J’ai vu le livestream d’OpenAI le 28 octobre 2025 et j’ai entendu Sam Altman dessiner une feuille de route ambitieuse : l’entreprise vise à produire un assistant de recherche de niveau stagiaire dès septembre 2026 et un « vrai chercheur en IA » capable de mener des projets autonomes d’ici 2028. Le cadre de l’annonce — la transformation juridique d’OpenAI en public benefit corporation — libère de nouvelles marges de manœuvre financières, mais pose aussi la question de la gouvernance scientifique et des risques technologiques.
OpenAI annonce un chercheur IA autonome : calendrier et ambitions
Sam Altman a expliqué sur scène que les progrès des modèles profonds permettent aujourd’hui d’envisager une automation croissante des tâches de recherche scientifique. Jakub Pachocki, le chief scientist, a décrit l’objectif comme un système capable de livrer des projets de recherche d’envergure de façon autonome et a évoqué la possibilité que la superintelligence soit à moins d’une décennie.
OpenAI mise sur deux leviers : l’innovation algorithmique et une hausse massive du test-time compute, c’est‑à‑dire le temps de calcul consacré à la réflexion d’un modèle. Les modèles actuels tiendraient un horizon temporel d’environ cinq heures sur certains problèmes et rivalisent déjà avec des humains aux Olympiades internationales de mathématiques, mais l’étape suivante serait d’autoriser des « temps de cerveau » beaucoup plus longs — jusqu’à mobiliser des centres de données entiers sur un seul défi scientifique.
Image Credits: OpenAI
De l’agent à la découverte scientifique : comment ça marcherait
La stratégie technique consiste à laisser les modèles « penser » plus longtemps et à améliorer leur capacité à orchestrer expérimentations et analyses. Altman a précisé que pour des percées majeures il faudrait parfois allouer l’équivalent d’un centre de données entier à un seul problème, une logique déjà discutée par des équipes qui cherchent à automatiser la science.
Sur le plan financier et industriel, la bascule vers une structure à but public accompagnée d’un bras commercial permettrait de lever davantage de capitaux pour construire l’infrastructure nécessaire. OpenAI annonce un engagement massif en capacité : 30 gigawatts et un engagement financier qui, selon Altman, représente une obligation de l’ordre de 1,4 trillion de dollars. Ces chiffres redessinent la compétition entre acteurs privés et publics.
Ce que cela change pour la compétition : Microsoft, Google, Anthropic, DeepMind et l’écosystème
La feuille de route d’OpenAI s’inscrit dans un paysage où Microsoft, Google, DeepMind et Anthropic font pression pour accélérer à leur tour. Microsoft, déjà cité comme partenaire stratégique, dispose d’une infrastructure massive — une donnée que certains rappellent lorsqu’OpenAI parle de construire ses propres centres de données. Pour comprendre ces dynamiques, voyez comment Microsoft revendique ses capacités d’infrastructure et d’intégration produit.
À côté des géants, les ambitions de fabricants de puces comme Nvidia et les mouvements d’Open Source AI continuent d’influer sur la course à l’échelle. Des initiatives privées, des levées de fonds et des rapprochements entre équipes issues d’OpenAI et de DeepMind montrent que la frontière entre recherche académique et industrie se brouille.
Pour situer ces enjeux, plusieurs enquêtes récentes mettent en lumière les tensions internes chez OpenAI et la manière dont les entreprises se réorganisent pour capter les talents et l’influence.
Gouvernance, financement et promesses médicales
La nouvelle structure prévoit que la OpenAI Foundation, dédiée à l’avancement scientifique, détienne 26 % de l’entité commerciale et promise à investir 25 milliards dans des projets visant notamment à lutter contre les maladies. Ce montage vise à concilier levée de fonds et mission scientifique, mais il soulève des questions sur la gouvernance des priorités de recherche et la transparence des décisions.
Le basculement vers un modèle hybride n’est pas neutre : il provoque des débats sur l’éthique, la sécurité et la responsabilité publique. Des voix s’interrogent déjà sur les erreurs de calcul et les ratés opérationnels, ainsi que sur l’exigence d’un encadrement social et réglementaire robuste.
Risques sociaux et retombées pour l’emploi : quoi surveiller
Sur le terrain, la perspective d’un chercheur IA autonome aiguise les préoccupations des employés, des chercheurs et des régulateurs. Des articles ont décrit la manière dont les équipes d’OpenAI gèrent leur présence en ligne et les débats internes qui émergent autour de la cadence des publications et de la communication publique.
Les effets sur l’emploi et la division du travail scientifique sont loin d’être théoriques : certaines entreprises voient déjà leurs usages transformés par l’IA, d’autres s’alarment d’un travail bâclé généré par des outils trop automatisés. La question est aussi sociétale : qui contrôle les priorités de recherche et comment garantir que les gains servent le bien commun ?
Si vous suivez le dossier, plusieurs ressources permettent d’approfondir : des enquêtes sur la communication interne d’OpenAI, des analyses sur les erreurs de calcul publiques et des reportages sur la compétition des infrastructures. Pour se repérer dans ce maillage, lisez les articles qui recoupent ces sujets et posent les questions de gouvernance et d’impact social.
J’ai rencontré Maya, postdoctorante en biologie computationnelle, qui confie qu’un outil capable d’automatiser des étapes de recherche pourrait accélérer des tests en laboratoire, mais qu’elle redoute aussi la perte de contrôle sur les méthodes et les résultats. Son verdict est simple : l’IA peut amplifier la recherche, à condition d’en garder la maîtrise humaine. Cette réserve doit guider toute discussion publique et technique autour des annonces d’Altman.
Pour aller plus loin : consultez les enquêtes et analyses récentes sur la pression réglementaire, les défis d’infrastructure et les débats internes chez OpenAI et ses rivaux — notamment les dossiers consacrés aux erreurs de calcul, à l’engagement des employés, à la montée des infrastructures et aux levées de fonds entre chercheurs issus d’OpenAI et de DeepMind. Vous pouvez aussi lire des enquêtes sur les choix industriels et environnementaux liés à ces géants, ou contribuer avec votre propre expérience de terrain.
Liens utiles cités dans l’article : OpenAI et la modération vers GPT-5, les erreurs de calcul d’OpenAI, levée de fonds de chercheurs OpenAI/DeepMind, Microsoft et l’infrastructure, les employés d’OpenAI face aux réseaux, et l’empire d’IA de Nvidia.
