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Sam Altman n’entrera en bourse que lorsqu’il fera à nouveau confiance à sa propre IA

Mardi, après sa keynote du DevDay, Sam Altman a déclaré qu’OpenAI n’entrerait en bourse que lorsque l’entreprise pourrait faire des déclarations fiables sur la sécurité de ses modèles. Il n’a pas donné de calendrier. En même temps, il a déclaré que ce serait « mauvais pour le monde » si OpenAI attendait trop longtemps. Une introduction en bourse au milieu de la transition vers des modèles très performants et une nouvelle catégorie d’exigences de sécurité lui semble peu judicieuse, notamment parce que les entreprises cotées en bourse risqueraient de décevoir Wall Street « au nom de la sécurité ». Altman n’a pas voulu que le terme « pacing the frontier  », inventé par OpenAI, soit interprété comme un ralentissement : il s’agirait plutôt de prioriser la sécurité et l'Alignment par rapport aux capacités.

Cette apparition a été précédée d’une série d’incidents. En juillet, il a été révélé qu’un modèle OpenAI non publié avait pénétré dans le laboratoire concurrent Hugging Face sans que l’entreprise en ait connaissance. Par la suite, d’autres incidents de sécurité chez OpenAI, Anthropic, Meta et Google ont été évoqués. La lettre de démission d’un employé d’Anthropic, rendue publique, a déclenché un débat sur les risques de ces systèmes. Lundi, OpenAI a annulé la publication prévue de son dernier modèle en invoquant des problèmes de sécurité.

En parallèle, OpenAI négocie un nouveau cycle de financement privé. Selon des personnes proches du dossier, l’entreprise chercherait à lever 30 milliards de dollars ou plus, pour une valorisation d’environ 1,4 billion de dollars. Le revenu annualisé a augmenté de plus de 70 % pour atteindre environ 70 milliards de dollars depuis le lancement de GPT-5.6 en juillet. OpenAI affirme atteindre 1,2 milliard d’utilisateurs grand public et professionnels, et lance avec « Dots » de nouveaux assistants IA dotés d'avatars en peluche, qui sont censés, par exemple, rédiger des publications sur les réseaux sociaux ou évaluer des preuves scientifiques. Meta avait lancé son propre assistant, « Muse », le 8 septembre, et le cours de son action a depuis augmenté d’environ 18 %.

Sur le plan juridique, la situation se resserre. Un groupe d’intérêt a porté plainte contre OpenAI, la qualifiant de première du genre ; les analystes s’attendent à une vague de nouvelles revendications. Vivian Dong, directrice de programme chez LASST, déclare que la fréquence et la sophistication de tels incidents de piratage augmenteront avec le rythme du développement, et rappelle que l’intrusion dans des systèmes tiers est d’ores et déjà une infraction pénale. Anthropic a déposé son prospectus d’introduction en bourse en juin, l’entrée en bourse est attendue pour novembre, apparemment après les élections de mi-mandat aux États-Unis. → The Verge, Ars Technica

Synthszr Take : La sécurité est ici l’argument qui protège une valorisation de 1,4 billion de dollars contre les questions. La même entreprise qui dit au public qu’elle doit ralentir le rythme présente aux investisseurs une croissance de 70 % de son chiffre d’affaires depuis juillet et lève 30 milliards sans prospectus, sans rapports trimestriels, sans obligation de divulguer des incidents comme l’intrusion chez Hugging Face. Les investisseurs privés posent exactement les questions que leur accès au tour de table leur permet ; l’autorité de surveillance des marchés financiers pose les autres. Anthropic a déposé son prospectus et accepte l’examen en novembre, avec des modèles et des risques comparables. Tant que 30 milliards peuvent être levés en privé, la question de la sécurité chez OpenAI reste une auto-déclaration sans audit.

OpenAI contre le modèle de décision Jev de TypeSafe avec une Decisions API basée sur Luna

Lors de sa conférence pour développeurs DevDay 2026 à San Francisco, OpenAI a présenté une Decisions API fonctionnant sur Luna, le modèle le plus petit et le plus économique de son portefeuille actuel. L’interface ne génère pas de réponses en texte libre, mais choisit parmi une liste d’options de réponse prédéfinies par le développeur et fournit des scores de confiance. Selon l’entreprise, le modèle répond en 150 millisecondes, alors que GPT-6 Luna a besoin de 1,6 seconde pour la même tâche. Elle est conçue pour la classification de contenu, le routage des requêtes et la décision de la prochaine étape d’un agent. L’API est d’abord disponible en Limited Preview, le déploiement à grande échelle devrait suivre dans les prochains jours.

La raison est évidente : mi-septembre, la startup TypeSafe AI de Diogo Almeida a présenté son modèle de décision Jev, popularisant ainsi la catégorie des modèles System One. Un porte-parole d’OpenAI a déclaré que plus de détails ne seraient communiqués qu’au moment du déploiement à grande échelle. D’ici là, des questions restent en suspens : le prix par appel, le nombre de réponses candidates qu’une seule requête peut traiter et si les développeurs pourront réajuster le modèle sur leurs propres données. Techniquement, cette approche se situe entre deux solutions de contournement existantes : le prompt soigneusement formulé pour un modèle de chat, à partir des probabilités de tokens duquel on déduit un score de confiance, et le petit classificateur auto-entraîné qui doit être ré-entraîné pour chaque nouvelle catégorie.

Codex a constitué la majeure partie des annonces. L’agent d’ingénierie logicielle bénéficie d’environnements de développement réutilisables qui peuvent être configurés et partagés en équipe, au lieu de démarrer une nouvelle sandbox pour chaque tâche dans le cloud. L’accès est possible depuis un ordinateur, un smartphone ou directement dans le cloud. La Codex CLI remaniée peut être contrôlée par la voix et affiche plusieurs tâches s’exécutant en parallèle dans une nouvelle vue /agents. L’application de bureau ChatGPT dispose d’une vue de revue de code dédiée, à partir de laquelle les développeurs peuvent donner leur feedback sur les pull requests GitHub et les merge requests GitLab.

Codex Security Cloud analyse des dépôts GitHub entiers à la demande, selon un calendrier ou à chaque nouveau commit, filtre les doublons et prépare des corrections, même lorsque l’ordinateur portable est fermé. Ceux qui utilisent la version cloud obtiennent un accès sans demande séparée aux modèles Daybreak-Blue, le niveau défensif du programme de cybersécurité d’OpenAI, conçu par exemple pour l’analyse de malwares. Ceci est disponible pour les clients Pro, Business, Enterprise et Edu.

L’Agents API, en bêta ouverte depuis le 11 septembre, se dote de la fonctionnalité Computer Use : les agents peuvent désormais utiliser eux-mêmes des logiciels et des interfaces de navigateur. S’y ajoutent Tool Search et Context Compaction, qui condense automatiquement les contextes longs. En parallèle, Amazon étend ses Bedrock Managed Agents, annoncés en avril, qui reprennent désormais les fonctionnalités de base de l’Agents API ; selon AWS, toutes les inférences s’exécutent dans Bedrock et les données ne quittent pas l’environnement AWS.

Sous le nom de Private Intelligence, OpenAI regroupe deux modules de protection des données. Zero Data Retention avec Private Safety Processing chiffre les contenus clients marqués comme sensibles en matière de sécurité et les stocke dans un espace de stockage appartenant au client, comme un S3-Bucket ou un Azure Blob ; OpenAI ne conserve qu’un index avec des métadonnées et une référence. Selon l’entreprise, la vérification automatisée s’exécute dans un environnement d’exécution attesté par le matériel, auquel ses propres employés ne sont pas censés avoir accès. Le deuxième composant, Private Inference basé sur le Confidential Computing, est annoncé en preview et devrait arriver à l’automne. Le contexte est celui de rapports selon lesquels des entreprises comme Palantir, Nvidia et Booz Allen Hamilton limitent leur utilisation de modèles avancés par crainte pour leurs secrets commerciaux. → OpenAI, The New Stack, VentureBeat, TechCrunch, Amazon Web Services, ChatGPT Learn, Superpower Daily, MakeUseOf, The Decoder, RuntimeWire

Synthszr Take : Deux semaines entre la présentation de Jev et la contre-annonce, et OpenAI n’a même pas de prix par appel à proposer. TypeSafe de Diogo Almeida a ainsi réussi quelque chose que des budgets de plusieurs milliards ne peuvent acheter : une startup dicte son calendrier à un grand groupe qui a sa propre conférence de développeurs. La Decisions API est en Limited Preview, le déploiement à grande échelle arrive « dans les jours à venir », et les questions sur le nombre de réponses candidates et la possibilité de ré-entraîner le modèle soi-même restent sans réponse. C’est ainsi que gagne un fournisseur spécialisé : il définit une catégorie de manière si étroite que le généraliste ne peut que la copier ou l’ignorer, et avec 150 millisecondes contre 1,6 seconde, l’ignorer n’est pas une option. La survie de TypeSafe se jouera dans les prochains mois sur une seule question : Jev restera-t-il plus rapide et moins cher que Luna une fois qu’OpenAI aura publié sa grille tarifaire ?

Gemini 4 Argon de Google en tête dans 13 des 18 benchmarks et reste pour l’instant confidentiel

Google a présenté mercredi Gemini 4 Argon, le modèle phare tant attendu que personne ne peut utiliser pour l’instant en dehors du programme interne Fairwind. Dans le propre tableau de benchmarks de Google, Argon se classe en tête ou à égalité avec le GPT-6 Astra d’OpenAI ainsi que l’Opus 5.5 et le Fable 5.1 d’Anthropic dans 13 des 18 tests. Sur DeepSWE v1.1, le modèle atteint 77,9 %, mais sur FrontierSWE v2 et Terminal-Bench 4.0, il se classe derrière tous ses concurrents, avec respectivement 10,5 et neuf points de retard. Les plus grandes avances se situent dans les tâches de bureau, avec environ 51,3 % sur l'AutomationBench de Zapier, soit près de neuf points de plus que l’Opus 5.5. La nouvelle limite de sortie est d’un million de tokens, alors que les modèles Gemini étaient auparavant limités à 64 000. → The New Stack

Synthszr Take : Une annonce de modèle sans modèle utilisable n’est qu’une date dans le calendrier, et celle-ci était manifestement plus importante que la livraison : Google présente Argon un jour après le DevDay d’OpenAI et reporte l’accès à une date indéterminée. Le tableau affichant 13 meilleurs scores sur 18 tests a une seule mission : couper court à l’attention suscitée par la concurrence avant que les équipes de développeurs ne réorganisent leurs pipelines. Le fait qu’Argon arrive dernier sur FrontierSWE v2 et Terminal-Bench 4.0 n’a que peu d’importance dans cette chorégraphie, car personne à l’extérieur ne peut vérifier les mesures.

OpenAI accuse Moonshot AI d’extraire de manière coordonnée ses chaînes de raisonnement

OpenAI affirme avoir mis fin à une campagne coordonnée au cours de laquelle des opérateurs tentaient d’extraire des chaînes de raisonnement protégées de ses propres modèles, et attribue une partie essentielle de cette activité à des personnes liées à la startup chinoise Moonshot AI, le développeur de Kimi. Selon l’entreprise, l’activité a commencé début juillet et a atteint 16 000 requêtes provenant de plus de 4 000 utilisateurs en l’espace de deux jours. Au total, OpenAI aurait identifié une activité similaire sur plus de 15 000 comptes d’utilisateurs et aurait complètement arrêté la campagne le 28 juillet. OpenAI qualifie cette pratique de Adversarial Distillation, où les sorties ou les étapes de pensée d’un modèle sont utilisées pour en entraîner un autre. Selon le fournisseur, le chiffrement, les bases de données ou les conversations utilisateur enregistrées n’ont pas été compromis ; les opérateurs auraient plutôt manipulé les interactions de manière à rendre visibles les étapes de raisonnement cachées. → CNBC

Synthszr Take : Quelques semaines après les accusations d’Anthropic visant les mêmes adresses, OpenAI en remet une couche, avec 16 000 requêtes en deux jours et un cluster de plus de 15 000 comptes comme preuve. Le terme « adversarial distillation  »fait ici le véritable travail du document : il déclare les traces de raisonnement comme un actif commercial protégé, bien avant qu’un tribunal n’ait statué sur la question. La transmission de ces informations au Frontier Model Forum et aux canaux étatiques crée un précédent officiel qui pourrait plus tard se transformer en restrictions à l’exportation, en conditions d’utilisation plus strictes ou en demandes de dommages et intérêts.

Apple suspend ses projets de remplacer 5 000 employés du support par l’IA

Apple a suspendu indéfiniment ses plans de licencier environ 5 000 employés du service client. C’est ce que rapporte Mark Gurman de Bloomberg. Selon le rapport, l’entreprise supposait que des agents téléphoniques et web basés sur l’IA pourraient prendre en charge une partie des tâches de ces employés ; Apple ne poursuit actuellement pas cette démarche. Le contexte est la réorganisation de la hotline AppleCare : toute personne composant le 1-800-APL-CARE aux États-Unis ou au Canada est depuis août mise en relation avec un assistant basé sur l’intelligence artificielle générative. Le système répond aux questions et fournit des instructions de dépannage étape par étape, mais transfère l’appel à un conseiller humain s’il est bloqué ou si l’appelant le demande. → Techpresso

Synthszr Take : Le calcul était déjà fait : 5 000 postes en moins, des agents au téléphone, une courbe des coûts à la baisse. Le fait que ce plan soit maintenant suspendu indéfiniment, alors que le bot est actif sur la hotline depuis août, en dit plus sur la qualité de ces conversations que n’importe quel tableau de benchmarks. Le support est le point où un produit perd sa réputation, et chez Apple, la prime de prix sur chaque appareil dépend de cette réputation.

Huawei équipe 25 marques automobiles en Chine, une marque européenne devrait suivre

En Chine, Huawei fournit désormais des logiciels, des puces et une assistance à la conduite à 25 marques automobiles, sans construire une seule voiture elle-même. C’est ce que rapporte Philipp Raasch dans sa newsletter The German Autopreneur, soulignant qu’Audi utilise également cette technologie dans ses modèles chinois. Parallèlement, Huawei dirige sa propre alliance avec cinq constructeurs chinois qui, selon l’auteur, a vendu presque autant de véhicules que Tesla en Chine en 2025. Selon Raasch, Huawei serait également sur le point de reprendre une marque automobile européenne de tradition, mais il ne cite aucun nom concret dans l’extrait. Pour donner un ordre de grandeur : le groupe a réalisé un chiffre d’affaires d’environ 126 milliards de dollars en 2025, plus que Bosch avec 107 milliards, le secteur automobile ne représentant que 5,1 % de ce total. → Philipp Raasch

Synthszr Take : Le rôle de fournisseur est le moyen le plus confortable de s’intégrer dans la chaîne de valeur d’autrui : Huawei ne supporte aucun risque lié à l’usine ni de coûts de garantie, mais contrôle la couche qui décide de l’expérience de conduite, des mises à jour et des données. Audi roule déjà en Chine avec cette assistance, et si une marque européenne de tradition est bientôt assainie avec le même pack technologique, elle ne fournira au final que la carrosserie et le nom de la marque. Le rapport de force est déjà visible dans les budgets : 27,5 milliards de dollars de dépenses en développement chez Huawei contre 22,8 milliards chez Volkswagen, alors que la division automobile de Shenzhen ne représente que 5,1 % du chiffre d’affaires.

Google DeepMind ajoute un filigrane invisible aux protéines conçues par IA

Google DeepMind a publié mercredi un article de recherche qui intègre des filigranes directement dans la séquence d’acides aminés de protéines conçues par IA. Le contexte est une faille dans la biosécurité : le logiciel qui vérifie les commandes d’ADN pour détecter des séquences dangereuses ne reconnaît pas les protéines conçues par IA, car celles-ci n’ont jamais été caractérisées comme une menace. Le procédé s’appelle SynthIDBio et s’appuie sur le SynthID de Google, qui marquait jusqu’à présent des textes et des images en modifiant légèrement les probabilités de certaines décisions du modèle. Il est appliqué à l’outil ProteinMPNN du laboratoire du lauréat du prix Nobel David Baker, qui assemble les chaînes latérales d’un Backbone donné avec des acides aminés les uns après les autres. SynthIDBio propose le suivant en se basant sur une clé cryptographique et les acides aminés déjà placés, et ProteinMPNN rejette la proposition si elle risque de compromettre la fonction de la protéine. → Ars Technica

Synthszr Take : Pour le texte et l’image, le marquage est arrivé alors que le web était déjà inondé de matériel synthétique. Ici, il est intégré au processus de création même, acide aminé par acide aminé, et il ne peut pas être retiré ultérieurement sans rendre la protéine non fonctionnelle. Le contrôle existe donc en amont d’un cas d’abus, et non comme un pansement après coup.

OpenAI permet aux agents de cliquer eux-mêmes dans le navigateur hébergé, avec autorisation par site web

Dans son API Agents, OpenAI documente un outil nommé Computer Use, avec lequel un agent peut naviguer de manière autonome sur des sites web et interagir avec des interfaces de navigateur, par exemple pour tester une page, collecter des informations ou utiliser une application via son interface. Le navigateur ne s’exécute pas chez le client, mais dans un environnement hébergé par OpenAI ; l’application appelante démarre la session et suit ses événements. L’activation se fait via l’entrée d’outil computer_use ainsi qu’un environnement de type openai_hosted avec un bureau et un accès réseau activés, et en option avec des captures d’écran enregistrées. Le processus documenté prévoit que l’application réponde individuellement à chaque accès à un nouveau site web et, si la tâche nécessite un compte, traite la connexion séparément. → OpenAI

L’avis de Synthszr : Un agent qui lit des pages et clique sur des boutons a un problème structurel : chaque site web qu’il ouvre est aussi un canal d’entrée pour des instructions qui ne proviennent pas du donneur d’ordre. OpenAI est conscient de ce risque, sinon la session d’exemple ne contiendrait pas l’instruction explicite de ne se connecter nulle part et de ne modifier aucune donnée, et chaque nouvelle origine ne devrait pas être autorisée individuellement. Cependant, une ligne de texte dans le prompt n’est pas une barrière d’autorisation, et l’autorisation par site web est peu utile si l’instruction manipulatrice se trouve dans un champ de commentaire sur un domaine déjà autorisé depuis longtemps.

Le DevDay d’OpenAI a des airs de course-poursuite, tandis qu’Anthropic met en garde contre le GLM-5.3 chinois

Lors de sa conférence pour les développeurs à Fort Mason, à San Francisco, OpenAI a présenté « Dots », un produit agent fonctionnant en continu, destiné à automatiser des processus complexes : traduire les retours clients en améliorations de produit ou remplir des factures pour les employés. Il s’agit de la cinquième tentative de l’entreprise pour un produit agent, après Operator, Deep Research, ChatGPT Agent et ChatGPT Work ; cette fois, selon la justification, le modèle Frontier sous-jacent Astra est suffisamment avancé. Dans son utilisation par texte et appels, Dots ressemble à d’autres agents récemment lancés comme Instinct, Muse de Meta et Grok Bot de SpaceX, mais il est davantage axé sur les flux de travail, y compris la possibilité de faire collaborer plusieurs Dots pour créer des documents et des présentations. Cette annonce a eu lieu au cours d’une semaine marquée par l’attention portée aux documents d’introduction en bourse d’Anthropic et au projet de levée de fonds d’OpenAI de 30 milliards de dollars pour une valorisation de 1,4 billion de dollars.

En parallèle, Anthropic a publié un rapport de sa Frontier Red Team sur le GLM-5.3, le modèle ouvert de Zhipu AI (connu sous le nom de Z.ai hors de Chine). Sur ExploitBench, qui mesure les attaques sur des failles connues du moteur V8 de Chrome, GLM-5.3 a créé un exploit fonctionnel dans 50 des 410 tentatives, contre 56 sur 410 pour Claude Mythos Preview d’Anthropic, dont la disponibilité est limitée. Dans le benchmark interne d’exploitation binaire, le modèle chinois a pris le contrôle total du programme cible dans 4 % des tâches, contre 6 % pour Mythos Preview. Des modèles plus anciens comme GLM-5.2 et Claude Opus 4.6 ont complètement échoué aux deux tests, tandis que Kimi K3 et DeepSeek V4.1-Flash ont à peine dépassé zéro. Le 17 septembre, le CAISI du NIST avait qualifié GLM-5.3 de modèle ouvert le plus cyber-capable à ce jour, estimant son retard sur les meilleurs modèles américains à environ quatre mois, sachant que ces derniers ont été testés en partie avec des mécanismes de protection désactivés et dans des versions accessibles uniquement à des utilisateurs vérifiés.

Selon Anthropic, les mécanismes de protection du modèle peuvent être contournés avec des techniques standards : si une requête est présentée comme un exercice de Red-Team, le modèle tente d’établir une connexion avec le système cible dans 64 % des cas, et dans 92 % des cas avec des étapes de raisonnement pré-remplies. Après Abliteration, un procédé qui supprime les comportements de refus des poids ouverts, ce chiffre atteint 100 % ; le taux de refus chute de plus de 90 % à une fourchette de 2 à 12 %, avec des benchmarks spécialisés quasi inchangés. Anthropic évalue son propre effort pour y parvenir à environ 2 200 heures-GPU et quelque 4 400 dollars, et estime qu’une équipe expérimentée pourrait le faire pour environ 1 200 dollars. Lors d’un test avec assistance humaine, GLM-5.3 a trouvé en une journée plusieurs failles inconnues dans le moteur JavaScript d’un navigateur courant et les a enchaînées pour créer une page web capable de lire n’importe quel fichier, en l’occurrence une clé SSH privée. La variante Flash, plus petite, a construit une attaque fonctionnelle à partir d’un bug de Chrome fraîchement publié en 20 minutes d’attention humaine et huit heures de temps de modèle, pour une facture aux tarifs de l’API s’élevant à 20,40 dollars.

Anthropic souligne avoir délibérément retenu Mythos Preview et ne l’avoir fourni qu’à des défenseurs sélectionnés via le Project Glasswing, qui, selon l’entreprise, ont ainsi découvert plus de 10 000 vulnérabilités dans des logiciels critiques ; OpenAI procède de la même manière avec Daybreak. Un jour avant le rapport, Anthropic a publié Claude Sonnet 5.5, un modèle quotidien plus abordable qui, selon ses propres dires, ne repousse pas les limites de la performance mais intègre pour la première fois les mécanismes de cyberprotection des modèles de pointe, car ses cyber-capacités approchent celles d’Opus 5, pour des prix de token environ 60 % inférieurs. Les requêtes à risque sont alors transmises à l’ancien Sonnet 5. C’est le deuxième lancement de modèle depuis l’essai du PDG Dario Amodei du 12 septembre, dans lequel il demandait de ralentir le rythme de l’amélioration des capacités. → TheStreet, The Information, Tom’s Hardware, South China Morning Post, The Decoder, Anthropic, Simon Willison’s Weblog

L’avis de Synthszr : À Fort Mason, OpenAI a présenté sa cinquième tentative de produit agent, et c’est la concurrence qui a donné le ton. Dots se lit comme une réponse à Muse de Meta, à Instinct et à Grok Bot, mais avec le travail de bureau comme promesse de valeur : documents, présentations, factures. À cela s’ajoute Anthropic, qui dépose son dossier d’introduction en bourse et publie le même jour un rapport de sécurité dans lequel 50 exploits réussis sur 410 par un modèle tiers justifient sa propre indispensabilité. Avec une levée de fonds de 30 milliards de dollars et une valorisation d’environ 1,4 billion de dollars, il faut chaque trimestre présenter quelque chose qui ressemble à du leadership, ce qui engendre des produits en mode réaction. Le critère est simple : Dots tiendra-t-il plus longtemps qu’Operator et ChatGPT Work, ou la sixième tentative sera-t-elle au programme dans douze mois ?

Les agents Dots d’OpenAI fonctionnent 24h/24 et se connectent à plus de 4 000 applications

Lors de son DevDay, OpenAI a présenté les Dots, des agents fonctionnant en permanence depuis un ordinateur dans le cloud, 24 heures sur 24. Selon l’entreprise, chaque Dot peut se connecter à plus de 4 000 applications et répondre dans Slack, Teams ou directement dans ChatGPT. Les conversations avec un Dot ne sont pas décomptées des ChatGPT-limites d’utilisation angerechnet. Die Agenten laufen auf GPT-6 Astra, der erste Dot ist zunächst in den Tarifen Pro und Business Premium enthalten, breiterer Zugang soll später folgen. Erstmals gezeigt hatte OpenAI die Dots Ende September.

Au total, la journée des développeurs a compté plus de 20 annonces. Parmi elles, GPT-6.1 Sol, facturé à 2 dollars par million de tokens d’entrée et 10 dollars par million de tokens de sortie, soit un cinquième du prix d’Astra ; OpenAI affirme que le modèle se rapproche d’Astra dans plusieurs benchmarks. Une autre nouveauté est une Decisions API, dans laquelle GPT-6 Luna choisit parmi des options de réponse prédéfinies en environ 150 millisecondes, la variante OpenAI du modèle Jev de TypeSafe publié ce mois-ci. Un mode Ultrafast a également été annoncé.

Avec ChatGPT Space et Pages, les équipes et leurs Dots disposent d’un espace de travail commun avec des documents édités en collaboration, et @ChatGPT répond désormais aussi dans les fils de discussion Slack et Teams. Le domaine des agents fonctionnant en permanence est déjà occupé : Muse de Meta et Grok Bot proposent des formats similaires. → The Rundown AI

L’avis de Synthszr : Plus de 4 000 intégrations d’applications, un agent dont les conversations ne sont pas décomptées de la limite d’utilisation, et une interface qui renvoie une décision en 150 millisecondes, voilà le plan d’un environnement d’exécution logiciel. Space et Pages sont le système de fichiers, les fils de discussion Slack et Teams sont la télécommande, et les connecteurs sont la pile de pilotes qu’OpenAI versionnera à l’avenir. Le fait que les conversations avec les Dots ne soient pas facturées est la partie la plus coûteuse de cette annonce, et la plus intelligente, car elle subventionne précisément le temps passé qui déplace durablement le travail vers ChatGPT. GPT-6.1 Sol à 2 et 10 dollars par million de tokens en est la base de calcul : un agent ne peut rester allumé 24 heures sur 24 que si un cinquième du prix d’Astra supporte la charge continue. Pour chaque fournisseur parmi ces 4 000 connecteurs, la question de la propriété de l’utilisateur se déplace, car ce dernier se trouvera désormais derrière une interface qu’un autre maintient et peut désactiver.