les fichiers mémoire dans le Finder et de supprimer des éléments. Les événements temporaires sont conservés jusqu’à 48 heures sur le Mac, puis traités pour produire des mémoires locales. OpenAI indique ne pas les conserver après traitement ni les utiliser pour l’entraînement.
La disponibilité initiale reste limitée : Computer History concerne ChatGPT Pro, Business et Enterprise sur macOS, mais pas encore l’Espace économique européen, la Suisse ni le Royaume-Uni. La fonction nécessite aussi Memories et n’est pas disponible avec une clé API ou Amazon Bedrock.
Notre analyse
Computer History répond à un besoin récurrent des agents : comprendre le contexte sans demander à l’utilisateur de tout reformuler. Le bénéfice est clair pour Codex, qui peut reprendre un travail interrompu ou détecter une routine. Mais ce type de mémoire augmente aussi le risque de prompt injection depuis les contenus consultés. OpenAI le reconnaît dans sa documentation et recommande de mettre la collecte en pause pendant des communications sensibles.
La réussite dépendra donc moins de l’effet de démonstration que de la confiance dans les contrôles. Une mémoire utile doit rester lisible, effaçable et limitée aux sources choisies. C’est cette granularité qui dira si Computer History devient une vraie couche de contexte pour les agents ou une fonction réservée aux utilisateurs les plus avertis.
