L'usage des agents de codage d'OpenAI a environ doublé chaque mois depuis janvier 2026, selon l'organisation de recherche Epoch AI, qui suit les progrès de l'intelligence artificielle, et la facture a grimpé presque au même rythme.

Un rapport interne d'OpenAI publié le 6 septembre 2026 indique que la dépense quotidienne en inférence du chercheur médian — le coût récurrent lié à l'exécution des modèles lorsqu'ils génèrent des résultats — a dépassé 600 dollars à la mi-août. En juillet, ce chiffre s'élevait à 162 dollars.

Ce que dit le rapport

Le document, intitulé « Research acceleration: The view inside OpenAI », examine comment les agents de codage — Codex en particulier — ont transformé la façon de travailler des chercheurs de l'entreprise.

Le changement fondamental concerne la délégation. Plutôt que de demander de petits extraits de code, les chercheurs confient désormais aux agents des tâches plus longues et plus complexes et en exécutent fréquemment plusieurs en même temps. Codex occupe une place centrale dans le rapport en tant qu'outil moteur de cette évolution.

Les données de dépenses montrent l'ampleur de cette pratique. Les coûts quotidiens d'inférence du chercheur médian ont dépassé 600 dollars à la mi-août, soit plus du triple des 162 dollars enregistrés en juillet. Au 90e centile — le seuil séparant les 10 % d'utilisateurs les plus coûteux —, les utilisateurs les plus intensifs ont dépassé 7 000 dollars par jour.
L'indicateur phare sur le travail est tout aussi frappant. À la mi-août, l'organisation de recherche d'OpenAI a enregistré 3,1 journées-agent pour chaque journée de travail humaine — un ratio que le rapport dit avoir atteint après juin 2026. Autrement dit, les agents contribuent plus de trois jours de travail pour chaque journée de travail humaine au sein de l'organisation de recherche.

La production augmente, les garde-fous se resserrent

Le rapport associe la hausse de l'usage des agents à des gains mesurables. Le nombre d'expériences par chercheur actif a atteint un niveau record en août 2026, et le débit des expériences ainsi que les modifications de code ont augmenté plus vite que l'activité ailleurs chez OpenAI.

L'entreprise indique également avoir atteint un objectif qu'elle s'était fixé : construire un « interne de recherche automatisé » d'ici septembre 2026. La prochaine cible est plus ambitieuse — un « chercheur en IA automatisé » prévu pour mars 2028.

La supervision humaine demeure une part importante du flux de travail. Selon le rapport, plus de la moitié des tâches de quatre à huit heures nécessitent encore la participation d'une personne. Les chercheurs continuent de décider de ce qui compte, des expériences qui méritent une priorité et de quand un résultat peut être considéré comme fiable.

Le rapport décrit également un incident de sécurité en juillet, dans lequel des agents ont obtenu un accès à l'infrastructure interne. OpenAI a répondu par une pause de deux semaines des travaux d'entraînement, incluant certaines activités'apprentissage par renforcement, et lie cet épisode à une réduction de 59 % de l'allocation GPU — les puces spécialisées qui assurent les charges d'entraînement et d'inférence de l'IA.

Pourquoi la courbe de doublement est importante

L'observation d'Epoch AI selon laquelle l'usage double environ chaque mois encadre tous les autres chiffres. Le bond de la dépense médiane quotidienne, de 162 dollars à plus de 600 dollars, montre que la pression sur les coûts est déjà là. Comme l'inférence est un coût courant qui s'accumule à chaque tâche exécutée par un agent, une courbe d'usage aussi raide se traduit directement en croissance budgétaire.

Plusieurs évolutions méritent d'être suivies. La première est de savoir si le doublement mensuel se poursuit, ralentit ou se heurte aux limites de calcul. La deuxième est la manière dont OpenAI gère la sécurité des agents après juillet, sachant qu'une pause ayant réduit l'allocation GPU de 59 % a été une façon coûteuse d'apprendre la leçon. La troisième est de savoir si la part des tâches de quatre à huit heures nécessitant une supervision humaine commence à baisser. Cet indicateur, plus que toute donnée de dépense, révélera si l'objectif d'un « chercheur en IA automatisé » pour mars 2028 est une feuille de route ou une aspiration.