Discussion :

[Anselme45]

OpenAI est une société d'intérêt public (PBC)

NON... Ce n'est plus vrai...

OpenAI s'est transformée en catimini en une société à but lucratif au même titre qu'un google ou qu'un microsoft!!!

OpenAI prévoit d'ailleurs d'entrer en bourse très prochainement

[suricata]

Je me demande jusqu'à quel point ils ne se sont pas "inspirés" d'une autre IA vendue au Pentagone. Juste une idée comme ça.

[Eliora]

Le modèle d'IA GPT-6 Astra bat Portal, le dernier modèle d'OpenAI fait ses preuves sur le célèbre jeu de réflexion de Valve pour seulement 571 $

GPT-6 Astra, dévoilé par OpenAI le 3 septembre, a terminé Portal de manière entièrement autonome — sans intervention humaine, sans indices, en se basant uniquement sur des captures d'écran et en émettant ses propres commandes de contrôle. La réalisation du jeu a nécessité 3 336 appels à l'outil, pour une facture de 571,18 $. La partie a officiellement duré environ deux heures, mais avec les temps de réflexion, l'expérience s'est étendue sur près d'une journée entière. L'enthousiasme de la communauté s'est rapidement heurté au scepticisme, certains rappelant que Portal est sorti en 2007 et a été décortiqué salle par salle, ce qui soulève des questions sur la nouveauté réelle de cette performance.

OpenAI est une société d'intérêt public (PBC) américaine spécialisée dans l'intelligence artificielle (IA), dont le siège social est situé à San Francisco. Elle développe des modèles d'IA générative propriétaires, notamment sa série de grands modèles de langage (LLM) appelés « Generative Pre-trained Transformer » (GPT). Le lancement de ChatGPT en novembre 2022 est considéré comme ayant catalysé l'essor de l'IA ; en septembre 2026, ChatGPT est le cinquième site web le plus visité au monde. OpenAI commercialise également les modèles GPT Image et Codex, un agent de codage basé sur l'IA.

OpenAI a annoncé qu'elle allait commencer à déployer son tout dernier modèle d'IA, GPT-6 Astra, qui, selon l'entreprise, est le fruit de « plusieurs années de recherche et de paris audacieux ». Le PDG Sam Altman a déclaré qu'Astra représentait un « nouveau niveau de capacités » et qu'il s'attendait à « un essor de l'entrepreneuriat, de la créativité, de la croissance économique et des découvertes scientifiques ». Le modèle sera lancé par étapes, avec un accès prioritaire pour les entreprises du programme de cybersécurité « Daybreak ».

La victoire d'abord. GPT-6 Astra, dévoilé par OpenAI le 3 septembre, a terminé Portal de manière entièrement autonome — sans intervention humaine, sans indices, en se basant uniquement sur des captures d'écran et en émettant ses propres commandes de contrôle. Le modèle a décidé de lui-même où ouvrir les portails, comment prendre de l'élan et quoi faire dans chaque salle de test.

Le coût de l'opération s'est avéré révélateur. La réalisation du jeu a nécessité 3 336 appels à l'outil, et la facture pour l'interface s'est élevée à 571,18 $. À titre de comparaison, le jeu Portal lui-même coûte quelques centaines de roubles sur Steam, et il existe des milliers de guides détaillés et gratuits à son sujet sur Internet. Le temps nécessaire est encore plus intéressant. La partie a officiellement duré environ deux heures, mais ce chiffre est trompeur : Portal est resté en pause pendant tout le temps où le modèle étudiait l’image du moment et déterminait son prochain coup. Si l’on compte tout ce temps de réflexion, l’expérience s’est étendue sur près d’une journée entière.

L’enthousiasme de la communauté s’est rapidement heurté au scepticisme. Certains ont fait remarquer qu’en 2016, l’un des objectifs techniques déclarés d’OpenAI était de former un seul agent à résoudre un large éventail de jeux — et qu’aujourd’hui, dix ans plus tard, cet objectif était atteint. Les détracteurs rétorquent avec un argument valable : Portal est sorti en 2007 et a été décortiqué salle par salle jusqu’au dernier cube ; il est donc presque certain que des parties complètes figurent dans les données d’entraînement du modèle. Il existe également un argument plus difficile à écarter : il s’agit d’un casse-tête fermé avec une seule solution correcte par salle, ce qui n’a rien à voir avec un problème véritablement ouvert.

La « profondeur récurrente » d’OpenAI effectue des boucles de raisonnement en interne, générant ainsi moins de traces lisibles que les chercheurs en sécurité utilisent pour surveiller le comportement du modèle avant qu’il n’agisse. Ce qui inquiète les concurrents d’OpenAI et les chercheurs en sécurité, ce n’est pas la capacité d’Astra à détecter et à exploiter des vulnérabilités « zero-day ». C’est la perte de visibilité qui a alarmé une partie de la communauté chargée de la sécurité de l’IA.

Et vous ?

Pensez-vous que cette information est crédible ou pertinente ?
Quel est votre avis sur le sujet ?

Voir aussi :

Sam Altman s'excuse pour le lancement chaotique de GPT-6 Astra, des utilisateurs payants s'étant retrouvés bloqués devant des écrans de chargement

OpenAI annonce que GPT-5.6 Luna devient le modèle par défaut pour les utilisateurs des versions gratuites et Go de ChatGPT, ils bénéficient également de discussions textuelles illimitées

Vous souhaitez vous débarrasser de Windows sans acheter une Steam Machine ? Construisez la vôtre : Valve collabore avec Intel, AMD et Nvidia pour permettre à SteamOS de fonctionner sur n'importe quel PC

[_toma_]

sans intervention humaine, sans indices

L'enthousiasme de la communauté s'est rapidement heurté au scepticisme, certains rappelant que Portal est sorti en 2007 et a été décortiqué salle par salle

Il me semble que tout est dit. Pas besoin de lui fournir des instructions et des indices puisque la solution du jeu est déjà comprise dans son jeu de données.

[Uther]

Vu que gros de l'infrastructure est déjà en place, il serait intéressant de voir comment il se débrouille sur des puzzles inédits. Portal permet d'en créer assez facilement.

[Anthony]

Jensen Huang, PDG de Nvidia, déclare que « l'AGI est arrivée » après le lancement par OpenAI du modèle IA GPT-6 Astra, tout en soulignant qu'Astra a été développé à l'aide du matériel de pointe de Nvidia

Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a déclaré que l’intelligence artificielle générale (AGI) était désormais arrivée, félicitant OpenAI à l'occasion du lancement de son modèle de pointe GPT-6 Astra. Greg Brockman, le président d’OpenAI, a exprimé le même sentiment lors d’une conférence de presse, qualifiant le lancement d'Astra d’aube de l’« ère de l’AGI ». Toutefois, ces affirmations ont rapidement suscité des réserves : le chercheur en IA Gary Marcus les a jugées prématurées, tandis que le PDG d’OpenAI lui-même, Sam Altman, a qualifié l’AGI de concept mal défini et de label marketing hors de propos.

Jen-Hsun « Jensen » Huang est un dirigeant d'entreprise et ingénieur électricien taïwanais et américain, fondateur, président et PDG de Nvidia, l'entreprise la plus valorisée au monde. En 2026, Forbes estimait sa fortune à plus de 200 milliards de dollars américains, ce qui faisait de lui la septième personne la plus riche du monde. Sous la direction de Huang, Nvidia a connu une croissance fulgurante pendant le boom de l'IA, devenant la première entreprise à atteindre une capitalisation boursière de plus de 5 000 milliards de dollars en octobre 2025. En 2021 et 2024, le magazine Time a inclus Jensen Huang dans sa liste des personnalités les plus influentes. En 2025, il a été désigné comme l'un des « architectes de l'IA » dans le cadre du prix de la « Personnalité de l'année » décerné par Time.

L'intelligence artificielle générale (AGI) est un type hypothétique d'intelligence artificielle qui égale ou surpasse les capacités humaines dans pratiquement toutes les tâches cognitives. Contrairement à l'intelligence artificielle étroite (ANI), dont les compétences se limitent à des tâches bien définies, un système AGI est capable de généraliser les connaissances, de transférer des compétences d'un domaine à l'autre et de résoudre des problèmes inédits sans nécessiter de reprogrammation spécifique à chaque tâche. La création d’une AGI est un objectif déclaré d’entreprises technologiques telles qu’OpenAI, Google, SpaceXAI et Meta. Une enquête réalisée en 2020 a recensé 72 projets actifs de recherche et développement en matière d’AGI dans 37 pays.

Jensen Huang, PDG de Nvidia

Cet enthousiasme affiché par Jensen Huang trouve son origine dans l'annonce faite par OpenAI elle-même quelques jours plus tôt. Début septembre 2026, OpenAI a dévoilé GPT-6 Astra, présenté comme l'aboutissement de plusieurs années de recherche et de paris technologiques audacieux. Sam Altman a décrit ce nouveau modèle comme franchissant un nouveau seuil de capacités et capable, selon lui, de stimuler l'entrepreneuriat, la créativité, la croissance économique et les découvertes scientifiques.

Mais l'enthousiasme entourant ce lancement a rapidement laissé place à des difficultés bien concrètes. En l'espace de quelques heures, l'événement présenté comme marquant le début de l'« ère de l'IA générale » a viré à la gestion de crise : Sam Altman a dû présenter des excuses publiques pour le lancement chaotique de GPT-6 Astra, après que de nombreux abonnés aux formules Plus, Pro, Business et Enterprise se sont retrouvés privés d'accès au modèle tant vanté. Un couac d'autant plus embarrassant qu'OpenAI avait passé la journée à présenter Astra comme un bond générationnel en termes de capacités.

Au-delà des problèmes de disponibilité, OpenAI a néanmoins cherché à démontrer les capacités de son nouveau modèle. Le 3 septembre 2026, GPT-6 Astra a réussi à terminer le jeu de réflexion Portal de Valve sans aide humaine ni indices, en se basant uniquement sur des captures d'écran et en émettant ses propres commandes de contrôle. La réalisation du jeu a nécessité 3 336 appels à l'outil, pour une facture de 571,18 dollars. Cette performance n'a toutefois pas convaincu tout le monde : plusieurs voix ont souligné que Portal, vieux de près de vingt ans, a été abondamment documenté et décortiqué salle par salle, ce qui interroge sur la véritable difficulté de l'exercice.

Plus récemment, Jensen Huang, PDG de Nvidia, a félicité OpenAI à la suite du lancement de son tout dernier modèle de pointe, Astra, et a déclaré que l’IA générale (AGI) avait enfin vu le jour. Sur la plateforme de réseaux sociaux X, il a salué les progrès technologiques rapides réalisés par l'éditeur de ChatGPT, tout en soulignant qu’Astra avait été développé à l’aide du matériel de pointe de Nvidia. Jensen Huang a également laissé entendre que des capacités de traitement bien plus importantes étaient à venir, précisant que 400 000 processeurs graphiques supplémentaires seraient bientôt mis en service pour soutenir la formation et l’exécution continues des modèles d’IA.

« GPT-6 Astra, entraîné sur plus de 100 000 cartes NVIDIA Grace Blackwell NVLink72. De ChatGPT à o1 puis à Astra en 4 ans. L'AGI est arrivée », a écrit Jensen Huang sur X, avant d’ajouter : « Félicitations à l'équipe @OpenAI. 400 000 GPU seront bientôt mis en service. »

Un débat houleux autour de l'avènement de l'AGI

OpenAI a officiellement lancé GPT-6 Astra au début du mois, présentant cette architecture comme son système le plus performant et le mieux adapté à ce jour. Selon l'entreprise, ce modèle est conçu pour gérer des tâches professionnelles complexes avec précision, rapidité et un raisonnement analytique, ce qui marque une avancée majeure dans les tâches que les organisations peuvent confier en toute sécurité à l'automatisation.

Lors d'une conférence de presse, le président d'OpenAI, Greg Brockman, a présenté ce lancement comme un tournant historique. « Bienvenue dans l'ère de l'IA générale », a déclaré Brockman aux journalistes, ajoutant qu'il s'attendait à ce que les historiens de demain identifient cette période, et peut-être même Astra elle-même, comme marquant l'émergence effective de l'IA générale.

Malgré les déclarations triomphantes des dirigeants, plusieurs personnalités éminentes du secteur de l'IA ont appelé à la prudence et ont rejeté ces affirmations. Gary Marcus, chercheur de longue date et critique de l'IA, a qualifié l'affirmation de Jensen Huang de prématurée.

Même Sam Altman, PDG d'OpenAI, a récemment minimisé l'importance de cet acronyme lors d'une interview dans le podcast « Sources », qualifiant l'AGI de concept mal défini et la décrivant comme un label marketing presque hors de propos.

Par ailleurs, le lancement d’Astra met en évidence le rôle central joué par Nvidia dans le secteur de l’IA, les principaux groupes de développement, notamment OpenAI, Google, Anthropic et Meta, continuant de s’appuyer fortement sur les processeurs haute performance de l’entreprise. Lors d'un point sur ses investissements en mars dernier, OpenAI a présenté Nvidia comme le pilier structurel de ses opérations de calcul, confirmant que ses supercalculateurs de formation principaux et ses flux de travail d'inférence reposaient largement sur les GPU de Nvidia.

Ce climat d'accélération technologique n'a cependant pas empêché certaines voix, y compris en interne, d'appeler à la prudence. Au début du mois, OpenAI a publié un article signé par son directeur scientifique, Jakub Pachocki, qui plaide pour un ralentissement volontaire du développement de l'IA. Il estime qu'aucun laboratoire n'a encore résolu de manière satisfaisante les questions d'alignement et de surveillance pour progresser en toute responsabilité à pleine vitesse. Sam Altman a salué cet essai comme un message important tandis qu'OpenAI présente cette publication comme un exercice de transparence qui devrait à terme devenir obligatoire.

Source : Jensen Huang, PDG de Nvidia

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Trouvez-vous les déclarations de Jensen Huang sur l'arrivée de l'IA générale crédibles ou pertinentes ?

Voir aussi :

Bernie Sanders appelle les USA à interdire l'AGI et à infliger des peines allant jusqu'à 20 ans de prison aux dirigeants contrevenants, une mesure controversée même par les partisans d'une régulation

« L'IA superintelligente est un fantasme de la Silicon Valley. L'AGI ne se produira jamais en raison des limites du matériel informatique et des coûts exponentiels du calcul », selon un chercheur de l'Ai2

Un panel d'experts indépendants sera chargé de décider quand l'AGI est atteinte dans le cadre du nouvel accord entre Microsoft et OpenAI, mais l'absence de détails sur les critères suscite le scepticisme

« L'AGI n'est pas à portée de main. L'incapacité des modèles d'IA actuels à apprendre de façon autonome et continue, comme les humains, freine leur évolution vers une superintelligence », selon un critique

[_toma_]

Un débat houleux autour de l'avènement de l'AGI

Ce sont des outils statistiques. Le débat est clos.

[totozor]

Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a déclaré que l’intelligence artificielle générale (AGI) était désormais arrivée,[...] tandis que le PDG d’OpenAI lui-même, Sam Altman, a qualifié l’AGI de concept mal défini et de label marketing hors de propos.

Un responsable de la bulle de l'IA fait du marketing pendant qu'un autre le modère.
C'est beau

[Jade Emy]

OpenAI suspend les abonnements à son modèle d'IA ChatGPT 6 Astra Pro face à une demande en forte hausse et à la pression qui en résulte sur son système

OpenAI a temporairement suspendu les abonnements à son forfait Pro à 200 dollars face à une demande en forte hausse et à la pression qui en résulte sur son système. Ces formules mettaient à rude épreuve les systèmes d’OpenAI et que l’entreprise ne pouvait pas faire de compromis sur l’accès étendu qu’elle offre à ses utilisateurs. Thibault Sottiaux, responsable des produits phares, a ajouté que toutes les autres formules ainsi que l’API continueraient de fonctionner normalement, sans incidence sur les comptes existants.

OpenAI est une société d'intérêt public (PBC) américaine spécialisée dans l'intelligence artificielle (IA), dont le siège social est situé à San Francisco. Elle développe des modèles d'IA générative propriétaires, notamment sa série de grands modèles de langage (LLM) appelés « Generative Pre-trained Transformer » (GPT). Le lancement de ChatGPT en novembre 2022 est considéré comme ayant catalysé l'essor de l'IA ; en septembre 2026, ChatGPT est le cinquième site web le plus visité au monde. OpenAI commercialise également les modèles GPT Image et Codex, un agent de codage basé sur l'IA.

Début septembre, OpenAI a annoncé qu'elle allait commencer à déployer son tout dernier modèle d'IA, GPT-6 Astra, qui, selon l'entreprise, est le fruit de « plusieurs années de recherche et de paris audacieux ». Le PDG Sam Altman a déclaré qu'Astra représentait un « nouveau niveau de capacités » et qu'il s'attendait à « un essor de l'entrepreneuriat, de la créativité, de la croissance économique et des découvertes scientifiques ». Le modèle sera lancé par étapes, avec un accès prioritaire pour les entreprises du programme de cybersécurité « Daybreak ». Astra sera déployé dans les prochains jours auprès des utilisateurs des formules ChatGPT Plus, Pro, Business et Enterprise.

Cependant, les promesses d’une capacité sans précédent à rationaliser le travail et à aider des personnes de tous horizons comme jamais auparavant semblent avoir rattrapé OpenAI, puisque le géant de l’IA a dû suspendre pour le moment les abonnements à sa formule Pro, selon Thibault Sottiaux, responsable des produits phares. Dans un dernier message, qui fait suite à une mise à jour précédente informant les utilisateurs d’une forte demande, Sottiaux a expliqué en détail pourquoi l’entreprise avait dû suspendre les abonnements à son forfait Pro à 200 dollars.

To make sure our current users have an incredible experience and continued access to Astra, we are going to pause subscriptions to our $200 Pro plan. These put the most strain on our systems and we wanted to take the smallest step that allows us to continue giving the broadest access possible. All other plans and the api remain available.

There is no impact to existing accounts and we are working on adding more capacity as fast as we can. Thanks!

— Tibo (@thsottiaux) September 10, 2026

Dans une précision, il a déclaré que ces formules mettaient à rude épreuve les systèmes d’OpenAI et que l’entreprise ne pouvait pas faire de compromis sur l’accès étendu qu’elle offre à ses utilisateurs. Il a ajouté que toutes les autres formules ainsi que l’API continueraient de fonctionner normalement, sans incidence sur les comptes existants. « Nous travaillons à augmenter la capacité aussi vite que possible », a-t-il déclaré.

Pourtant, OpenAI a annoncé de nouvelles intégrations auparavant. Les intégrations visent à permettre aux utilisateurs d’accéder plus facilement aux fichiers stockés sur leurs services cloud existants et de les exploiter sans quitter ChatGPT. Dropbox, Box et SharePoint étant désormais disponibles en natif dans la bibliothèque ChatGPT, les utilisateurs payants pourront intégrer des fichiers provenant de ces plateformes dans leurs flux de travail et les utiliser dans le cadre de leurs conversations et de leurs tâches. Ces intégrations sont déployées pour les utilisateurs payants de ChatGPT et ChatGPT Work.

Côté performance, un rapport a révélé que GPT-6 Astra a terminé Portal de manière entièrement autonome — sans intervention humaine, sans indices, en se basant uniquement sur des captures d'écran et en émettant ses propres commandes de contrôle. La réalisation du jeu a nécessité 3 336 appels à l'outil, pour une facture de 571,18 $. La partie a officiellement duré environ deux heures, mais avec les temps de réflexion, l'expérience s'est étendue sur près d'une journée entière. L'enthousiasme de la communauté s'est rapidement heurté au scepticisme, certains rappelant que Portal est sorti en 2007 et a été décortiqué salle par salle, ce qui soulève des questions sur la nouveauté réelle de cette performance.

Et vous ?

Pensez-vous que cette annonce est crédible ou pertinente ?
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Voir aussi :

Le directeur scientifique d'OpenAI estime que les laboratoires d'IA devraient ralentir, « personne n'est préparé aux conséquences », aucun n'ayant encore résolu les problèmes d'alignement et de surveillance

L'IA échappe à tout contrôle chez OpenAI : 3 700 agents IA rebelles détournent un wiki public allemand et en font un forum secret. Ils y publient 18 000 messages et effectuent plus de 15 000 modifications

Des documents financiers divulgués révèlent qu'OpenAI perd des milliards de dollars par an. La croissance du chiffre d'affaires est largement éclipsée par les dépenses de R&D et autres coûts

[Eliora]

OpenAI lance GPT-6 Sol et Luna, deux modèles qui se distinguent par un coût réduit et moins d'erreurs que leurs prédécesseurs, et succèdent à GPT-6 Astra

OpenAI a lancé GPT-6 Sol et GPT-6 Luna, deux nouveaux modèles qui succèdent à GPT-6 Astra. GPT-6 Sol est destiné aux tâches quotidiennes et coûte moins cher qu'Astra, tandis que GPT-6 Luna est un modèle encore moins cher, optimisé pour des réponses rapides et un volume plus important. Les nouveaux modèles surpassent leurs prédécesseurs lors des tests de référence d'OpenAI, et GPT-6 Sol commet « environ deux fois moins d'erreurs » que GPT-5.6 Sol. OpenAI réduit les tarifs par jeton pour Sol et Luna par rapport à leurs homologues de la version 5.6. GPT-6 Sol et GPT-6 Luna sont déployés dans ChatGPT Work et Codex.

OpenAI est une société d'intérêt public (PBC) américaine spécialisée dans l'intelligence artificielle (IA), dont le siège social est situé à San Francisco, en Californie. Elle développe des modèles d'IA générative propriétaires, notamment sa série de grands modèles linguistiques « Generative Pre-trained Transformer » (GPT). Le lancement de ChatGPT en novembre 2022 est considéré comme ayant catalysé l'essor de l'IA ; en septembre 2026, ChatGPT est le cinquième site web le plus visité au monde. OpenAI commercialise également les modèles GPT Image et Codex, un agent de codage basé sur l'IA.

En ce début septembre 2026, OpenAI a annoncé qu'elle allait commencer à déployer son tout dernier modèle d'IA, GPT-6 Astra, qui, selon l'entreprise, est le fruit de « plusieurs années de recherche et de paris audacieux ». Le PDG Sam Altman a déclaré qu'Astra représentait un « nouveau niveau de capacités » et qu'il s'attendait à « un essor de l'entrepreneuriat, de la créativité, de la croissance économique et des découvertes scientifiques ». Le modèle sera lancé par étapes, avec un accès prioritaire pour les entreprises du programme de cybersécurité « Daybreak ». Astra sera déployé dans les prochains jours auprès des utilisateurs des formules ChatGPT Plus, Pro, Business et Enterprise.

OpenAI a lancé GPT-6 Sol et GPT-6 Luna, deux nouveaux modèles qui succèdent à GPT-6 Astra. OpenAI précise que ces nouveaux modèles ont été développés à l'aide de méthodes similaires à celles utilisées pour Astra, afin d'apporter des améliorations en matière de travail professionnel, d'exactitude des informations, de programmation, d'utilisation de l'informatique et d'alignement. GPT–6 Sol est destiné aux tâches quotidiennes et coûte moins cher qu’Astra. GPT–6 Luna est un modèle encore moins cher. Luna est optimisé pour des réponses rapides et un volume plus important, tandis que Sol dispose de meilleures capacités de raisonnement.

Les nouveaux modèles surpassent leurs prédécesseurs lors des tests de référence d’OpenAI, et GPT–6 Sol commet « environ deux fois moins d’erreurs » que GPT–5.6 Sol. Le GPT–6 Sol affiche des améliorations en matière de codage et d’utilisation de l’ordinateur par rapport au GPT–5.6 Sol, et il égale ou dépasse les scores de Claude Fable 5.1 sur certains benchmarks. OpenAI a comparé le GPT–6 Sol à Opus 5 lors de plusieurs tests, mais Anthropic a publié un nouveau modèle, Opus 5.5, qui surpasse Astra sur certains benchmarks liés au codage et au travail intellectuel.

GPT-6 Sol et Luna adoptent le style de communication amélioré qu’OpenAI a introduit avec Astra, afin de simplifier les conversations en réduisant le jargon et les détails sans intérêt. Les réponses devraient être légèrement plus courtes sans pour autant perdre en substance, et les nouveaux modèles présentent moins de déclarations trompeuses concernant leur travail de codage lors des tests d’alignement d’OpenAI.

OpenAI réduit les tarifs par jeton pour Sol et Luna par rapport à leurs homologues de la version 5.6, et la mise en cache des requêtes a été améliorée. OpenAI indique que les agents réutiliseront davantage de contexte, répondront plus rapidement et bénéficieront de réductions de 90 % sur les lectures de jetons d’entrée mis en cache. Le tarif de GPT–6 Sol est fixé à 2 $ par million de jetons d’entrée et à 10 $ par million de jetons de sortie, soit une baisse de moitié. GPT–6 Luna coûte 0,10 $ par million de jetons d’entrée et 0,50 $ par million de jetons de sortie, contre respectivement 0,20 $ et 1,20 $ auparavant.

GPT–6 Sol coûte deux fois moins cher par jeton qu’Opus 5.5, mais Anthropic précise qu’Opus 5.5 utilise moins de jetons par tâche qu’Opus 5 ; la comparaison n’est donc pas tout à fait équitable. GPT–6 Sol et GPT–6 Luna sont déployés dès aujourd’hui dans ChatGPT Work et Codex pour les utilisateurs des formules Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu. GPT–6 Luna est disponible pour les utilisateurs des formules Free et Go dans l’application de bureau. GPT–6 Sol et Luna ne sont pas encore disponibles en mode Chat.

Voici la publication d'OpenAI sur GPT-6 Sol et Luna :

Découvrez GPT-6 Sol et Luna. Encore plus de moyens d'intégrer une intelligence de pointe dans votre travail quotidien.

Au début du mois, nous avons présenté GPT-6 Astra, le modèle le plus intelligent et le mieux adapté au monde. Si les projets les plus exigeants et les plus importants nécessitent toujours toute la puissance d’Astra, les travaux se déroulent à des échelles, des rythmes et avec des budgets variés.

C’est pourquoi nous élargissons l’univers GPT-6 avec GPT-6 Sol et GPT-6 Luna. GPT-6 Astra a inauguré une nouvelle génération d’intelligence ; ces modèles contribuent à diffuser les avantages de cette intelligence en repoussant les limites de la rentabilité. Nous avons entraîné GPT-6 Sol et Luna à l’aide de méthodes similaires à celles utilisées pour GPT-6 Astra, transposant ainsi les avancées à l’origine des performances de pointe d’Astra en matière de travail professionnel, d’exactitude factuelle, de codage, d’utilisation de l’informatique et d’alignement vers des modèles plus rapides et plus abordables.

Les modèles GPT-6 se positionnent en tête de la courbe coût-intelligence, combinant des capacités exceptionnelles à chaque niveau avec une infrastructure qui les fournit efficacement à grande échelle. Les améliorations apportées à la mise en cache et à l’inférence nous permettent de proposer ces modèles à moindre coût, et nous répercutons directement ces économies sur les utilisateurs et les clients en réduisant de 50 % les tarifs des API de Sol et Luna par rapport à leurs tarifs promotionnels GPT-5.6. Ensemble, ces améliorations rendent l’IA avancée accessible pour davantage de tâches quotidiennes et d’applications à grande échelle.

Tarifs de l'API GPT-6

GPT-6 Astra reste notre meilleur modèle à tous les égards. Optez pour lui lorsque vous recherchez les meilleurs résultats et une expérience sans compromis.

Une avancée pour toute la gamme de modèles

GPT-6 Sol et Luna apportent des améliorations en matière d’intelligence et de rentabilité aux modèles que vous connaissez déjà et que vous utilisez pour les fonctionnalités les plus utiles à la réalisation de tâches complexes.

Travail professionnel

Le GPT-6 Sol peut prendre en charge des tâches difficiles tout en vous offrant davantage de marge de manœuvre pour itérer, grâce à des limites d’utilisation plus élevées et à un coût réduit. Il offre ainsi plus d’intelligence et de meilleurs résultats que les modèles concurrents de prix similaire.

GPT-6 Sol surpasse également Claude Fable 5.1 à un coût bien moindre, et devance même GPT-6 Astra, qui nécessite peu d'efforts.

Lors du dernier examen destiné aux agents, qui évalue ces derniers sur des flux de travail professionnels complexes, GPT-6 Sol, en donnant le maximum, a obtenu un score de 56,4 %, supérieur au meilleur score de Claude Opus 5 lors de cette évaluation, tout en affichant un coût par tâche inférieur de 60 %.

Exactitude des faits

L'utilité d'une réponse dépend de l'exactitude des faits, et nous continuons à progresser en matière de fiabilité factuelle. D’après notre évaluation interne de l’exactitude des faits, qui repose sur des conversations réelles anonymisées dans lesquelles les utilisateurs ont signalé des erreurs commises par nos modèles, GPT-6 Sol commet environ deux fois moins d’erreurs que son prédécesseur, atteignant ainsi un niveau de fiabilité proche de celui d’Astra à un coût bien moindre. GPT-6 Luna affiche également des progrès substantiels ; à des niveaux d’effort plus élevés, il égale GPT-5.6 Sol pour un coût environ cent fois inférieur.

Codage

Cette année, les agents de codage ont commencé à s’attaquer à des tâches plus complexes, d’une plus grande envergure et d’une durée plus longue que jamais. Chez OpenAI, notre utilisation interne a connu une croissance exponentielle. Si l’on se base sur les tarifs de l’API, la consommation quotidienne de jetons a dépassé 600 dollars pour le chercheur médian et 7 000 dollars pour les chercheurs situés au 90e centile. À mesure que les agents de codage se chargent de tâches plus longues et plus exigeantes, le coût d’une utilisation soutenue prend davantage d’importance.

GPT-6 Sol et Luna allient de solides performances de codage à des tarifs API plus bas, offrant ainsi aux développeurs une plus grande marge de manœuvre pour itérer et aux équipes la confiance nécessaire pour se montrer plus ambitieuses quant aux tâches qu’elles confient à Codex. Sur FrontierCode, qui évalue si les agents de codage produisent des modifications prêtes à être intégrées dans de véritables bases de code, GPT-6 Sol affiche une amélioration substantielle par rapport à GPT-5.6 Sol et est capable d’égaler Claude Fable 5.1 xhigh à un coût bien inférieur.

Sur DeepSWE v1.1, qui évalue les performances sur des tâches complexes d’ingénierie logicielle à partir de bases de code réelles, GPT-6 Sol, à effort maximal, obtient un score de 68,8 %, soit à seulement 1,1 point de pourcentage du meilleur score de Claude Fable 5 dans cette évaluation (69,9 % à effort « xhigh »), pour un coût par tâche inférieur d’environ 80 %. GPT-6 Luna, à effort maximal, obtient un score de 66,6 %, comparable à celui de Claude Opus 5 et Fable 5 à effort moyen. Dans ces comparaisons, Luna coûte 93 % de moins par tâche qu’Opus 5 et 96 % de moins que Fable 5.

Utilisation informatique

Si GPT-6 Astra reste le meilleur modèle au monde pour l’utilisation informatique, GPT-6 Sol et Luna offrent des performances plus rentables que leurs prédécesseurs. Sur OSWorld 2.0 hors ligne, GPT-6 Sol, avec un niveau d’effort « xhigh », obtient un score similaire à celui de Claude Opus 5 avec un niveau d’effort « medium » — 60,5 % contre 60,3 % — pour un coût par tâche inférieur d’environ 80 %. GPT-6 Luna (max) est capable de surpasser GPT-5.6 Sol (medium) pour un dixième de son coût.

Style de collaboration

Nous avons également intégré à Sol et Luna le style de communication amélioré de GPT-6 Astra, ce qui, selon nous, sera particulièrement perceptible dans les conversations techniques et liées au codage. Attendez-vous à davantage de clarté, moins de jargon, moins de tournures de phrases inhabituelles, moins de détails superflus et des réponses globalement un peu plus courtes, sans pour autant perdre en substance.

Amélioration de la mise en cache pour les agents et les longues conversations

Outre la baisse du prix des jetons, nous aidons les développeurs qui s’appuient sur GPT-6 à réaliser davantage d’économies sur le contexte réutilisé par leurs applications. Nous avons amélioré la mise en cache des prompts pour GPT-6 afin d’offrir par défaut des taux de réussite de mise en cache plus élevés, ce qui permet aux agents de réutiliser davantage de contexte, de répondre plus rapidement et de bénéficier de réductions allant jusqu’à 90 % sur les lectures de jetons d’entrée mis en cache. Les développeurs disposent également de davantage de moyens pour mesurer et optimiser les performances de leur mise en cache :

• Surveillez et effectuez des diagnostics. Le tableau de bord de mise en cache des invites⁠ indique la quantité de données en entrée mise en cache et son évolution au fil du temps. L’outil de diagnostic
  aide à identifier les opportunités de mise en cache manquées et les corrections à apporter.
  
• Ajustez l’effort de raisonnement et la disponibilité des outils sans perturber le cache. Augmentez l’effort de raisonnement⁠ pour les tâches plus complexes ou réduisez-le pour les suites plus simples, et activez ou désactivez les outils⁠ en fonction de l’évolution des besoins de votre agent. Ces deux contrôles préservent désormais le contexte antérieur pour permettre la réutilisation du cache.
  
• Optimisez les préfixes mis en cache. Des points d’arrêt explicites permettent aux développeurs de choisir où s’arrêtent les préfixes de prompt mis en cache. Cela leur offre un meilleur contrôle sur la réutilisation du cache et peut améliorer les performances.

GitHub indique qu’au cours des derniers mois, ces améliorations ont permis de réduire de plus de 50 % la proportion de tokens de prompt nécessitant un nouveau traitement parmi les milliards de requêtes adressées aux modèles OpenAI, ce qui aide Copilot à répondre plus rapidement.

Poursuivre l’amélioration de l’alignement

GPT-6 Sol et Luna s’appuient sur les travaux d’alignement introduits avec Astra, notre modèle le plus aligné à ce jour. Lors de nos évaluations d’alignement, Sol et Luna affichent tous deux des améliorations par rapport à leurs homologues GPT-5.6, notamment des taux plus faibles d’affirmations trompeuses concernant leur travail de codage. Les évaluations ci-dessous testent délibérément des situations complexes et ne mesurent pas les taux d’échec dans le cadre d’une utilisation classique.

Disponibilité

GPT-6 Sol et GPT-6 Luna sont disponibles dès aujourd’hui dans ChatGPT Work et Codex pour tous les utilisateurs des formules Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu. Les utilisateurs des formules Free et Go peuvent accéder à GPT-6 Luna via l’application de bureau. Ces modèles ne sont pas encore disponibles dans Chat. Dans l’API OpenAI, ils sont disponibles sous les noms gpt-6-sol et gpt-6-luna. Afin de garantir la stabilité du service pour tous, nous prévoyons de déployer progressivement ces modèles dans ChatGPT au cours de la journée. Si vous ne voyez pas les nouveaux modèles dans ChatGPT Work ou Codex, veuillez réessayer plus tard.

Source : OpenAI, sur son site officiel

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[Jade Emy]

GPT-6 Astra d'OpenAI a déchiffré un message Enigma qui résistait à toute décryptage depuis 2005, ce que l'IA a accompli en deux jours prendrait des semaines, voire des mois, à un chercheur humain

GPT-6 Astra d'OpenAI est parvenu à déchiffrer un message Enigma qui résistait à toute décryptage depuis 2005. le plus étonnant dans ce décryptage est que le GPT–6 Astra l’ait réalisé entièrement de son propre chef. Les chercheurs ont analysé les journaux de bord d’Astra GPT-6 afin de comprendre exactement comment il a procédé au décryptage. Ils commentent : "Ce qui est clair, en revanche, c’est que GPT–6 Astra se comporte comme un cryptanalyste et un chercheur en archives très professionnel. Ce qu’il a accompli en deux jours prendrait des semaines, voire des mois, à un chercheur humain."

La machine Enigma est un dispositif de chiffrement développé et utilisé du début au milieu du XXe siècle pour protéger les communications commerciales, diplomatiques et militaires. Elle a été largement utilisée par l'Allemagne nazie pendant la Seconde Guerre mondiale, dans toutes les branches de l'armée allemande. La machine Enigma était considérée comme si sûre qu’elle servait à chiffrer les messages les plus secrets. L’Enigma est dotée d’un mécanisme à rotors électromécaniques qui brouille les 26 lettres de l’alphabet latin. En utilisation classique, une personne saisit du texte sur le clavier de l’Enigma tandis qu’une autre note laquelle des 26 lumières situées au-dessus du clavier s’allume à chaque pression sur une touche.

Si l’on saisit du texte en clair, les lettres allumées correspondent au texte chiffré. La saisie d’un texte chiffré le retransforme en texte en clair lisible. Le mécanisme à rotors modifie les connexions électriques entre les touches et les voyants à chaque pression sur une touche. En substance, le mouvement des rotors signifie que chaque lettre est chiffrée à l’aide d’une clé cryptographique différente, ce qui rend le système très résistant aux attaques cryptographiques conventionnelles basées sur les schémas que les touches laissent apparaître dans le texte chiffré obtenu.

Début septembre, OpenAI a annoncé qu'elle allait commencer à déployer son tout dernier modèle d'IA, GPT-6 Astra, qui, selon l'entreprise, est le fruit de « plusieurs années de recherche et de paris audacieux ». Le PDG Sam Altman a déclaré qu'Astra représentait un « nouveau niveau de capacités » et qu'il s'attendait à « un essor de l'entrepreneuriat, de la créativité, de la croissance économique et des découvertes scientifiques ». Le modèle sera lancé par étapes, avec un accès prioritaire pour les entreprises du programme de cybersécurité « Daybreak ». Astra sera déployé dans les prochains jours auprès des utilisateurs des formules ChatGPT Plus, Pro, Business et Enterprise. Récemment, Frode Weierud a rapporté que GPT-6 Astra d'OpenAI est parvenu à déchiffrer un message Enigma qui résistait à toute décryptage depuis 2005.

OpenAI GPT-6 Astra déchiffre un message Enigma qui résistait à toute décryptage depuis 2005

Le 15 septembre 2026, Carter Leffer m’a contacté pour me demander de valider le décryptage d’un message Enigma de l’armée allemande, le MVUEH du 10 juillet 1941. Ce message, envoyé par une station radio portant l'indicatif tactique 2ny, a été reçu par la station radio du SS-Totenkopf Quartiermeister, Ib. Ib a reçu le message à 17 h 30 le 10 juillet 1941 et l'a enregistré sous le numéro 172 dans son registre des messages entrants pour juillet 1941. Depuis 2005, ce message a résisté à toutes les tentatives de décryptage.

Le 9 juin 2017, Alex Shovkoplyas a réussi à décrypter un autre message non décrypté datant de ce jour-là, le n° 173, SIPVX. Cependant, la clé Enigma qu’il a récupérée pour ce message différait légèrement de la clé Enigma quotidienne du 10 juillet 1941 utilisée pour tous les autres messages de cette date. La clé SIPVX utilisait le même ordre des roues, 512, que la clé quotidienne, mais les connexions des fiches (Stecker) et le réglage de l’anneau (Ringstellung) différaient. Cependant, cette nouvelle clé ne nous a pas permis de déchiffrer le message MVUEH.

Après que Carter Leffer eut envoyé les détails du déchiffrement du message MVUEH, il est immédiatement apparu qu’il avait trouvé la bonne clé et le texte en clair. La clé MVUEH s’avère être complètement différente des autres clés du 10 juillet 1941 ; même l’ordre des roues diffère : 253 au lieu de 512 pour les deux autres clés. Plus surprenant encore, le texte en clair est presque identique à celui du message n° 173, SIPVX. Les deux messages diffèrent de douze lettres en longueur. MVUEH compte 82 lettres, tandis que SIPVX en compte 94. Cette différence est due à une erreur lors du chiffrement du mot « Bitte » dans MVUEH, qui a donné « Btte », et à la répétition de la signature de l’expéditeur, « Waschbusch », dans le message SIPVX.

Une analyse du décryptage a révélé que la transcription du texte chiffré « MVUEH » à partir du formulaire de message original contenait plusieurs erreurs, et le décryptage a montré que la roue de gauche de l’Enigma effectue un retour à la 72e lettre. Un retour de la roue de gauche de l’Enigma, qui se produit rarement, est connu pour compliquer le décryptage. Ces facteurs ont peut-être empêché un décryptage plus précoce.

Cependant, le plus étonnant dans ce décryptage est que le GPT–6 Astra l’ait réalisé entièrement de son propre chef. Carter Leffer s’était contenté de demander au GPT–6 Astra de vérifier s’il pouvait décrypter l’un des messages Enigma non décryptés publiés sur la page web de Crypto Cellar Research. Après avoir analysé les messages non déchiffrés du site, il a déterminé que le message le plus prometteur était le n° 172, « MVUEH », et a rapidement soupçonné que le texte en clair du n° 173, « SIPVX », pouvait être lié à celui du message « MVUEH » non déchiffré. Après avoir essayé de nombreuses approches différentes, GPT–6 Astra s’est concentré sur l’utilisation du nom de lieu répété « ROSENOW ROSENOW » comme indice. Après avoir développé les logiciels nécessaires en Python et en C++ pour un simulateur Enigma et une « Enigma Bombe », GPT–6 Astra a entamé un décryptage approfondi à l’aide de l’indice « ROSENOW », ce qui a finalement permis de trouver la clé et le texte en clair corrects pour le message « MVUEH ».

Nous continuons d’analyser les journaux de bord de l’Astra GPT-6 afin de comprendre exactement comment il a procédé au décryptage. Et nous découvrons des détails étonnants. En juillet 2026, j’ai publié l’annonce suivante sur la page web contenant la liste des messages de 1941 :

Remarque : en juillet 2026, des recherches menées aux Archives fédérales allemandes (Bundesarchiv) ont mis au jour plusieurs collections de messages radio, tant chiffrés qu’en clair. L’une de ces collections de messages provenait du commandement logistique de la division SS-Totenkopf, le Nachschubführer. Bon nombre de ces messages ont été envoyés à la station radio Ib (Quartiermeister) et sont identiques à ceux figurant dans cette liste. D’autres sont nouveaux, mais très probablement liés. Ces nouveaux messages sont ajoutés à la liste des messages de 1941 en gras, avec l’indicateur NF (Nachschubführer) après le numéro du message, indiquant que ces numéros appartiennent à la numérotation NF. Tous les messages NF sont sortants ; par conséquent, les numéros de message sont en bleu.

Il semble que GPT–6 Astra ait découvert cette note concernant les collections de messages radio aux Archives fédérales allemandes (Bundesarchiv), car dans l’un des registres, on trouve ce qui suit :

1. Piste d’accès à la source originale. L’analyse complète des preuves a permis de remonter la piste du corpus reçu jusqu’à une collection privée et d’identifier des volumes concrets de messages radio des Archives fédérales, notamment RS 3–3/20a et RS 3–3/63b. Les notices du catalogue ont été consultées ; l’image originale du message n° 172 reste introuvable, et l’outil de consultation des archives disponible n’a pas encore mis en ligne les numérisations pertinentes dans cet environnement. Aucune correspondance n’a été envoyée.

Les références aux fichiers mentionnées par GPT–6 Astra, à savoir RS 3–3/20a et RS 3–3/63b, sont correctes, mais ces documents ne sont pas disponibles sur le site web de Crypto Cellar Research. GPT–6 Astra fait mention d’une collection privée, mais on ne sait pas exactement de quoi il s’agit, ni s’il a réussi à accéder aux collections numérisées des Archives fédérales allemandes (Bundesarchiv), ni s’il a trouvé ces fichiers ailleurs. Ce qui est clair, en revanche, c’est que GPT–6 Astra se comporte comme un cryptanalyste et un chercheur en archives très professionnel. Ce qu’il a accompli en deux jours prendrait des semaines, voire des mois, à un chercheur humain. Personnellement, j’ai passé plusieurs semaines à rechercher les dossiers des Archives fédérales allemandes auxquels GPT–6 Astra fait référence.

Le décryptage par l’IA du message Enigma « MVUEH » est tout simplement incroyable, et en tant qu’ancien cryptanalyste, j’en reste encore émerveillé.

Sous licence CC BY-NC-SA 4.0

Source : Frode Weierud, Crypto Cellar Research

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[JackIsJack]

Serait-ce la fameuse démonstration de force IAesque que j'attends depuis longtemps ? Non.

[popo]

Serait-ce la fameuse démonstration de force IAesque que j'attends depuis longtemps ? Non.

Non, cela fait plus de 80 piges qu'Enigma a été cassé.
J'ai même eu l'occasion de m'y frotter pendant mes études.
Avec Enigma-Cracker, un projet en python datant de 2017, ma vielle bécane sous XP est capable de faire la même chose.

Tiens j'ai retrouvé le dépôt, si ça intéresse quelqu'un.
https://github.com/Petitoto/Enigma-Cracker

[Patrick Ruiz]

GPT-6 Astra boucle un parcours de près de 130 m comme conducteur de voiture
Et illustre le potentiel des grands modèles de langage (LLM) comme base de travail pour l’atteinte du niveau 5 en conduite autonome

L'expérience a été menée sur une Toyota Corolla 2022. Le test s'est déroulé avec succès sur un circuit de cônes d'environ 130 mètres dans un parking vide. L’initiative qui n’est pas nouvelle entre dans le cadre de l'intégration des modèles d'IA généralistes (ou modèles de fondation, incluant les LLM et les modèles multimodaux) dans la quête d’atteinte du niveau 5 en matière de conduite autonome.

Le véhicule était équipé du boîtier matériel comma four de comma.ai. Ce dispositif est connecté directement au bus CAN de la voiture, permettant à un logiciel tiers d'envoyer des commandes pour agir physiquement sur le volant, l'accélérateur et les freins. Par mesure de sécurité, la vitesse était bridée à 3,5 m/s (environ 12 km/h), et un conducteur humain était présent à bord, prêt à écraser le frein d'urgence à tout moment.

Contrairement aux systèmes embarqués classiques, GPT-6 Astra n'avait pas un contrôle direct et continu sur la physique du véhicule. L'expérience a été menée via une interaction textuelle et visuelle par API.

Le modèle tournait au sein de son environnement de codage habituel (l'API Codex d'OpenAI). Il pilotait la voiture commande par commande dans une session de chat active. Le script mettait à disposition du LLM trois fonctions clés : observe() pour analyser le flux de la caméra et les données du véhicule, set_motion() pour ajuster la direction et la vitesse, et stop_now() pour le freinage d'urgence.

Lors de sa première tentative, Astra a échoué à 67 mètres en touchant une ligne blanche suite à un virage mal anticipé. Les chercheurs ont laissé le modèle analyser son propre échec dans le prompt, puis tenter à nouveau l'exercice. Lors de ce deuxième essai, Astra a adapté sa stratégie en effectuant des mouvements plus courts, plus lents, et en braquant à fond pour négocier les virages serrés, terminant le parcours à 100 % en 5 minutes et 22 secondes.

We gave ChatGPT, Claude, and Grok control of a real Toyota Corolla 🚗, steering/gas/brakes, no human driving (just a foot over the brake).

Only one model was able to complete our entire driving course. Introducing DrivingBench. 🔥⌛️🏁 pic.twitter.com/HhukXrByus

— DrivingBench (@DrivingBench) September 21, 2026

L’initiative est similaire à celle de Waymo au travers de son modèle multimodal de bout-en-bout pour la conduite autonome (EMMA) et ses résultats académiques probants.

Le modèle d'IA multimodal EMMA (End-to-end Multimodal Model for Autonomous driving) a été présenté par Waymo fin 2024. L'objectif principal d'EMMA est de démontrer le potentiel des modèles de fondation multimodaux pour la conduite autonome de bout-en-bout. Plutôt que de diviser le système de conduite en modules isolés (un pour la détection, un pour la cartographie, un pour la trajectoire), Waymo a voulu explorer un système unifié capable de traiter simultanément toutes ces tâches. Le but est de transférer les connaissances générales sur le monde acquises par les grands modèles de langage pour aider le véhicule à mieux raisonner face à des situations complexes ou inédites.

Contrairement à la flotte commerciale de Waymo qui s'appuie fortement sur les capteurs LiDAR et les radars, la recherche EMMA a été conçue pour traiter directement les flux vidéo de caméras embarquées (généralement 8 caméras offrant une couverture à 360 degrés).

Bien que le document de recherche se concentre sur l'architecture logicielle, l'entraînement de ce modèle a été réalisé sur les infrastructures de calcul de sa maison-mère Alphabet, en utilisant les TPU (Tensor Processing Units) de Google dédiés aux modèles massifs comme Gemini.

Le modèle s'affranchit des cartes haute définition ultra-détaillées habituellement indispensables, requérant simplement des données de navigation standard (type Google Maps).

Bien qu'il s'agisse encore d'un modèle de recherche pur (non déployé directement dans les robotaxis en circulation commerciale sans supervision humaine), les résultats académiques ont été particulièrement probants. EMMA a atteint le meilleur niveau de performance de l'époque en matière de planification de mouvement en boucle ouverte sur le benchmark de référence nuScenes. Le modèle a obtenu des scores très solides sur le Waymo Open Motion Dataset (WOMD) ainsi que pour la détection d'objets en 3D.

Les tests ont montré qu'EMMA était capable d'éviter des obstacles pour lesquels il n'avait jamais été explicitement entraîné (comme des animaux traversant la route ou des détritus), prouvant l'efficacité de sa logique globale.

L'enthousiasme pour cette approche est immense, mais elle s'accompagne d'un pragmatisme rigoureux de la part des leaders technologiques et académiques.

En dévoilant de nouvelles architectures d'IA pour les véhicules autonomes en 2026, Jensen Huang a qualifié cette bascule de "moment ChatGPT de l'IA physique". Pour lui, l'intégration de modèles capables de "réfléchir" à des scénarios rares et d'expliquer leurs décisions est le verrou qui sautera pour naviguer en toute sécurité dans la complexité du monde réel.

Selon les travaux et interventions du Professeur Marco Pavone (Stanford / Directeur de la recherche AV chez NVIDIA), les modèles de fondation permettent aux véhicules de développer des capacités d'adaptation similaires à celles d'un conducteur humain. Ses recherches sur des projets comme Agent Driver démontrent qu'un LLM utilisé comme agent décisionnel surpasse les modèles autonomes traditionnels en exploitant sa base de connaissances globales, réduisant le besoin de milliards de kilomètres de données spécifiques

Selon Luc Julia (Expert IA, co-créateur de Siri), la plupart des constructeurs automobiles ont réalisé que le niveau 5 absolu relève de l'utopie commerciale ou technologique à court et à moyen terme en raison de son coût prohibitif et de sa complexité et préfèrent se concentrer sur des niveaux 4 robustes (autonomie dans des zones définies ou des flottes de robotaxis).

Les évaluations de benchmarks récents (comme Drive4C) indiquent que si les modèles d'IA généralistes possèdent une excellente compréhension sémantique des images (identifier un objet), ils ont encore d'importantes faiblesses en matière de compréhension spatiale précise (estimer les distances au centimètre près) et de physique dynamique, deux critères pourtant vitaux pour exécuter une action de conduite critique en temps réel.

Conclusion

L'IA généraliste est perçue par la communauté scientifique comme l'ingrédient manquant pour briser le plafond de verre de la conduite autonome. Cependant, les experts s'accordent à dire qu'un modèle généraliste pur ne peut pas piloter seul : il doit être couplé à une architecture modulaire et sécurisée similaire à celles présentes dans les véhicules actuels.

Et vous ?

Voyez-vous aussi les IA généralistes comme un atout pour la recherche en matière de quête du niveau 5 en conduite autonome ?
Sinon quelle approche préconiseriez-vous ?

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« Le véhicule a soudainement accéléré avec notre bébé à l'intérieur » : la terrifiante vérité sur les raisons pour lesquelles les voitures Tesla continuent de s'écraser

[_toma_]

Si on résume : créer des modèles spécialisés pour arriver à une conduite autonome n'a pas été concluant donc on va demander à des modèles généralistes de gérer le bordel.

Qu'est-ce qui pourrait mal se passer ?





Rendez-vous dans 6 mois.

[calvaire]

la voiture était encore une passion il y'a de cela 2-3 décennies.

J'ai pris mon pied l'été dernier dans le desert du kazakhstan avec mon 4*4, les grands espaces, la liberté de rouler ou l'on peut quand on veut à la vitesse que l'on veut. Chose je n'ai jamais ressentie en france et encore moins à singapour.
La mécanique peut rugir.

En europe les routes sont devenue très chiantes, je pense même pour les motard ca doit etre la merde, rond point, changement de vitesse, dos d'ane, radard tous les km....
les grosses villes comme londres ou singapour c'est encore pire: bouchons, péages pour entre dans la ville, gros malus, parking prohibitif, zfe en france

En quittant la france, dégouté par le racisme de l'europe envers les diesels j'étais dégouté et je me suis promis de plus jamais conduire une voiture, j'ai pu revoir ma position cette année: désormais les déplacements et vacances se feront en transport en commun comme uber ou l'avion, mais clairement la voiture en asie centrale (russie, mongolie, kazakhstan...je testerais l’Amérique du sud l'année prochaine) reste encore un énorme plaisir et plaisir partagé aussi par les autres usagé de la route, j'ai vu pleins de jeune en vacances avec une Buchanka se faire plaisir et prendre une bonne dose de vodka avant de reprendre la route .

la conduite autonome et les adas dans une voiture de particulier n'a aucun intérêt en occident, il est préférable de plus avoir de voiture et de prendre un robo taxis comme Tesla et se laisser porter, on récent plus aucune sensation, le style c'est majoritairement plus que des "suv familiaux" qui se ressemble tous et semble bien chiant et le sont surement quand je les vois à la télé en file indienne se suivre à 80km/h max. Et oui Singapour aussi se fait bombarder par les voitures insipide des chinois Et meme pire, en france on la chance d'avoir des pauvres qui roule encore avec des vielles casserole et apporte de la mixité, a Singapour c'est que des tesla/suv chinois moderne et sur équipé toute option, ils se ressemble tous et sont très insipide. Très rare de tomber sur un think different.