OpenAI : les agents de code transforment le travail des chercheurs

Dans son rapport du 6 septembre, OpenAI décrit des chercheurs qui utilisent des agents toute la journée, souvent en sessions concurrentes, pour écrire plus vite et lancer davantage d’expériences. À la mi-août, le chercheur médian utilisait plus de 600 dollars d’inference par jour aux tarifs API et l’organisation mobilisait l’équivalent de 3,1 journées d’agents par journée humaine. Ce sont des mesures internes; les humains fixent toujours les priorités et évaluent les résultats. L’étude de cas Codex du 8 septembre décrit la connexion de Codex au logiciel de laboratoire par la chercheuse du MIT Beatriz Yankelevich. L’agent exécutait les mesures, analysait les résultats et choisissait la suite à l’aide de skills propres aux mesures et des objectifs de la puce. Il réussissait les procédures définies mais avait besoin d’aide avec des signaux faibles ou bruités. Pour une équipe logicielle, il faut donc superviser les tâches répétables, fournir le contexte, vérifier les résultats intermédiaires et garder les décisions de jugement sous responsabilité humaine.