Titre original : À l'intérieur de la course d'OpenAI pour rattraper Claude Code
Auteur original : Maxwell Zeff, Wired
Traduction originale : Peggy, BlockBeats
Note de l'éditeur : Alors que les agents de programmation IA émergent rapidement, OpenAI, qui a autrefois conduit la vague de l'IA générative avec ChatGPT, est devenu par accident un « suiveur » sur cette voie critique. En contraste frappant, Anthropic, fondé par d'anciens membres d'OpenAI, a rapidement gagné en popularité dans la communauté des développeurs et sur le marché des entreprises avec Claude Code, devenant l'un des leaders importants dans le domaine des outils de programmation IA.
Cet article révèle le véritable processus derrière cette compétition à travers des interviews de dirigeants, d'ingénieurs et de plusieurs développeurs d'OpenAI : depuis la scission du projet OpenAI Codex, le redéploiement des ressources vers ChatGPT et des modèles multimodaux, jusqu'à la réintégration des équipes internes et l'accélération du lancement de produits de programmation IA, OpenAI traverse un tournant de l'ignorance stratégique à une course de rattrapage totale. D'une certaine manière, ce n'est pas un retard en termes de capacité technique, mais plutôt un décalage dans le rythme stratégique : l'explosion de ChatGPT a changé les priorités de l'entreprise, et la relation de coopération avec Microsoft a limité le chemin des produits, tandis qu'Anthropic a misé plus tôt sur la voie de la programmation IA.
Derrière cette compétition, des questions plus profondes commencent à émerger : lorsque les agents IA commencent à assumer de plus en plus de tâches cognitives, le processus de développement logiciel et même le travail de bureau lui-même pourraient être redéfinis.
Voici l'original :
Sam Altman, PDG d'OpenAI, a croisé les jambes sur sa chaise de bureau, levant les yeux vers le plafond, comme s'il réfléchissait à une réponse encore indéfinie. D'une certaine manière, cela est également lié à l'environnement.
Le nouveau siège d'OpenAI à Mission Bay, San Francisco, est un bâtiment moderne en verre et en bois clair, dont l'atmosphère frôle le « temple technologique ». Sur les étagères derrière la réception, des brochures présentant les « Époques de l'IA » sont exposées, comme si elles décrivaient un chemin vers une révélation technologique. Les murs des escaliers sont couverts de posters marquant les jalons du développement de l'intelligence artificielle, dont un qui documente un moment où des milliers de spectateurs ont assisté en direct à une machine battant une équipe d'e-sport de haut niveau lors d'un match de (Dota 2). Dans le couloir, des chercheurs passent en portant des t-shirts d'équipe avec des slogans, dont un qui dit : 「La bonne recherche prend du temps.」 Bien sûr, idéalement, pas trop longtemps.
Nous sommes assis dans une grande salle de réunion. La question que j'ai posée à Altman concerne la révolution de la programmation IA qui balaie l'industrie et pourquoi OpenAI semble ne pas avoir pris de position de leader dans cette vague.
Aujourd'hui, des millions d'ingénieurs logiciels ont commencé à confier une partie de leur travail de programmation à l'IA, ce qui a permis à de nombreuses personnes de la Silicon Valley de faire face à une réalité : l'automatisation pourrait toucher leurs propres emplois. Les agents de programmation (coding agents) sont ainsi devenus l'un des rares scénarios d'application pour lesquels les entreprises sont prêtes à payer cher pour l'IA. Logiquement, un tel moment pourrait tout à fait devenir le prochain 「moment de victoire」 sur les affiches des murs des escaliers d'OpenAI. Mais maintenant, le nom qui occupe les gros titres n'est pas le leur.
La société concurrente d'OpenAI est Anthropic, une entreprise d'IA fondée par d'anciens membres d'OpenAI. Grâce à son produit d'agent de programmation Claude Code, Anthropic a connu une croissance explosive. En février, l'entreprise a révélé que ce produit avait contribué à près d'un cinquième de son chiffre d'affaires, correspondant à un revenu annuel de plus de 2,5 milliards de dollars. En revanche, selon une source bien informée, à la fin janvier, le revenu annuel du produit de programmation OpenAI Codex d'OpenAI n'était que légèrement supérieur à 1 milliard de dollars.
La question est : pourquoi OpenAI est-elle tombée derrière dans cette course à la programmation IA ?
「La valeur de l'avantage de premier arrivé est énorme.」 Sam Altman réfléchit un moment et dit, 「nous l'avons déjà expérimenté avec ChatGPT.」
Cependant, selon lui, c'est maintenant le bon moment pour qu'OpenAI se lance pleinement dans la programmation IA. Il pense que la capacité des modèles existants de l'entreprise est déjà suffisamment puissante pour soutenir des agents de programmation (coding agents) hautement complexes. Bien sûr, cette capacité n'est pas arrivée par hasard, l'entreprise a investi des milliards de dollars dans l'entraînement des modèles.
「Cela va être une énorme affaire,」 a déclaré Altman, 「non seulement à cause de la valeur économique qu'elle apporte, mais aussi à cause de la productivité générale que la programmation peut libérer.」 Il a fait une pause et a ajouté : 「J'utilise rarement ce terme à la légère, mais je pense que cela pourrait très bien être l'un de ces marchés qui atteint des milliers de milliards de dollars.」
Plus loin, il pense que OpenAI Codex pourrait être le « chemin le plus probable » vers l'intelligence artificielle générale (AGI). Selon OpenAI, l'AGI est un système IA capable de dépasser les performances humaines dans la majorité des travaux ayant une valeur économique.
Sam Altman, PDG d'OpenAI. Photographie : Mark Jayson Quines.
Cependant, bien qu'Altman fasse des jugements confiants avec une apparente tranquillité, la réalité au sein de l'entreprise au cours des dernières années est bien plus complexe. Pour comprendre l'histoire interne plus complète, j'ai interviewé plus de 30 personnes bien informées, y compris des dirigeants et employés actuels d'OpenAI ayant accepté d'être interviewés, ainsi que d'anciens employés qui ont présenté le fonctionnement interne de l'entreprise sous des conditions d'anonymat. En combinant ces récits, on peut voir une situation peu commune : OpenAI est en train de rattraper son retard.
Remontons à 2021. À l'époque, Altman et d'autres hauts responsables d'OpenAI ont invité le journaliste de (WIRED) Steven Levy dans leurs bureaux d'origine à Mission, San Francisco, pour assister à la démonstration d'une nouvelle technologie. Il s'agissait d'un projet dérivé de GPT-3, entraîné sur de grandes quantités de code open-source provenant de GitHub.
Lors de la démonstration en direct, les dirigeants ont montré comment l'outil appelé OpenAI Codex peut recevoir des instructions en langage naturel et générer de simples extraits de code.
「Cela peut en fait exécuter des opérations dans le monde informatique pour vous,」 a expliqué Greg Brockman, président et co-fondateur d'OpenAI à l'époque, 「ce que vous avez est un système capable d'exécuter réellement des commandes.」 Même à l'époque, les chercheurs d'OpenAI pensaient déjà que Codex serait la technologie clé pour construire un « super assistant ».
À cette époque, l'agenda d'Altman et Brockman était presque entièrement rempli de réunions avec Microsoft - ce géant du logiciel était en effet le plus grand investisseur d'OpenAI. Microsoft prévoyait d'utiliser Codex pour fournir un soutien technique à l'un de ses premiers produits commerciaux d'IA : un outil de complétion de code appelé GitHub Copilot, qui peut être directement intégré dans l'environnement de développement utilisé quotidiennement par les programmeurs.
Un ancien employé d'OpenAI se souvient qu'à ce stade, Codex 「ne pouvait essentiellement faire que de l'auto-complétion」。 Mais les cadres de Microsoft le considéraient toujours comme un signal important de l'arrivée de l'ère IA.
En juin 2022, lorsque GitHub Copilot a été officiellement publié, il a attiré des centaines de milliers d'utilisateurs en quelques mois.
Greg Brockman, président d'OpenAI. Photographie : Mark Jayson Quines.
L'équipe d'OpenAI initialement responsable de Codex a ensuite été affectée à d'autres projets. Un ancien employé se souvient que le jugement de l'entreprise à l'époque était que les modèles futurs seraient capables de programmation eux-mêmes, donc il n'était pas nécessaire de maintenir une équipe de projet Codex de manière indépendante à long terme. Une partie des ingénieurs a été réaffectée au développement de DALL-E 2, tandis qu'une autre partie s'est tournée vers l'entraînement de GPT-4. À l'époque, cela semblait être le chemin clé pour rapprocher OpenAI de l'AGI.
Ensuite, en novembre 2022, ChatGPT a été lancé et a obtenu plus de 100 millions d'utilisateurs en deux mois. Presque tous les autres projets en interne ont été forcés de faire une pause à cause de cela. Au cours des années suivantes, OpenAI n'a en réalité pas eu d'équipe spécifiquement dédiée aux produits de programmation IA. Un ancien membre ayant participé au projet Codex a déclaré qu'après le succès de ChatGPT, la programmation IA ne semblait plus faire partie de la nouvelle stratégie « produits de consommation en priorité » de l'entreprise. Pendant ce temps, il était généralement admis que ce domaine avait été « couvert » par GitHub Copilot, qui en essence était le terrain de Microsoft. OpenAI fournissait principalement un support de modèle sous-jacent.
Ainsi, en 2023 et 2024, OpenAI a concentré davantage de ressources sur des modèles IA multimodaux et des agents intelligents (agents). Ces systèmes sont conçus pour comprendre simultanément du texte, des images, des vidéos et de l'audio, et pour manipuler le curseur et le clavier comme un humain. Cette direction semblait alors mieux correspondre aux tendances de l'industrie : le modèle de génération d'images Midjourney a rapidement pris d'assaut les réseaux sociaux, et il était généralement admis que les grands modèles de langage devaient être capables de « voir » et « entendre » le monde pour véritablement atteindre un niveau d'intelligence supérieur.
En revanche, Anthropic a choisi une voie différente. Bien que cette entreprise développe également des chatbots et des modèles multimodaux, elle semble avoir réalisé plus tôt le potentiel des capacités de programmation. Dans un récent podcast, Brockman a également admis qu'Anthropic s'était « fortement concentré sur les capacités de programmation » dès ses débuts. Il a noté qu'Anthropic a utilisé non seulement des problèmes de programmation complexes issus de compétitions académiques lors de l'entraînement de ses modèles, mais a également inclus une grande quantité de « code en désordre » provenant de dépôts de code réels.
「C'est une leçon que nous avons réalisée plus tard,」 a déclaré Brockman.
Au début de 2024, Anthropic a commencé à utiliser ces données de véritables dépôts de code pour entraîner Claude 3.5 Sonnet. Lorsque ce modèle a été publié en juin, de nombreux utilisateurs ont été impressionnés par ses capacités de programmation.
Cette performance a été particulièrement validée dans une startup appelée Cursor. Cette entreprise, fondée par un groupe de jeunes dans la vingtaine, a développé un outil de programmation IA permettant aux développeurs de décrire leurs besoins en langage naturel, l'IA modifiant directement le code. Lorsque Cursor a intégré le nouveau modèle d'Anthropic, sa base d'utilisateurs a rapidement augmenté, a révélé une source proche de l'entreprise.
Quelques mois plus tard, Anthropic a commencé à tester en interne son produit d'agent de programmation, Claude Code.
Avec la montée en popularité de Cursor, OpenAI a tenté d'acquérir cette startup. Mais selon plusieurs sources proches de l'entreprise, l'équipe fondatrice de Cursor a refusé cette proposition avant que les négociations ne soient poussées plus loin. Ils estiment que l'industrie de la programmation IA a un potentiel énorme, et souhaitent donc continuer à se développer de manière indépendante.
Andrey Mishchenko, responsable de la recherche Codex chez OpenAI. Photographie : Mark Jayson Quines.
À ce moment-là, OpenAI était en train d'entraîner son premier soi-disant « modèle de raisonnement », OpenAI o1. Ce type de modèle est capable de raisonner progressivement sur des questions avant de donner des réponses. Lors de son annonce, OpenAI a déclaré que ce modèle se distinguait particulièrement par sa capacité à « générer avec précision et déboguer du code complexe ».
Mishchenko explique que l'une des raisons majeures pour lesquelles les modèles IA ont fait des progrès significatifs dans leurs capacités de programmation est que la programmation est une tâche « vérifiable ». Le code peut soit être exécuté, soit ne pas l'être, ce qui offre un signal de retour très clair au modèle. Une fois qu'il y a une erreur, le système peut rapidement comprendre où cela a mal tourné. OpenAI utilise précisément ce cycle de retour pour entraîner continuellement o1 sur des problèmes de programmation plus complexes.
「Sans la capacité d'explorer librement dans des dépôts de code, d'apporter des modifications et de tester ses propres résultats - toutes ces actions font partie des capacités de 'raisonnement' - les agents de programmation d'aujourd'hui ne pourraient pas atteindre le niveau qu'ils ont actuellement.」 a-t-il dit.
D'ici décembre 2024, plusieurs petites équipes au sein d'OpenAI avaient commencé à se concentrer sur les agents de programmation IA. L'une de ces équipes est dirigée par Mishchenko et Thibault Sottiaux. Sottiaux avait travaillé chez Google DeepMind et est maintenant responsable de Codex chez OpenAI.
Au départ, leur intérêt pour les agents de programmation venait principalement des besoins de recherche internes, espérant utiliser l'IA pour automatiser de nombreuses tâches d'ingénierie répétitives, comme la gestion des tâches d'entraînement des modèles et la surveillance de l'état de fonctionnement des clusters GPU.
Une autre tentative parallèle est dirigée par Alexander Embiricos. Il était auparavant responsable du projet d'agents multimodaux d'OpenAI et est maintenant responsable du produit Codex. Embiricos avait développé un projet de démonstration appelé Jam, qui s'est rapidement répandu au sein de l'entreprise.
Thibault Sottiaux, responsable d'OpenAI Codex. Photographie : Mark Jayson Quines.
Contrairement au contrôle de l'ordinateur par souris et clavier, Jam peut accéder directement à la ligne de commande de l'ordinateur. La démonstration de Codex en 2021 ne montrait que l'IA générant du code pour les humains, qui l'exécutaient manuellement ; alors que la version d'Embiricos pouvait exécuter elle-même ce code. Il se souvient avoir été presque choqué de voir une page enregistrant en temps réel les actions de Jam se rafraîchir constamment sur son ordinateur portable.
「Il fut un temps où je pensais que les interactions multimodales pourraient être le chemin pour réaliser notre mission. Par exemple, les humains partagent leur écran avec l'IA toute la journée et travaillent ensemble.」 a déclaré Embiricos, 「Puis cela est devenu très clair : peut-être que donner aux modèles un accès programmatique direct à l'ordinateur est la véritable façon d'atteindre cet objectif.」
Ces projets dispersés ont mis des mois à s'intégrer progressivement dans une direction unifiée. Au début de 2025, lorsque OpenAI a terminé l'entraînement de l'OpenAI o3, un modèle optimisé pour les tâches de programmation par rapport à OpenAI o1, l'entreprise avait enfin la base technique pour construire de véritables produits de programmation IA. Mais en parallèle, Claude Code d'Anthropic était déjà prêt à être publié.
Avant le lancement de Claude Code (qui a été lancé sous forme de « prévisualisation de recherche limitée » en février 2025 et a été entièrement mis en ligne en mai), le modèle dominant dans le domaine de la programmation IA était encore appelé « vibe coding ». Les développeurs poussaient les progrès des projets à l'aide d'outils d'assistance IA, tout en gardant le contrôle humain sur la direction, tandis que l'IA complétait les réalisations concrètes dans le processus. Ces outils ont déjà attiré des investissements de plusieurs centaines de millions de dollars.
Mais le nouveau produit d'Anthropic a changé ce modèle. Comme la démonstration de Jam, Claude Code peut fonctionner directement via la ligne de commande de l'ordinateur, ce qui signifie qu'il peut accéder à tous les fichiers et applications du développeur. La programmation n'est plus simplement « assistée par IA », mais les développeurs peuvent confier l'entièreté de leur travail à l'agent IA.
Face à ce changement, OpenAI a commencé à accélérer le lancement de produits concurrents. Sottiaux se souvient avoir constitué une « équipe de sprint » en mars 2025, dont la mission était d'intégrer plusieurs équipes internes de l'entreprise en quelques semaines pour lancer rapidement des produits de programmation IA.
Pendant ce temps, Altman a également essayé de réaliser un « virage » par le biais d'acquisitions, en offrant 3 milliards de dollars pour acquérir la startup de programmation IA Windsurf. Les dirigeants d'OpenAI estiment que cette transaction apporterait à l'entreprise un produit de programmation IA mature, une équipe expérimentée et une base de clients d'entreprise prête à l'emploi.
Mais cette acquisition a ensuite été bloquée. Selon le Wall Street Journal, le problème venait du principal partenaire d'OpenAI, Microsoft. Microsoft espérait obtenir un accès à la propriété intellectuelle de Windsurf. Depuis 2021, Microsoft utilise les modèles d'OpenAI pour fournir un soutien technique à GitHub Copilot, qui est également devenu l'un des moments forts des appels de résultats financiers de Microsoft. Mais avec le lancement de nouvelles expériences d'agents de programmation IA comme Cursor, Windsurf et Claude Code, GitHub Copilot a commencé à paraître comme s'il était resté à l'étape de l'ancienne génération d'outils IA. Si OpenAI lançait un nouveau produit de programmation, cela ne serait pas nécessairement une bonne nouvelle pour Microsoft.
Les négociations sur cette acquisition ont eu lieu à un moment où la relation entre OpenAI et Microsoft était la plus tendue. Les deux parties étaient en train de renégocier l'accord de collaboration, tandis qu'OpenAI essayait de réduire le contrôle de Microsoft sur ses produits IA et ses ressources de calcul. Finalement, l'acquisition de Windsurf est devenue la victime de ce jeu. En juillet, OpenAI a abandonné cette transaction. Par la suite, Google a embauché l'équipe fondatrice de Windsurf, tandis que les autres employés ont été rachetés par une autre entreprise de programmation IA, Cognition.
「À l'époque, j'espérais vraiment que cette transaction puisse être conclue,」 a déclaré Altman, 「mais toutes les transactions ne peuvent pas être contrôlées.」 Il a déclaré que, bien qu'il espérait à l'origine que l'acquisition de Windsurf « pourrait accélérer nos progrès dans une certaine mesure », il était également très impressionné par l'élan de l'équipe Codex. Pendant les négociations, Sottiaux et Embiricos continuaient de développer des produits et de lancer des mises à jour.
En août, Altman a décidé d'accélérer le processus.
Alexander Embiricos, responsable produit d'OpenAI Codex. Photographie : Mark Jayson Quines.
Greg Brockman aime mesurer les capacités de l'IA avec un petit jeu qu'il a conçu lui-même, le 「test de Turing inversé」. Il y a quelques années, il a écrit le code de ce jeu de ses propres mains, et aujourd'hui, il confie la tâche à l'agent IA de tout réimplémenter depuis zéro.
Les règles du jeu sont simples : deux joueurs humains sont assis devant des ordinateurs différents, et chacun voit deux fenêtres de chat sur son écran. L'une des fenêtres est connectée à un autre joueur humain, l'autre à l'IA. Les joueurs doivent deviner quelle fenêtre est l'IA tout en essayant de faire croire à l'adversaire qu'ils sont l'IA.
Brockman a déclaré qu'au cours de la majeure partie de l'année précédente, le modèle le plus performant d'OpenAI mettait plusieurs heures à construire un tel jeu, nécessitant de nombreuses instructions et aides explicites de la part des humains. Mais en décembre de l'année précédente, Codex était déjà capable de générer directement une version entièrement fonctionnelle avec une seule invite soigneusement conçue, utilisant le nouveau modèle GPT-5.2.
Ce changement n'a pas seulement été remarqué par Brockman. Des développeurs du monde entier ont également commencé à réaliser que les capacités des agents de programmation IA avaient brusquement fait un bond en avant. Les discussions autour de la programmation IA, initialement centrées sur Claude Code, ont rapidement dépassé le cercle technologique de la Silicon Valley pour devenir un sujet d'intérêt pour les médias grand public.
Même certains utilisateurs ordinaires sans expérience en programmation commencent à utiliser l'IA pour créer directement leurs propres projets logiciels.
Cette vague d'augmentation d'utilisation n'est pas un hasard. Pendant cette période, Anthropic et OpenAI ont investi massivement pour acquérir davantage d'utilisateurs d'agents de programmation IA. Plusieurs développeurs ont déclaré à (WIRED) que leur abonnement de 200 dollars par mois pour Codex ou Claude Code leur permettait en réalité d'obtenir une valeur d'utilisation supérieure à 1000 dollars. Ce plafond assez « généreux » est essentiellement une stratégie de marché : d'abord habituer les développeurs à utiliser les outils de programmation IA dans leur travail quotidien, puis facturer selon l'utilisation dans le cadre des entreprises.
Selon plusieurs personnes informées, en septembre 2025, l'utilisation de Codex ne représentait qu'environ 5 % de celle de Claude Code. Mais en janvier 2026, la base d'utilisateurs de Codex avait déjà augmenté pour atteindre environ 40 % de celle de Claude Code.
Le développeur George Pickett, qui a travaillé pendant 10 ans dans des start-ups technologiques, a récemment même commencé à organiser des rencontres en personne sur le thème de Codex.
「Je pense qu'il est évident que nous remplaçons les emplois de bureau par des agents IA,」 a déclaré Pickett, 「quant à ce que cela signifie pour la société, pour être honnête, personne ne peut vraiment le dire. Cela va certainement avoir un impact énorme, mais je reste globalement assez optimiste pour l'avenir.」
Pendant ce temps, Simon Last, co-fondateur de la société de logiciels de productivité Notion, évaluée à environ 11 milliards de dollars, a déclaré qu'après la sortie de GPT-5.2, lui et l'équipe d'ingénieurs principaux de son entreprise étaient passés à l'utilisation de Codex, principalement en raison de sa meilleure stabilité.
「Je trouve que Claude Code me 'trompe' souvent,」 a déclaré Last, 「il dit que la tâche est en cours d'exécution, mais en réalité, elle ne l'est pas.」
Katy Shi, chercheuse chez OpenAI. Photographie : Mark Jayson Quines.
Katy Shi, responsable de la recherche sur le comportement du modèle Codex chez OpenAI, a déclaré que bien que certaines personnes décrivent le style par défaut de Codex comme 「pain sec」, de plus en plus d'utilisateurs commencent à apprécier cette manière de communiquer qui n'essaie pas de plaire. 「Beaucoup de travail d'ingénierie consiste essentiellement à accepter des retours critiques sans les prendre comme des offenses.」 a-t-elle déclaré.
Pendant ce temps, certaines grandes entreprises ont déjà commencé à adopter Codex. Fidji Simo, PDG des affaires d'application d'OpenAI, a déclaré : 「ChatGPT est devenu le synonyme de l'IA, ce qui nous donne un énorme avantage sur le marché B2B. Les entreprises sont plus disposées à déployer des technologies que leurs employés connaissent déjà.」 Elle a ajouté que la stratégie principale de vente de Codex par OpenAI est de l'emballer avec ChatGPT et d'autres produits d'OpenAI.
Jeetu Patel, président et directeur produit de Cisco, a clairement indiqué à ses employés de ne pas s'inquiéter des coûts d'utilisation de Codex, car l'essentiel est de se familiariser rapidement avec cet outil. Lorsque les employés s'inquiètent de savoir si « utiliser ces outils les rendra-t-il au chômage », la réponse de Patel est : 「Non. Mais je peux garantir que si vous ne les utilisez pas, vous serez au chômage, car vous deviendrez moins compétitif.」
Aujourd'hui, l'anxiété autour des agents de programmation IA dépasse de loin le cercle technologique de la Silicon Valley. Le mois dernier, le Wall Street Journal a attribué une partie d'une vente massive d'actions technologiques d'une valeur de 1 trillion de dollars à Claude Code, les investisseurs s'inquiétant de la possibilité que le développement de logiciels soit bientôt remplacé à grande échelle par l'IA. Quelques semaines plus tard, après qu'Anthropic a annoncé que Claude Code pouvait être utilisé pour moderniser d'anciens systèmes fonctionnant sous COBOL (un système très courant sur les machines IBM), l'action d'IBM a connu sa pire journée en 25 ans.
Pendant ce temps, OpenAI s'efforce également de faire entrer les agents de programmation IA dans le centre du débat public. L'entreprise a même dépensé des millions de dollars pour diffuser une publicité sur OpenAI Codex pendant le Super Bowl, plutôt que de promouvoir ChatGPT.
Au siège d'OpenAI à Mission Bay, presque personne n'a besoin d'être convaincu d'utiliser Codex. De nombreux ingénieurs que j'ai interviewés ont déclaré qu'ils codent rarement eux-mêmes maintenant, passant la plupart de leur temps à dialoguer avec Codex. Parfois, ils font même des « échanges collectifs ».
Au siège, j'ai assisté à un hackathon Codex. Environ 100 ingénieurs sont entassés dans une grande salle, chacun ayant quatre heures pour réaliser le meilleur projet de démonstration avec Codex. Un haut responsable d'OpenAI se tient à l'avant, regardant son ordinateur portable tout en annonçant les noms des équipes avec un microphone. Les représentants de chaque équipe montent nerveusement sur scène et présentent leurs projets IA avec une voix légèrement tremblante. L'équipe gagnante reçoit un sac à dos Patagonia en récompense.
De nombreux projets ont été développés avec Codex et visent également à aider les ingénieurs à mieux utiliser Codex. Par exemple, une équipe a développé un outil qui peut automatiquement organiser les messages Slack en rapports hebdomadaires ; un autre groupe a créé un guide interne IA similaire à Wikipedia pour expliquer les divers services internes d'OpenAI. Dans le passé, ces prototypes prenaient souvent plusieurs jours ou semaines pour être complétés, alors qu'aujourd'hui, un après-midi suffit.
En sortant, j'ai rencontré Kevin Weil, un ancien cadre d'Instagram, maintenant responsable du département « OpenAI for Science » d'OpenAI. Il m'a dit que Codex était en train de terminer des tâches de projet pour lui toute la nuit, et qu'il vérifierait les résultats le lendemain matin. Ce mode de travail était devenu la routine pour lui et des centaines d'employés d'OpenAI. L'un des objectifs d'OpenAI en 2026 est de développer un « stagiaire automatisé » pour faire des recherches sur l'IA elle-même.
Simo a déclaré qu'à l'avenir, Codex ne serait pas seulement utilisé pour la programmation, mais espère devenir le moteur d'exécution des tâches dans ChatGPT et tous les produits d'OpenAI, accomplissant diverses tâches pratiques pour les utilisateurs. Altman a également déclaré qu'il espérait lancer une version générale de Codex, mais il s'inquiète toujours des risques de sécurité.
Il a dit qu'à la fin janvier 2026, un ami sans formation technique lui avait demandé de l'aider à installer un agent de programmation IA très populaire, OpenClaw. Altman a refusé cette demande, car selon lui, 「ce n'est clairement pas une bonne idée pour le moment », par exemple, OpenClaw pourrait supprimer des fichiers importants par erreur.
Ironiquement, quelques semaines plus tard, OpenAI a annoncé avoir embauché les développeurs d'OpenClaw.
De nombreux développeurs m'ont dit qu'aujourd'hui, la concurrence entre Codex et Claude Code n'a jamais été aussi intense. Mais avec ces outils qui augmentent constamment en capacité et sont de plus en plus intégrés dans les flux de travail des gestionnaires d'entreprise, les défis auxquels la société doit faire face ne se limitent plus à « quel outil de programmation IA utiliser ».
Amelia Glaese, vice-présidente de la recherche chez OpenAI et responsable de l'alignement. Photographie : Mark Jayson Quines.
Certaines agences de réglementation s'inquiètent que dans la course pour rattraper Claude Code, OpenAI pourrait reléguer les problèmes de sécurité au second plan. Une organisation à but non lucratif appelée Midas Project a accusé OpenAI d'avoir affaibli ses engagements en matière de sécurité lors du lancement de GPT-5.3-Codex, n'ayant pas suffisamment divulgué les risques potentiels de ce modèle en matière de cybersécurité.
À cela, Glaese répond que OpenAI n'a pas sacrifié la sécurité pour faire avancer Codex, et que la société a également déclaré que le projet Midas avait mal interprété ses engagements en matière de sécurité.
Même Greg Brockman, co-fondateur d'OpenAI qui a fait un don de 25 millions de dollars à un super PAC pro-IA et à une organisation soutenant Donald Trump pour soutenir le développement de l'IA, reste partagé sur cette nouvelle réalité.
Dans le cercle des ingénieurs de la Silicon Valley, Brockman est connu pour son style de gestion « extrêmement impliqué » : ce genre de patron qui vérifiera des détails dans le code jusqu'à la veille du lancement d'un produit. D'une certaine manière, cette approche de travail plus « lâche » lui donne un certain soulagement. 「Vous vous rendez compte que votre cerveau était occupé par beaucoup de détails qui ne sont en fait pas nécessaires,」 a-t-il dit.
Mais en même temps, lorsque quelqu'un devient le « PDG d'une flotte de centaines de milliers d'agents IA », utilisant ces systèmes pour exécuter vos objectifs et votre vision, il est également difficile de plonger dans les détails de la résolution de chaque problème.
「D'une certaine manière, cela donne l'impression que l'on perd le 'pouls' du problème lui-même.」 a déclaré Brockman.
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