Avec la popularité croissante des outils de codage IA auprès de certains développeurs de logiciels, leur adoption a commencé à toucher tous les aspects du processus, y compris l'amélioration des outils de codage IA eux-mêmes.Dans des interviews, des employés d'OpenAI ont révélé à quel point l'entreprise s'appuie désormais sur son propre agent de codage IA, Codex, pour créer et améliorer l'outil de développement. « Je pense que la grande majorité de Codex est construite par Codex, donc il est presque entièrement utilisé pour s'améliorer lui-même », a déclaré Alexander Embiricos, chef de produit pour Codex chez OpenAI. En utilisant un agent de programmation avancé pour améliorer ce même agent, OpenAI explore une nouvelle frontière du développement logiciel.
Malgré les déclarations d'OpenAI concernant le succès de Codex en interne, il convient de noter que des recherches indépendantes ont montré des résultats mitigés en matière de productivité du codage IA. Une étude METR (Model Evaluation and Threat Research) publiée en juillet a révélé que les développeurs open source expérimentés étaient en réalité 19 % plus lents lorsqu'ils utilisaient des outils IA sur des bases de code complexes et matures, même si les chercheurs ont noté que l'IA pouvait être plus performante sur des projets plus simples.
Dans le but d'injecter l'IA dans une plus grande partie du processus de programmation, OpenAI a lancé en avril dernier Codex CLI, un « agent » de codage conçu pour fonctionner localement à partir d'un logiciel terminal. Annoncé en même temps que les nouveaux modèles d'IA d'OpenAI, o3 et o4-mini, Codex CLI relie les modèles d'OpenAI au code local et aux tâches informatiques. Grâce à Codex CLI, les modèles d'OpenAI peuvent écrire et modifier du code sur un bureau et effectuer certaines actions, comme déplacer des fichiers.
Puis, en mai, OpenAI a lancé « 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.
Codex, lancé par OpenAI dans sa version moderne en tant qu'aperçu de recherche en mai 2025, fonctionne comme un agent d'ingénierie logicielle basé sur le cloud capable de gérer des tâches telles que l'écriture de fonctionnalités, la correction de bogues et la proposition de Pull Request. L'outil fonctionne dans des environnements sandbox liés au référentiel de code d'un utilisateur et peut exécuter plusieurs tâches en parallèle. OpenAI propose Codex via l'interface web de ChatGPT, une interface en ligne de commande (CLI) et des extensions EDI pour VS Code, Cursor et Windsurf.
L'interface pour Codex d'OpenAI dans ChatGPT
Des éléments de similitudes avec Claude
Le nom « Codex » lui-même remonte à un modèle OpenAI de 2021 basé sur GPT-3 qui alimentait la fonctionnalité de complétion de tabulation de GitHub Copilot. Embiricos a déclaré que, selon la rumeur, ce nom serait l'abréviation de « code execution » (exécution de code). OpenAI souhaitait relier le nouvel agent à ce moment antérieur, qui avait été en partie conçu par certaines personnes ayant quitté l'entreprise.
« Pour beaucoup de gens, ce modèle qui alimentait GitHub Copilot a été le premier moment « waouh » pour l'IA », a déclaré Embiricos. « Il a montré aux gens le potentiel de ce que cela peut signifier lorsque l'IA est capable de comprendre votre contexte et ce que vous essayez de faire, et de vous aider à y parvenir plus rapidement. »
Ce n'est un secret pour personne que la version actuelle en ligne de commande de Codex présente certaines similitudes avec Claude Code, l'outil de codage agentique d'Anthropic lancé en février 2025. Lorsqu'on lui a demandé si Claude Code avait influencé la conception de Codex, Embiricos a éludé la question, mais a reconnu la dynamique concurrentielle. « C'est un marché intéressant dans lequel travailler, car il regorge d'idées géniales », a-t-il déclaré. Il a souligné qu'OpenAI avait développé en interne des fonctionnalités Codex basées sur le Web avant de commercialiser la version CLI, qui est arrivée après l'outil d'Anthropic
Un outil également adopté en interne
Les clients d'OpenAI semblent toutefois apprécier la version en ligne de commande. Embiricos a déclaré que l'utilisation de Codex par les développeurs externes avait été multipliée par 20 après la mise à disposition par OpenAI de l'extension CLI interactive avec GPT-5 en août 2025. Le 15 septembre, OpenAI a lancé GPT-5 Codex, une version spécialisée de GPT-5 optimisée pour le codage agentique, qui a encore accéléré son adoption.
Ce n'est pas seulement le monde extérieur qui a adopté cet outil. Embiricos a déclaré que la grande majorité des ingénieurs d'OpenAI utilisent désormais Codex régulièrement. L'entreprise utilise la même version open source de la CLI que les développeurs externes peuvent télécharger librement, à laquelle ils peuvent suggérer des ajouts et qu'ils peuvent modifier eux-mêmes. « J'apprécie vraiment cela chez notre équipe », a déclaré Embiricos. « La version de Codex que nous utilisons est littéralement le dépôt open source. Nous n'avons pas de dépôt différent qui intègre des fonctionnalités. »
La nature récursive du développement de Codex va au-delà de la simple génération de code. Embiricos a décrit des scénarios dans lesquels Codex surveille ses propres cycles de formation et traite les commentaires des utilisateurs pour « décider » de ce qu'il faut construire ensuite. « Nous avons des endroits où nous demandons à Codex d'examiner les commentaires, puis de décider quoi faire », explique-t-il. « Codex écrit une grande partie du harnais de recherche pour ses propres cycles de formation, et nous expérimentons actuellement la surveillance de ses propres cycles de formation par Codex. » Les employés d'OpenAI peuvent également soumettre un ticket à Codex via des outils de gestion de projet tels que Linear, en lui assignant des tâches de la même manière qu'ils assigneraient du travail à un collègue humain.
L’auto-usage comme tournant méthodologique
Le choix d’OpenAI d’utiliser cet agent pour améliorer son propre fonctionnement constitue un tournant méthodologique. Il ne s’agit pas uniquement de tester l’outil dans des conditions réelles, mais de l’intégrer directement dans le cycle de développement interne. L’agent analyse des composants critiques, identifie des points de fragilité, propose des corrections et participe à l’évolution de l’infrastructure logicielle qui le supporte.
Cette approche crée une dynamique nouvelle. L’outil devient à la fois sujet et acteur du processus de développement. Même si chaque modification reste validée par des ingénieurs humains, l’agent influence concrètement sa propre trajectoire d’amélioration. Cela marque une étape importante dans la collaboration entre intelligence artificielle et ingénierie logicielle.
Ce type de boucle récursive, qui consiste à utiliser des outils pour créer de meilleurs outils, est profondément ancré dans l'histoire de l'informatique. Dans les années 1960, les ingénieurs ont conçu les premiers circuits intégrés à la main sur du vélin et du papier, puis ont fabriqué des puces physiques à partir de ces dessins. Ces puces alimentaient les ordinateurs qui exécutaient les premiers logiciels de conception électronique automatisée (EDA), qui à leur tour permettaient aux ingénieurs de concevoir des circuits bien trop complexes pour être dessinés manuellement par un être humain. Les processeurs modernes contiennent des milliards de transistors disposés selon des schémas qui n'existent que grâce aux logiciels qui les ont rendus possibles. L'utilisation de Codex par OpenAI pour créer Codex semble suivre le même schéma : chaque génération de l'outil crée des capacités qui alimentent la suivante.
Une boucle d’amélioration accélérée mais maîtrisée
Le principal bénéfice de cette stratégie réside dans la vitesse. Un agent capable de parcourir des milliers de lignes de code, de repérer des incohérences ou des opportunités d’optimisation et de proposer des solutions en continu permet de raccourcir considérablement les cycles de développement. Chaque amélioration validée renforce l’agent, qui devient ensuite plus efficace pour détecter de nouveaux problèmes.
Pour autant, OpenAI insiste sur le caractère strictement contrôlé de cette boucle. L’agent ne dispose pas d’un accès direct au déploiement en production. Les propositions sont soumises à des tests automatisés, à des revues humaines et à des arbitrages techniques. Cette discipline est essentielle pour éviter que la rapidité ne se fasse au détriment de la robustesse ou de la sécurité.
La création de l'application Android Sora, une illustration de l'impact de Codex chez OpenAI
L'exemple le plus frappant de l'impact interne de Codex est venu du développement par OpenAI de l'application Android Sora. Selon Embiricos, l'outil de développement a permis à l'entreprise de créer l'application en un temps record.
« L'application Android Sora a été développée à partir de zéro par quatre ingénieurs », a déclaré Embiricos. « Il a fallu 18 jours pour la créer, puis nous l'avons mise en ligne sur l'App Store en 28 jours au total », a-t-il ajouté. Les ingénieurs disposaient déjà de l'application iOS et des composants côté serveur sur lesquels travailler, ils se sont donc concentrés sur la création du client Android. Ils ont utilisé Codex pour planifier l'architecture, générer des sous-plans pour différents composants et mettre en œuvre ces composants.
Ed Bayes, concepteur au sein de l'équipe Codex, a décrit comment cet outil a changé son propre flux de travail. Il a expliqué que Codex s'intègre désormais à des outils de gestion de projet tels que Linear et à des plateformes de communication telles que Slack, ce qui permet aux membres de l'équipe d'attribuer directement des tâches de codage à l'agent IA. « Vous pouvez ajouter Codex et lui attribuer des tâches », a déclaré Ed Bayes. « Codex est littéralement un coéquipier dans votre espace de travail. »
Grâce à cette intégration, lorsqu'une personne publie un commentaire sur un canal Slack, elle peut taguer Codex et lui demander de résoudre le problème. L'agent créera une pull request, et les membres de l'équipe pourront examiner et itérer les modifications via le même fil de discussion. « En gros, c'est comme avoir un collègue qui vous accompagne partout où vous travaillez », explique Bayes.
Pour Bayes, qui travaille sur la conception visuelle et les modèles d'interaction des interfaces de Codex, cet outil lui a permis de contribuer directement au code plutôt que de transmettre les spécifications aux ingénieurs. « Cela vous donne en quelque sorte plus de poids. Cela vous permet de travailler sur l'ensemble de la pile et, en gros, d'être capable de faire plus de choses », a-t-il déclaré. Il a souligné que les concepteurs d'OpenAI créent désormais des prototypes de fonctionnalités en les construisant directement, en utilisant Codex pour gérer les détails de la mise en œuvre.
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