Supersocks@iamsupersocks
OpenAI a fait trois annonces en 24 h. Tout le monde parle de la superapp (ChatGPT + Codex + Atlas fusionnés).
Le vrai sujet, c’est autre chose.
C’est un ingénieur qui, il y a un an, ne faisait pas confiance à l’autocomplétion et qui affirme aujourd’hui qu’en 2028, un data center remplacera Google.
Jakub Pachocki, chief scientist d’OpenAI, vient de donner une interview exclusive à MIT Technology Review.
Le même jour, ils rachètent Astral, un éditeur d’outils Python.
Trois annonces en 24 heures. Ce n’est pas une coïncidence. C’est un reboot.
L’objectif est unique : construire un chercheur IA autonome.
Un système multi-agents capable de travailler seul sur des problèmes complexes pendant des jours, sans supervision.
Timeline : AI research intern en septembre 2026. Système complètement autonome en 2028. Pachocki l’appelle le « North Star ».
Optimiste ? Oui.
Mais avec les progrès de Codex et des modèles de raisonnement, c’est potentiellement réaliste. On verra.
Et « tout le reste » inclut un aveu : OpenAI s’est dispersé. Sora a stagné après son lancement. Leur mode agent a perdu ses utilisateurs. Trop de projets, pas assez de focus.
Fidji Simo, leur Chief of Applications, a nommé la cause en interne : Anthropic. Le mot exact : « wake-up call ».
Contexte : un all-hands le 16 mars, rapporté par le Wall Street Journal. Elle a dit que l’entreprise ne pouvait pas « se laisser distraire par des side quests ».
Pendant qu’OpenAI lançait un navigateur, un générateur vidéo et un appareil hardware avec Jony Ive, Anthropic misait sur deux choses : le code et l’entreprise. Claude Code, Cowork. Résultat : ils ont pris le marché enterprise.
Anthropic a doublé son revenu en deux mois début 2026, presque entièrement grâce à Claude Code.
Maintenant OpenAI rembobine. Tout dans un seul produit. Tout vers un seul objectif.
Pachocki est un puriste vim.
Il tapait tout son code à la main, sans autocomplétion, il y a encore un an. C’est ce même type qui dit aujourd’hui : dans deux ans, un data center fera le travail de tout un labo de recherche.
Ce qui l’a converti : Codex. La version GPT-5.3-Codex a contribué à sa propre création.
OpenAI le dit dans son blog post du 5 février : l’équipe a utilisé des versions préliminaires du modèle pour débuguer son propre entraînement, gérer son déploiement, diagnostiquer ses résultats de tests.
Récursivité. Le modèle a débugué son propre pipeline d’entraînement.
Pachocki dit qu’il ne déléguerait pas la conception d’un système entier. Mais une semaine de code expérimental en un week-end : « c’est difficile d’argumenter contre ça ».
Le pari : si Codex résout des problèmes de code en autonomie, il peut résoudre n’importe quel problème formulable en texte ou en schéma. Maths, physique, bio, chimie.
Et il y a des résultats. GPT-5.2 Pro a fourni l’idée clé pour résoudre Erdős #728, un problème ouvert en théorie des nombres vérifié par Lean et accepté par Terence Tao. Il a aussi dérivé un résultat nouveau en physique des particules : simplifié 32 termes en une seule ligne, proposé une formule généralisée pour les amplitudes de diffusion de gluons.
Le physicien Andrew Strominger (Harvard) a dit que sa machine était passée « d’une machine à un être vivant ».
Mais Doug Downey, Allen Institute, tempère : chaîner des tâches fait chuter la fiabilité. Un LLM qui simplifie une formule, impressionnant.
Un LLM qui mène un programme de recherche complet pendant des jours → un ordre de magnitude plus dur.
Pachocki ne promet pas l’AGI. « Technologie économiquement transformative », pas superintelligence.
Mais : « On n’a pas besoin d’être aussi intelligent que les humains de toutes les manières pour être très transformatif. »
Il lâche une image : « Imagine un data center qui fait tout le travail qu’OpenAI ou Google font aujourd’hui. Ce qui nécessitait de grandes organisations humaines serait fait par quelques personnes. »
Et ensuite : « C’est un gros défi pour les gouvernements. »
Le problème : on vient de voir ce que « les gouvernements gèrent » veut dire.
Le 27 février, le Pentagone a donné un ultimatum à Anthropic : acceptez que vos modèles soient utilisés pour « tout usage légal » ou c’est fini.
Anthropic a maintenu ses deux lignes rouges : pas de surveillance de masse des citoyens américains, pas d’armes autonomes.
Trump a ordonné à toutes les agences fédérales de cesser l’utilisation d’Anthropic. Hegseth l’a désigné « Supply-Chain Risk to National Security » – une étiquette normalement réservée aux adversaires étrangers.
Première fois qu’une entreprise américaine la reçoit.
Dans les heures qui ont suivi, OpenAI a signé.
Altman a admis dans un mémo interne (partagé sur X le 3 mars) qu’il n’aurait pas dû se précipiter : « it just looked opportunistic and sloppy ». Caitlin Kalinowski, qui dirigeait l’équipe robotique, a démissionné par principe. Le contrat a été amendé 48 heures plus tard pour ajouter des clauses explicites sur la surveillance domestique.
Pachocki parle des risques directement : dérive, piratage, mauvaise compréhension des instructions. Sa meilleure technique : surveiller les notes de travail des agents via d’autres LLMs (chain-of-thought monitoring). Il admet que ce n’est pas résolu.
Lucide. Peut-être trop lucide pour quelqu’un qui accélère la construction de ce qu’il décrit comme dangereux.
Les deux boîtes arrivent au même endroit techniquement. Agents autonomes, code-first, recherche scientifique.
Pachocki résume : « C’est un pouvoir extrêmement concentré, d’une manière sans précédent. »
Il le sait. Il le construit quand même.
La question n’est plus si le chercheur autonome arrivera. La question : quand il arrivera, qui décide de ce qu’il a le droit de chercher ?
Pour l’instant, ça se négocie en 48 heures, sous pression du Pentagone, à coups de tweets et d’amendements écrits dans l’urgence.
Ce n’est pas à la hauteur de ce qui arrive.
