L’essentiel
- Sam Altman affirme qu’OpenAI disposera en interne, avant la fin 2026, d’un système qu’il appellera AGI.
- Astra, sa prochaine famille de modèles, tiendrait déjà le rôle de stagiaire de recherche automatisé : elle écrit le code de l’expérience, la lance et rend ses résultats.
- Mark Chen situe l’entreprise à 80 % du chemin, sans test public ni jury extérieur pour le vérifier.
- Premier appareil OpenAI attendu début 2027 : un boîtier de table à commande vocale.
Sam Altman a fait ce que le secteur évite d’habitude : il a daté sa promesse. Avant la fin de l’année, OpenAI aura en interne un système que son patron qualifiera d’intelligence artificielle générale (AGI), une machine censée rivaliser avec l’humain sur l’essentiel du travail intellectuel. L’entreprise n’y est pas encore, reconnaît-il. Elle y serait dans quatre mois.
Ces déclarations viennent d’une longue enquête de TIME, pour laquelle le journaliste Alex Heath a interrogé plus de vingt dirigeants, salariés, investisseurs et concurrents pendant deux semaines. Mark Chen, directeur de la recherche, y situe l’entreprise à 80 % du chemin. Greg Brockman, cofondateur, pense qu’on regardera plus tard cette période comme le moment où l’AGI est apparue.
Une ligne d’arrivée tracée par celui qui la franchit
OpenAI a mis par écrit sa propre définition de l’AGI : des systèmes hautement autonomes qui surpassent l’humain sur la plupart des travaux à valeur économique. Lecture étroitement économique, et déjà discutable. Devant ses clients, Altman a posé un autre critère : il attend d’Astra le premier modèle qui invente réellement des choses nouvelles, d’une manière qui compte, et voit là quelque chose de « très proche de l’AGI ».
Le déplacement est discret et décisif. Surpasser l’humain sur la plupart des travaux à valeur économique se mesure mal, mais se mesure publiquement : tâches, métiers, salaires effectivement absorbés. Inventer des choses nouvelles d’une manière qui compte ne se mesure pas du tout. Ni référentiel, ni jury, ni date d’évaluation. Le seul arbitre est celui qui annonce.
Le stagiaire de recherche qui écrit ses propres expériences
Cette étiquette de stagiaire de recherche, OpenAI l’avait accolée à Astra l’an dernier comme un objectif à atteindre. D’après Jakub Pachocki, directeur scientifique, la cible est tenue en interne : on soumet au modèle une idée d’expérience, il en programme lui-même le déroulé dans les dépôts de l’entreprise, la lance et rapporte ce qu’il obtient. Sur un article de recherche, quelques heures lui suffisent là où un chercheur humain passait la semaine.
Astra ouvre aussi la voie aux agents persistants, des collègues virtuels qui poursuivent seuls une tâche sur des durées longues. Le pari sous-jacent est assumé : un tel système pourrait amorcer une auto-amélioration récursive, l’IA accélérant sa propre conception. Les chercheurs restent partagés, entre ceux qui jugent cette capacité encore lointaine et ceux qui en voient déjà les premiers signes.
Le mur de la généralisation n’a pas bougé
Les 80 % de Mark Chen supposent une route dont on connaîtrait la longueur. Personne, chez OpenAI comme ailleurs, ne décrit ce que contiennent les 20 % restants, et l’obstacle reste le même depuis des années : un système bâti sur des modèles de langage peut-il produire des découvertes et raisonner au-delà des données sur lesquelles il a été entraîné ? Plusieurs chercheurs estiment qu’il y faut autre chose, une représentation robuste du monde dont ces modèles ne seraient qu’une pièce.
Une preuve que n’importe qui peut recompiler
En décembre, la déclaration d’OpenAI ne dira rien de ce que vos agents savent faire en production. Reste un indicateur exploitable, le résultat attribuable : une optimisation d’entraînement, une preuve, un composant livré, dont on puisse écrire qu’un modèle l’a trouvé et qu’une équipe extérieure l’a reproduit. Le reste relèvera de la communication. OpenAI sait produire ce genre d’objet. Début août, l’entreprise a présenté dix avancées sur des problèmes ouverts depuis plus de dix ans, obtenues par une version interne d’Astra, avec des preuves formalisées en Lean 4 que n’importe qui peut recompiler. Chez Anthropic, cette exigence est devenue un produit : Claude Science, lancé fin juin, fait sortir chaque résultat avec son code et son historique complet, pour qu’un autre laboratoire le rejoue.
Financer la prophétie avant de l’accomplir
L’ambition a un coût, et OpenAI y répond par un recentrage produit : fusionner Codex, son agent de programmation, avec ChatGPT, dans un chantier baptisé en interne « The Merge ». Il en est sorti ChatGPT Work, censé mettre l’IA agentique devant un public de masse : un système qui exécute des tâches au lieu de répondre à des questions. Thibault Sottiaux, qui pilote le projet, se dit proche du produit qu’il vise.
Le matériel obéit à la même logique de distribution. Altman évoque une petite série d’appareils : un objet de table, un objet de poche, un objet à porter. Le premier, un boîtier qui capte son environnement et parle à son propriétaire, est attendu début 2027, et des robots humanoïdes suivraient. Autant de canaux pour amortir des agents persistants qui consomment du calcul en continu, et non à la requête.
2027 arbitrera, pas décembre
Le calendrier plausible se lit déjà. Fin 2026, OpenAI déclare son AGI interne : aucune vérification extérieure possible, un effet d’annonce, un tour de table facilité. Premier semestre 2027, le boîtier sort et ChatGPT Work se déploie en entreprise, où des chiffres opposables apparaissent enfin : taux d’adoption réel, tâches effectivement déléguées, coût par agent et par mois. Fin 2027, deux issues.
Dans la première, la méthode qui a produit ces preuves se transporte à la recherche en IA elle-même, un gain d’entraînement signé Astra est repris et reproduit hors d’OpenAI, et l’auto-amélioration récursive quitte l’argumentaire de levée pour entrer dans les faits. Dans la seconde, Astra demeure un exécutant de recherche remarquable et très rentable, qui compresse des semaines d’ingénierie sans produire la rupture annoncée. Cette trajectoire-là serait une belle réussite industrielle, mais elle ne ressemble pas à ce qu’Altman promet aujourd’hui.
Mon avis
La promesse sera tenue à la lettre et vide dans les faits : en décembre, OpenAI cochera sa propre case et aucun de nos métiers ne bougera ce mois-là. Ce qui me retient dans cette enquête, c’est la description d’Astra par Pachocki, parce qu’un modèle qui lance ses propres expériences dans la base de code d’un laboratoire déplace la vitesse de la recherche bien avant la définition de l’intelligence. Si OpenAI voulait emporter l’adhésion, elle publierait le journal complet d’une expérience conçue, lancée et interprétée par Astra, résultats négatifs inclus. Tant que ce document n’existe pas, fin 2026 reste une date de communication.
