Les créateurs de ChatGPT ne l'utilisent plus vraiment pour travailler ?
En moins d'un an, OpenAI a remplacé son IA principale, passant d'une boîte de dialogue à un agent intelligent (AI Agent).
D'ici juin 2026, Codex a absorbé 99,8 % des tokens de sortie produits chaque semaine par toute l'entreprise OpenAI.
Il y a à peine 10 mois, ce chiffre était inférieur à 10 %.
Le tournant s'est produit vers septembre de l'année dernière. Codex, connecté à des modèles plus puissants et doté de capacités supplémentaires, a pu prendre en charge des tâches de plus en plus complexes.
Les employés ont progressivement réalisé qu'au lieu de dialoguer dans une fenêtre de chat, il était plus efficace de lui confier directement toute une série de missions à exécuter de manière autonome.
Et il ne s'agit pas d'un simple essai d'une équipe d'ingénieurs. Dans toute l'entreprise, chaque service – juridique, financier, recrutement – l'a placé en tête de ses outils d'IA.
Aujourd'hui, plus de 85 % des tokens de sortie par employé chez OpenAI sont produits par Codex. Les utilisateurs intensifs consommant naturellement plus de tokens, la moyenne pondérée pour toute l'entreprise atteint 99,8 %.
Ainsi, un chatbot a été remplacé dans sa propre société par un outil de la même famille.
https://openai.com/index/how-agents-are-transforming-work/
OpenAI l'a clairement affirmé dans un récent article de blog :
Les agents intelligents (Agent) sont en train de redéfinir l'unité fondamentale du travail intellectuel – passant d'un échange question-réponse ponctuel à une tâche de longue durée qu'on peut « déléguer ».
Un chatbot ne traite qu'une seule question courte à la fois, tandis qu'un agent intelligent peut fonctionner de manière autonome pendant plusieurs minutes à plusieurs heures, utilisant lui-même des outils, interagissant avec son environnement et itérant jusqu'à la livraison de la tâche.
Aujourd'hui, près d'un quart des requêtes adressées à Codex correspondent à des travaux qui prendraient plus d'une heure à un humain.
Greg Brockman, le président d'OpenAI, a partagé ce rapport en disant : les agents intelligents sont adoptés rapidement et accélèrent le travail de tout le monde.
L'image qu'il a accompagnée est justement cette courbe de croissance abrupte en interne.
Le feu s'étend du poste de l'ingénieur au bureau du juriste
Les premiers à changer ont été les ingénieurs.
Cela n'a rien de surprenant, Codex a été créé pour les développeurs.
Depuis décembre 2025, l'ingénieur moyen chez OpenAI a déplacé la majorité de son travail sur Codex. Aujourd'hui, en moyenne, 99 % des tokens de sortie d'un ingénieur proviennent de Codex, ne laissant qu'une infime partie à ChatGPT.
Mais cette flamme ne s'est pas arrêtée au département d'ingénierie.
Les services juridique, financier et recrutement, qui ne touchent normalement pas au code, ont tous franchi le pas autour d'avril 2026, faisant de Codex leur outil principal, et leur transition a été encore plus rapide que celle des ingénieurs.
Aujourd'hui, chez OpenAI, un juriste ou un recruteur produit en moyenne plus de 85 % de ses tokens de sortie via Codex.
La consommation de chaque département a également grimpé rapidement, comme un feu qui s'étend.
Selon les données d'OpenAI, en juin 2026, la consommation médiane du département de recherche a été multipliée par 56, celle du service client par 32, celle de l'ingénierie par 27, et même le service juridique, le plus lent à basculer, a vu une augmentation de 13 fois.
Voir un juriste confier son travail à un agent intelligent est en soi plus parlant que n'importe quel benchmark.
Le signal véritable, ce sont ceux qui ne codent pas à l'origine
Si on ne voit que la préférence des ingénieurs pour Codex, on risque de manquer le signal le plus crucial.
Depuis août 2025, la croissance des utilisateurs non-développeurs a dépassé celle des développeurs dans tous les secteurs : côté individuel, une multiplication par 137, côté organisation, par 189, et en interne chez OpenAI, par 12.
Un outil conçu à l'origine pour coder est de plus en plus utilisé par des personnes qui n'y connaissent rien en programmation.
Que font-ils avec Codex ?
L'équipe financière l'a utilisé pour traiter 24 771 formulaires fiscaux K-1, soit 71 637 pages. Ce processus anonymisé a permis à l'équipe de terminer deux semaines plus tôt que l'année précédente.
L'équipe des relations publiques est allée encore plus loin, en créant un agent Slack de tri automatique : les invitations à des conférences à faible risque sont traitées automatiquement, tandis que celles à haut risque sont transmises pour vérification humaine.
Les tâches qu'on ose lui confier deviennent également de plus en plus lourdes.
En mai 2026, 80,6 % des utilisateurs individuels avaient soumis des tâches estimées à plus de 30 minutes, 70,2 % à plus d'une heure, et 25,6 % lui avaient directement confié des travaux de plus de 8 heures.
Ce qui est plus subtil, c'est que parmi les tâches effectuées par Codex pour les fonctions opérationnelles, plus d'un quart concernent en réalité la programmation. Une personne des finances pénètre discrètement sur le territoire des ingénieurs.
Les murs entre les postes sont en train de s'effriter lentement.
Répartition par type de travail des tâches effectuées par Codex dans les différents services d'OpenAI : dans les finances, 31 % concernent la programmation, 25 % dans le marketing produit, et même dans le service « autre » non technique, 50 % du travail consiste à écrire du code. Le mur entre les postes est peu à peu effacé par Codex.
À ce stade, Codex n'est plus seulement un agent de programmation – il est devenu un agent de flux de travail universel.
C'est là qu'il devient véritablement impressionnant.
De l'outil à l'exécutant, Codex change d'identité
Ce qui soutient tout cela, c'est un changement radical du rôle de Codex.
Il n'est plus ce simple complément d'auto-complétion de code. Aujourd'hui, il peut prendre en charge toute une chaîne de tâches d'ingénierie : implémentation, refactorisation, débogage, tests, validation, le tout en un seul package.
Dès ses premières versions, il pouvait fonctionner de manière autonome pendant plus de 7 heures, itérant seul pour implémenter, corriger les erreurs de tests, et finalement livrer une solution fonctionnelle.
Il ne s'agit plus seulement d'écrire quelques lignes de code, mais de confier un ensemble de tâches qu'il exécute du début à la fin.
La preuve encore plus convaincante est l'échelle du parallélisme.
En juin 2026, les utilisateurs les plus intensifs (au 99e percentile) pouvaient faire produire à Codex plus de 60 heures de cycles d'agents par jour, répartis sur plusieurs agents fonctionnant en parallèle.
Les utilisateurs ne se contentent plus de poser une question pour obtenir une réponse, mais dirigent simultanément toute une équipe d'agents tout au long de la journée.
Durée d'exécution quotidienne des agents Codex en interne chez OpenAI, répartie en cinq niveaux d'utilisateurs, du plus standard au plus intensif. En juin 2026, les utilisateurs les plus intensifs pouvaient générer plus de 60 heures de travail d'agents par jour.
Une seule personne, en un jour, planifie l'équivalent de 60 heures de travail, soit une semaine complète pour quelqu'un d'autre.
Le socle de Codex est GPT-5.5. Il peut gérer des tâches plus longues avec moins de tokens.
Ce qui est le plus surprenant, c'est une autre chose accomplie par GPT-5.5.
Afin d'accélérer la vitesse sans la ralentir, OpenAI lui a demandé de réécrire les algorithmes heuristiques de répartition de charge et de partitionnement.
GPT-5.5 a analysé plusieurs semaines de trafic réel, a écrit une solution sur mesure, et a ainsi augmenté la vitesse de génération de tokens de plus de 20 %.
Ainsi, GPT-5.5 est devenu un moteur qui commence à s'optimiser lui-même.
Un ingénieur de NVIDIA ayant eu un accès anticipé a même déclaré que perdre l'accès à GPT-5.5, c'était comme être amputé d'un membre.
Derrière tout cela, l'objet de la collaboration entre l'homme et l'IA a changé discrètement : du chatbot question-réponse, on passe à l'agent intelligent capable d'exécuter des tâches longues de manière autonome.
Ce qui reste inchangé, ce sont les personnes qui donnent les instructions, prennent les décisions et assument la responsabilité. Ce qui change, c'est l'action par défaut au bureau : au lieu d'ouvrir une fenêtre de chat pour poser une question, on confie toute une affaire à un agent intelligent pour qu'il l'exécute.
Ce rapport ressemble plus à une répétition d'un changement de mode de travail.
À l'avenir, ce qui fera vraiment la différence, c'est l'ampleur des tâches que vous oserez confier entièrement à l'IA.
Références :
https://openai.com/index/introducing-codex/https://openai.com/index/codex-for-every-role-tool-workflow/
https://x.com/gdb/status/2070199649823297653
https://openai.com/index/how-agents-are-transforming-work/https://openai.com/index/harness-engineering/
Cet article provient du compte WeChat officiel « 新智元 » (New Wisdom Era), auteur : ASI启示录 ; éditeur : 元宇
