Rapport de terrain d'OpenAI : les agents de code ont accéléré de vrais logiciels scientifiques jusqu'à 60 fois
Dans un rapport avec des partenaires académiques, OpenAI a documenté huit déploiements réels où des agents de code ont modernisé des logiciels de recherche délaissés — dont une accélération de 60x du contrôle qualité du séquençage ARN et la réécriture en Rust d'un aligneur de génomes de 20 000 lignes de C++ avec 99,8 % de parité. Cinq projets ont utilisé Codex seul ; trois l'ont combiné avec Claude Code d'Anthropic. Le rapport est franc sur la limite : les agents ont achevé des tâches d'ingénierie ambitieuses mais n'ont pas su juger si les résultats étaient scientifiquement corrects, présentant parfois du code défectueux avec une confiance totale.
Pourquoi c'est importantLe code vieillissant et non maintenu est un vrai goulot d'étranglement dans toute la science. C'est une preuve précoce que les agents peuvent effacer des années de cette dette en quelques semaines — mais seulement quand un scientifique humain définit ce que « correct » veut dire et construit les mécanismes pour le prouver.
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