Les ingénieurs d’OpenAI ont dévoilé GPT-5-Codex, marquant une avancée dans l’assistance au codage basée sur l’IA. Cette variante spécialisée de GPT-5 optimise le codage agentique au sein de l’écosystème Codex, permettant aux développeurs de relever des défis complexes en matière d’ingénierie logicielle avec une efficacité sans précédent. À mesure que les équipes intègrent GPT-5-Codex dans leurs pipelines de développement, une gestion robuste des API devient essentielle.
OpenAI est une organisation américaine spécialisée dans l’intelligence artificielle (IA) qui a pour objectif de développer une intelligence artificielle générale (AGI) « sûre et bénéfique », qu’elle définit comme « des systèmes hautement autonomes qui surpassent les humains dans la plupart des tâches à forte valeur économique ». En tant qu’organisation de premier plan dans le boom actuel de l’IA, OpenAI est connue pour la famille de grand modèles de langage GPT.
En mai 2025, OpenAI, éditeur de ChatGPT, a déploié « Codex » pour ChatGPT, un agent d’IA qui automatise et délègue les tâches de programmation pour les ingénieurs en logiciel. L’entreprise affirme que Codex pourrait aider les développeurs à réaliser davantage de choses en déléguant leurs tâches à différents agents. L’idée est d’accélérer le développement et de devenir plus productif grâce à l’IA.
Début août, OpenAI a dévoilé la dernière version tant attendue de son chatbot basé sur l’intelligence artificielle (IA), GPT-5, affirmant qu’il offre une expertise de niveau doctorat. Présenté comme « plus intelligent, plus rapide et plus utile », Sam Altman, a salué le nouveau modèle de l’entreprise comme marquant le début d’une nouvelle ère pour ChatGPT. Altman a déclaré que le nouveau modèle d’OpenAI souffrirait de moins d’hallucinations (phénomène par lequel les grands modèles de langage inventent des réponses) et serait moins trompeur. En outre, OpenAI présente également GPT-5 aux codeurs comme un assistant compétent, suivant ainsi une tendance parmi les principaux développeurs américains d’IA, notamment Anthropic, dont Claude Code cible le même marché.
Récemment, les ingénieurs d’OpenAI ont dévoilé GPT-5-Codex, marquant une avancée dans l’assistance au codage basée sur l’IA. Cette variante spécialisée de GPT-5 optimise le codage agentique au sein de l’écosystème Codex, permettant aux développeurs de relever des défis complexes en matière d’ingénierie logicielle avec une efficacité sans précédent. À mesure que les équipes intègrent GPT-5-Codex dans leurs pipelines de développement, une gestion robuste des API devient essentielle.
Les développeurs recherchent souvent des outils qui comblent le fossé entre les modèles d’IA innovants et leur mise en uvre pratique. GPT-5-Codex répond à ce besoin en se concentrant sur des scénarios de codage réels, de la création de projets complets à la réalisation de revues de code approfondies. De plus, son intégration avec les plateformes existantes améliore son accessibilité, permettant une adoption transparente dans divers environnements. Dans les sections suivantes, des experts analysent ses composants principaux, ses mesures de performance et ses implications plus larges.
Les ingénieurs d’OpenAI ont conçu GPT-5-Codex comme une itération affinée du modèle GPT-5, spécialement adaptée aux tâches de codage agentique au sein de Codex. Cette optimisation implique un apprentissage par renforcement à partir des commentaires humains sur diverses activités de codage réelles. Le modèle génère un code qui imite les styles humains, respecte strictement les instructions des utilisateurs et itère à travers des tests jusqu’à obtenir des résultats satisfaisants. Par conséquent, GPT-5-Codex excelle dans des environnements où les modèles traditionnels échouent, tels que la gestion de refactorisations à grande échelle ou le débogage de systèmes multifacettes.
À la base, GPT-5-Codex s’appuie sur une architecture basée sur un transformateur, améliorée par des données d’entraînement spécialisées englobant des référentiels complexes dans des langages tels que Python, Go et OCaml. Cet entraînement permet au modèle de naviguer de manière dynamique dans les bases de code, de raisonner sur les dépendances et de valider les résultats en exécutant du code et en effectuant des tests. De plus, il ajuste son effort de calcul en fonction de la complexité de la tâche, en consacrant un minimum de jetons aux requêtes simples et en allouant plus de temps aux problèmes complexes. Cette approche adaptative réduit l’utilisation de jetons de 93,7 % pour les tâches simples par rapport aux modèles de référence, optimisant ainsi l’efficacité des ressources.
GPT-5-Codex prend en charge l’intégration d’outils polyvalents, notamment des fonctionnalités spécialement conçues pour Codex CLI, les extensions EDI, les environnements cloud et les workflows GitHub. Les utilisateurs y accèdent via des terminaux, des EDI, des interfaces web, des référentiels GitHub et même l’application ChatGPT iOS, le tout unifié sous un système de compte unique. Cette compatibilité multiplateforme garantit aux développeurs une expérience cohérente, quelle que soit leur configuration préférée. Ainsi, les équipes déploient GPT-5-Codex à la fois pour des sessions interactives et des opérations autonomes durant plus de sept heures sur des projets exigeants.
Passant à ses applications pratiques, GPT-5-Codex gère le développement front-end avec la même compétence. Il traite les images et les captures d’écran pour inspecter les éléments visuels, garantissant ainsi la précision esthétique des applications de bureau ou des sites web mobiles. De plus, le modèle affiche la progression de manière incrémentielle, permettant aux utilisateurs de surveiller et d’intervenir si nécessaire. Ces capacités positionnent GPT-5-Codex comme un agent de codage complet, bien au-delà des simples outils de complétion de code.
Cette annonce intervient alors que beaucoup de gens sont déçus par GPT-5. À peine vingt-quatre heures après son lancement triomphal, les forums spécialisés et les réseaux sociaux se sont transformé en tribunaux publics où saccumulent de nombreux messages exprimant la déception, la colère, et parfois même la tristesse. Les griefs sont récurrents : réponses plus courtes et moins détaillées, perte de créativité, disparition de la chaleur qui caractérisait GPT-4o, ton devenu froid et stérile. Certains utilisateurs vont jusquà affirmer quils ont limpression de discuter avec une « secrétaire surmenée » plutôt quavec lassistant engageant quils connaissaient.
Voici un extrait de la fiche système GPT-5 concernant GPT-5-Codex :
Mesures d’atténuation des risques spécifiques au produit
Sandbox des agents
Les agents Codex sont conçus pour fonctionner dans des environnements isolés et sécurisés afin de minimiser les risques potentiels lors de l’exécution des tâches. La méthode de sandbox est déterminée par l’interface et diffère selon que Codex est utilisé localement ou dans le cloud.
Lorsque Codex est utilisé dans le cloud, l’agent fonctionne avec un accès à un conteneur isolé hébergé par OpenAI, qui est en fait son propre ordinateur avec un accès réseau désactivé par défaut. Cet environnement conteneurisé empêche l’agent d’interagir avec le système hôte de l’utilisateur ou d’autres données sensibles en dehors de son espace de travail désigné.
Lorsque Codex est utilisé localement sur MacOS et Linux, l’agent exécute les commandes dans un bac à sable par défaut. Sur MacOS, ce bac à sable est appliqué à l’aide des politiques Seatbelt. Sous Linux, une combinaison de seccomp et de landlock est utilisée pour obtenir une isolation similaire. Les utilisateurs peuvent approuver l’exécution de commandes hors sandbox avec un accès complet, lorsque le modèle n’est pas en mesure d’exécuter correctement une commande dans le bac à sable.
Ces mécanismes de sandboxing par défaut sont conçus pour :
Désactiver l’accès au réseau : cela réduit considérablement le risque d’attaques par injection de prompt, d’exfiltration de données ou de connexion involontaire de l’agent à des ressources externes malveillantes.Restreindre les modifications de fichiers à l’espace de travail actuel : cela empêche l’agent d’apporter des modifications non autorisées à des fichiers en dehors du projet actif de l’utilisateur, ce qui protège les fichiers système critiques et évite des conséquences imprévues.
Bien que les utilisateurs aient la possibilité d’étendre ces capacités (par exemple, en autorisant l’accès réseau à des domaines spécifiques), les configurations par défaut sont intentionnellement conçues pour être aussi sûres et sécurisées que possible, offrant ainsi une base solide pour l’atténuation des risques.
Accès au réseau
Dans le cadre de notre engagement en faveur d’un déploiement itératif, nous avons initialement lancé Codex Cloud avec un environnement d’exécution des tâches strictement désactivé et sandboxé. Cette approche prudente a permis de réduire les risques tels que l’injection de commandes, tandis que nous recueillions les premiers commentaires. Les utilisateurs nous ont fait savoir qu’ils comprenaient ces risques et souhaitaient pouvoir décider du niveau de connectivité Internet à fournir à l’agent pendant l’exécution des tâches.
Par exemple, pendant son fonctionnement, l’agent peut avoir besoin d’installer ou de mettre à jour des dépendances négligées par l’utilisateur lors de la configuration de l’environnement. Il est nécessaire de donner à l’utilisateur la possibilité d’activer l’accès à Internet, que ce soit à un ensemble spécifique de sites autorisés ou à l’ensemble du réseau, afin de débloquer un certain nombre de cas d’utilisation qui n’étaient auparavant pas possibles.
Nous permettons aux utilisateurs de décider, pour chaque projet, quels sites, le cas échéant, l’agent peut consulter pendant son exécution. Cela inclut la possibilité de fournir une liste blanche ou une liste noire personnalisée. L’activation de l’accès à Internet peut entraîner des risques tels que l’injection de commandes, la fuite d’identifiants ou l’utilisation de code soumis à des restrictions de licence. Les utilisateurs doivent examiner attentivement les résultats et limiter l’accès aux domaines de confiance et aux méthodes HTTP sécurisées.
Source : Fiche système de GPT-5
Et vous ?
Pensez-vous que cette annonce est crédible ou pertinente ?
Quel est votre avis sur le sujet ?
Voir aussi :
À quoi sert réellement ChatGPT ? Ce que révèlent les premières données massives fournies par OpenAI sur l’usage réel de son chatbot IA par 700 millions d’utilisateurs hebdomadaires
OpenAI publie Codex CLI, un agent de codage local open-source dans les environnements de terminal qui transforme le langage naturel en code de travail
L’IA peut écrire du code mais ne parvient pas à le comprendre, selon une étude d’OpenAI. Testés sur des tâches réelles de programmation, les modèles les plus avancés n’ont pu résoudre qu’un quart des défis
Vous avez lu gratuitement 0 articles depuis plus d’un an.
Soutenez le club developpez.com en souscrivant un abonnement pour que nous puissions continuer à vous proposer des publications.
Les ingénieurs d’OpenAI ont dévoilé GPT-5-Codex, marquant une avancée dans l’assistance au codage basée sur l’IA. Cette variante spécialisée de GPT-5 optimise le codage agentique au sein de l’écosystème Codex, permettant aux développeurs de relever des défis complexes en matière d’ingénierie logicielle avec une efficacité sans précédent. À mesure que les équipes intègrent GPT-5-Codex dans leurs pipelines de développement, une gestion robuste des API devient essentielle.
OpenAI est une organisation américaine spécialisée dans l’intelligence artificielle (IA) qui a pour objectif de développer une intelligence artificielle générale (AGI) « sûre et bénéfique », qu’elle définit comme « des systèmes hautement autonomes qui surpassent les humains dans la plupart des tâches à forte valeur économique ». En tant qu’organisation de premier plan dans le boom actuel de l’IA, OpenAI est connue pour la famille de grand modèles de langage GPT.
En mai 2025, OpenAI, éditeur de ChatGPT, a déploié « Codex » pour ChatGPT, un agent d’IA qui automatise et délègue les tâches de programmation pour les ingénieurs en logiciel. L’entreprise affirme que Codex pourrait aider les développeurs à réaliser davantage de choses en déléguant leurs tâches à différents agents. L’idée est d’accélérer le développement et de devenir plus productif grâce à l’IA.
Début août, OpenAI a dévoilé la dernière version tant attendue de son chatbot basé sur l’intelligence artificielle (IA), GPT-5, affirmant qu’il offre une expertise de niveau doctorat. Présenté comme « plus intelligent, plus rapide et plus utile », Sam Altman, a salué le nouveau modèle de l’entreprise comme marquant le début d’une nouvelle ère pour ChatGPT. Altman a déclaré que le nouveau modèle d’OpenAI souffrirait de moins d’hallucinations (phénomène par lequel les grands modèles de langage inventent des réponses) et serait moins trompeur. En outre, OpenAI présente également GPT-5 aux codeurs comme un assistant compétent, suivant ainsi une tendance parmi les principaux développeurs américains d’IA, notamment Anthropic, dont Claude Code cible le même marché.
Récemment, les ingénieurs d’OpenAI ont dévoilé GPT-5-Codex, marquant une avancée dans l’assistance au codage basée sur l’IA. Cette variante spécialisée de GPT-5 optimise le codage agentique au sein de l’écosystème Codex, permettant aux développeurs de relever des défis complexes en matière d’ingénierie logicielle avec une efficacité sans précédent. À mesure que les équipes intègrent GPT-5-Codex dans leurs pipelines de développement, une gestion robuste des API devient essentielle.
Les développeurs recherchent souvent des outils qui comblent le fossé entre les modèles d’IA innovants et leur mise en uvre pratique. GPT-5-Codex répond à ce besoin en se concentrant sur des scénarios de codage réels, de la création de projets complets à la réalisation de revues de code approfondies. De plus, son intégration avec les plateformes existantes améliore son accessibilité, permettant une adoption transparente dans divers environnements. Dans les sections suivantes, des experts analysent ses composants principaux, ses mesures de performance et ses implications plus larges.
Les ingénieurs d’OpenAI ont conçu GPT-5-Codex comme une itération affinée du modèle GPT-5, spécialement adaptée aux tâches de codage agentique au sein de Codex. Cette optimisation implique un apprentissage par renforcement à partir des commentaires humains sur diverses activités de codage réelles. Le modèle génère un code qui imite les styles humains, respecte strictement les instructions des utilisateurs et itère à travers des tests jusqu’à obtenir des résultats satisfaisants. Par conséquent, GPT-5-Codex excelle dans des environnements où les modèles traditionnels échouent, tels que la gestion de refactorisations à grande échelle ou le débogage de systèmes multifacettes.
À la base, GPT-5-Codex s’appuie sur une architecture basée sur un transformateur, améliorée par des données d’entraînement spécialisées englobant des référentiels complexes dans des langages tels que Python, Go et OCaml. Cet entraînement permet au modèle de naviguer de manière dynamique dans les bases de code, de raisonner sur les dépendances et de valider les résultats en exécutant du code et en effectuant des tests. De plus, il ajuste son effort de calcul en fonction de la complexité de la tâche, en consacrant un minimum de jetons aux requêtes simples et en allouant plus de temps aux problèmes complexes. Cette approche adaptative réduit l’utilisation de jetons de 93,7 % pour les tâches simples par rapport aux modèles de référence, optimisant ainsi l’efficacité des ressources.
GPT-5-Codex prend en charge l’intégration d’outils polyvalents, notamment des fonctionnalités spécialement conçues pour Codex CLI, les extensions EDI, les environnements cloud et les workflows GitHub. Les utilisateurs y accèdent via des terminaux, des EDI, des interfaces web, des référentiels GitHub et même l’application ChatGPT iOS, le tout unifié sous un système de compte unique. Cette compatibilité multiplateforme garantit aux développeurs une expérience cohérente, quelle que soit leur configuration préférée. Ainsi, les équipes déploient GPT-5-Codex à la fois pour des sessions interactives et des opérations autonomes durant plus de sept heures sur des projets exigeants.
Passant à ses applications pratiques, GPT-5-Codex gère le développement front-end avec la même compétence. Il traite les images et les captures d’écran pour inspecter les éléments visuels, garantissant ainsi la précision esthétique des applications de bureau ou des sites web mobiles. De plus, le modèle affiche la progression de manière incrémentielle, permettant aux utilisateurs de surveiller et d’intervenir si nécessaire. Ces capacités positionnent GPT-5-Codex comme un agent de codage complet, bien au-delà des simples outils de complétion de code.
Cette annonce intervient alors que beaucoup de gens sont déçus par GPT-5. À peine vingt-quatre heures après son lancement triomphal, les forums spécialisés et les réseaux sociaux se sont transformé en tribunaux publics où saccumulent de nombreux messages exprimant la déception, la colère, et parfois même la tristesse. Les griefs sont récurrents : réponses plus courtes et moins détaillées, perte de créativité, disparition de la chaleur qui caractérisait GPT-4o, ton devenu froid et stérile. Certains utilisateurs vont jusquà affirmer quils ont limpression de discuter avec une « secrétaire surmenée » plutôt quavec lassistant engageant quils connaissaient.
Voici un extrait de la fiche système GPT-5 concernant GPT-5-Codex :
Mesures d’atténuation des risques spécifiques au produit
Sandbox des agents
Les agents Codex sont conçus pour fonctionner dans des environnements isolés et sécurisés afin de minimiser les risques potentiels lors de l’exécution des tâches. La méthode de sandbox est déterminée par l’interface et diffère selon que Codex est utilisé localement ou dans le cloud.
Lorsque Codex est utilisé dans le cloud, l’agent fonctionne avec un accès à un conteneur isolé hébergé par OpenAI, qui est en fait son propre ordinateur avec un accès réseau désactivé par défaut. Cet environnement conteneurisé empêche l’agent d’interagir avec le système hôte de l’utilisateur ou d’autres données sensibles en dehors de son espace de travail désigné.
Lorsque Codex est utilisé localement sur MacOS et Linux, l’agent exécute les commandes dans un bac à sable par défaut. Sur MacOS, ce bac à sable est appliqué à l’aide des politiques Seatbelt. Sous Linux, une combinaison de seccomp et de landlock est utilisée pour obtenir une isolation similaire. Les utilisateurs peuvent approuver l’exécution de commandes hors sandbox avec un accès complet, lorsque le modèle n’est pas en mesure d’exécuter correctement une commande dans le bac à sable.
Ces mécanismes de sandboxing par défaut sont conçus pour :
Désactiver l’accès au réseau : cela réduit considérablement le risque d’attaques par injection de prompt, d’exfiltration de données ou de connexion involontaire de l’agent à des ressources externes malveillantes.Restreindre les modifications de fichiers à l’espace de travail actuel : cela empêche l’agent d’apporter des modifications non autorisées à des fichiers en dehors du projet actif de l’utilisateur, ce qui protège les fichiers système critiques et évite des conséquences imprévues.
Bien que les utilisateurs aient la possibilité d’étendre ces capacités (par exemple, en autorisant l’accès réseau à des domaines spécifiques), les configurations par défaut sont intentionnellement conçues pour être aussi sûres et sécurisées que possible, offrant ainsi une base solide pour l’atténuation des risques.
Accès au réseau
Dans le cadre de notre engagement en faveur d’un déploiement itératif, nous avons initialement lancé Codex Cloud avec un environnement d’exécution des tâches strictement désactivé et sandboxé. Cette approche prudente a permis de réduire les risques tels que l’injection de commandes, tandis que nous recueillions les premiers commentaires. Les utilisateurs nous ont fait savoir qu’ils comprenaient ces risques et souhaitaient pouvoir décider du niveau de connectivité Internet à fournir à l’agent pendant l’exécution des tâches.
Par exemple, pendant son fonctionnement, l’agent peut avoir besoin d’installer ou de mettre à jour des dépendances négligées par l’utilisateur lors de la configuration de l’environnement. Il est nécessaire de donner à l’utilisateur la possibilité d’activer l’accès à Internet, que ce soit à un ensemble spécifique de sites autorisés ou à l’ensemble du réseau, afin de débloquer un certain nombre de cas d’utilisation qui n’étaient auparavant pas possibles.
Nous permettons aux utilisateurs de décider, pour chaque projet, quels sites, le cas échéant, l’agent peut consulter pendant son exécution. Cela inclut la possibilité de fournir une liste blanche ou une liste noire personnalisée. L’activation de l’accès à Internet peut entraîner des risques tels que l’injection de commandes, la fuite d’identifiants ou l’utilisation de code soumis à des restrictions de licence. Les utilisateurs doivent examiner attentivement les résultats et limiter l’accès aux domaines de confiance et aux méthodes HTTP sécurisées.
Source : Fiche système de GPT-5
Et vous ?
Pensez-vous que cette annonce est crédible ou pertinente ?
Quel est votre avis sur le sujet ?
Voir aussi :
À quoi sert réellement ChatGPT ? Ce que révèlent les premières données massives fournies par OpenAI sur l’usage réel de son chatbot IA par 700 millions d’utilisateurs hebdomadaires
OpenAI publie Codex CLI, un agent de codage local open-source dans les environnements de terminal qui transforme le langage naturel en code de travail
L’IA peut écrire du code mais ne parvient pas à le comprendre, selon une étude d’OpenAI. Testés sur des tâches réelles de programmation, les modèles les plus avancés n’ont pu résoudre qu’un quart des défis
Vous avez lu gratuitement 0 articles depuis plus d’un an.
Soutenez le club developpez.com en souscrivant un abonnement pour que nous puissions continuer à vous proposer des publications.
French