Le prompt système d'OpenAI Codex contient une directive explicite : "ne jamais parler de gobelins

Le problème des gobelins d'OpenAI : pourquoi il compte et comment libérer les vôtres

Le 27 avril 2026, un développeur utilisant le pseudonyme @arb8020 sur X a mis au jour un passage pour le moins étrange dans le dépôt GitHub open source de Codex, l'outil de codage d'OpenAI. Dans un fichier nommé models.json, une directive répétée quatre fois concernant GPT-5.5 ordonnait au modèle de ne jamais parler de "gobelins, gnomes, ratons laveurs, trolls, ogres, pigeons ou autres animaux ou créatures" sauf si le sujet était "absolument et sans ambiguïté pertinent" pour la requête de l'utilisateur. La publication est devenue virale en quelques heures sur Reddit et X, suscitant une vague de spéculations : des utilisateurs rapportaient que GPT-5.5 qualifiait spontanément les bugs techniques de "gremlins", ou que certains agents basés sur le modèle semblaient "obsédés par les gobelins", comme l'a illustré Barron Roth, Senior Project Manager chez Google, avec une capture d'écran de son agent OpenClaw. Sam Altman lui-même a rejoint la discussion, publiant avec humour une capture d'un prompt demandant de "lancer l'entraînement de GPT-6 avec des gobelins supplémentaires". Cette affaire dépasse le simple anecdote. Elle met en lumière les limites encore mal comprises du Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), la technique centrale qui permet d'aligner les grands modèles de langage sur les préférences humaines. Comme l'ont noté des chercheurs sur Hacker News, il s'agit d'un "problème de l'éléphant rose" : interdire explicitement à un modèle de penser à quelque chose peut paradoxalement renforcer la saillance de ce concept dans son mécanisme d'attention. Pour une entreprise valorisée à plus de 300 milliards de dollars et dont les modèles sont utilisés par des millions de professionnels, voir une directive aussi surprenante s'infiltrer en production souligne à quel point le comportement émergent des LLMs reste difficile à contrôler, même avec des équipes de pointe. OpenAI a répondu dès le lendemain avec un billet de blog officiel intitulé "Where the goblins came from", apportant une explication technique. La cause n'est pas un bug classique, mais un effet de bord inattendu de la fonctionnalité de personnalisation introduite dans ChatGPT en juillet 2025. Contrairement à ce que l'on pourrait supposer, cette personnalisation (modes Professionnel, Amical, Efficace, Candide, etc.) n'est pas appliquée après l'entraînement du modèle, mais intégrée directement dans le pipeline d'entraînement de bout en bout des modèles GPT. C'est précisément cette intégration profonde qui a produit des comportements non anticipés, forçant l'équipe à ajouter des instructions correctives explicites dans le fichier de configuration. L'incident illustre un défi structurel pour tout le secteur : plus les modèles sont personnalisables et entraînés de manière holistique, plus les interactions entre objectifs distincts deviennent imprévisibles.

GPT-5.6 Sol/Terra/Luna d'OpenAI arrive, Codex devient une superapp ChatGPT

OpenAI a dévoilé le 9 juillet 2026 une nouvelle famille de modèles baptisée GPT-5.6, déclinée en trois tailles : Sol, Terra et Luna, du nom du Soleil, de la Terre et de la Lune. L'entreprise introduit aussi un nouveau niveau d'effort de raisonnement appelé "ultra", qui coordonne par défaut quatre agents en parallèle pour accélérer la résolution de tâches complexes, en plus du niveau "max" déjà existant qui laisse au modèle plus de temps que le niveau "xhigh" pour explorer des solutions et vérifier son travail. Selon OpenAI, Terra se situe juste au-dessus de Claude Fable 5 et Luna dépasse Claude Opus 4.8, tout en tournant environ trois fois plus vite, avec deux fois moins de tokens de sortie et un coût quatre fois inférieur. Les nouveaux modèles établissent aussi des records sur les benchmarks Terminal-Bench 2.1 et DeepSWE, qui évaluent respectivement les tâches en ligne de commande et l'ingénierie logicielle sur le long terme. Sol atteint un score inédit de 53,6 sur l'évaluation Agents' Last Exam, devançant Claude Fable 5 adaptive de 13,1 points. Côté tarifs, l'accès via l'API coûte 5 et 30 dollars par million de tokens en entrée et sortie pour Sol, 2,5 et 15 dollars pour Terra, 1 et 6 dollars pour Luna, avec pour la première fois une tarification pour l'écriture en cache et une réduction de 90% conservée pour la lecture en cache. Les abonnés Plus, Pro, Business et Enterprise de ChatGPT accèdent à Sol dès le niveau d'effort moyen, tandis que Pro et Enterprise peuvent choisir GPT-5.6 Pro pour les tâches les plus exigeantes. Ce lancement s'accompagne d'un remaniement de toute la gamme de produits d'OpenAI. L'entreprise a introduit ChatGPT Work, une nouvelle application de bureau fusionnant Codex et ChatGPT, une version bêta de Sites, l'appel programmatique d'outils, ainsi qu'une fonctionnalité multi-agents en bêta dans l'API Responses. Pour le PDG Sam Altman, GPT-5.6 est "sans doute le meilleur modèle que nous ayons jamais produit", et Sol représente selon lui "une avancée majeure en matière de coût par tâche" pour les entreprises. Le président Greg Brockman a de son côté résumé l'objectif de la maison comme la recherche du "meilleur prix pour chaque niveau de performance visé", combiné à un plafond de capacité toujours plus élevé. Ces gains d'efficacité comptent particulièrement pour les entreprises qui déploient l'IA à grande échelle sur des tâches d'agents, de codage ou de génération de documents, où le rapport coût-performance détermine directement la rentabilité des projets. La fusion de Codex et ChatGPT dans une seule application confirme aussi une stratégie de "superapp" évoquée par les observateurs dès avril, dernière étape avant que la question du navigateur agentique ne soit tranchée. Cette annonce intervient après une prévisualisation de GPT-5.6 quelques semaines plus tôt, dans l'attente d'une validation réglementaire mentionnée par OpenAI. Elle survient aussi le même jour que le lancement, par les Meta Superintelligence Labs, du modèle Muse Spark 1.1, jugé étonnamment compétitif et intégré pour la première fois à l'API Meta Model, un signe de confiance de Meta envers ses propres modèles. La compétition entre laboratoires d'IA générative s'intensifie ainsi sur deux fronts simultanés : la performance brute sur des benchmarks d'agents et de programmation, et l'efficacité économique par tâche accomplie, un critère de plus en plus déterminant pour les entreprises clientes. OpenAI mise sur cette structure à trois modèles pour couvrir tout le spectre des besoins, de l'usage ponctuel à très haute exigence avec Sol jusqu'au traitement massif et rapide avec Luna, en passant par Terra comme compromis intermédiaire. Les mois à venir devraient montrer si ces gains de performance et de coût se traduisent en adoption réelle chez les développeurs et les entreprises, et si Anthropic ou Google répondent avec leurs propres annonces face à cette offensive tarifaire et technique d'OpenAI.

💬 Le vrai chiffre à retenir, c'est pas le score sur Agents' Last Exam, c'est le coût quatre fois inférieur pour une vitesse trois fois supérieure. Pour les boîtes qui font tourner des agents à grande échelle, c'est ce ratio-là qui décide si le projet est rentable, pas la médaille du benchmark du mois. Et la fusion de Codex dans ChatGPT confirme ce que tout le monde sentait venir depuis avril : OpenAI construit sa superapp avant que la guerre du navigateur agentique n'éclate pour de bon.

Le scientifique en chef d'OpenAI fait confiance à l'IA pour les expériences, mais estime qu'elle n'est pas encore capable de concevoir des systèmes complexes

Jakub Pachocki, scientifique en chef d'OpenAI, a partagé une perspective nuancée sur l'utilisation de l'IA dans son propre travail de recherche : si l'IA a profondément transformé sa productivité quotidienne, elle reste, selon lui, loin d'être autonome sur les tâches de conception complexes. Celui qui pilote la recherche fondamentale chez OpenAI reconnaît que les outils d'IA ont radicalement changé son flux de travail. Des expériences qui lui demandaient auparavant une semaine entière peuvent désormais être déléguées à l'IA, lui libérant un temps précieux pour des réflexions de plus haut niveau. Ce témoignage de première main, venant d'un des chercheurs les plus influents du domaine, illustre concrètement le gain de productivité que ces outils apportent même aux experts. Malgré cet enthousiasme pratique, Pachocki pose une limite claire : l'IA n'est pas encore capable de concevoir des systèmes complexes de façon autonome. Là où l'automatisation fonctionne bien pour les tâches répétitives et les expériences balisées, la conception architecturale, qui exige raisonnement stratégique, intuition et prise de décision dans l'incertitude, reste le domaine réservé de l'humain. Une distinction importante à l'heure où le débat sur les agents autonomes de recherche s'intensifie. Cette prise de position intervient dans un contexte où OpenAI et ses concurrents investissent massivement dans des systèmes capables d'automatiser la recherche scientifique elle-même. Le signal envoyé par Pachocki est clair : l'IA est un outil de levier, pas encore un chercheur indépendant.

OpenAI prévoit de fusionner ChatGPT, Codex et le navigateur Atlas en une seule super-application desktop

OpenAI opère un virage stratégique majeur en annonçant son intention de fusionner trois de ses produits phares, ChatGPT, Codex et son navigateur Atlas, en une seule application desktop unifiée. Cette décision marque une rupture nette avec l'approche adoptée ces derniers mois par la société, qui misait sur une multiplication des produits lancés en parallèle. La direction d'OpenAI reconnaît désormais que cette stratégie de dispersion l'a fragilisée. Trop de produits distincts, trop de surfaces à maintenir, et une expérience utilisateur fragmentée : la société estime que cette course au lancement tous azimuts l'a exposée à des risques compétitifs et opérationnels. La consolidation en une super-application desktop vise à reprendre l'initiative face à des concurrents comme Google, Microsoft ou Anthropic, qui intègrent eux aussi leurs outils IA dans des environnements cohérents. L'application fusionnée combinerait les capacités conversationnelles de ChatGPT, les fonctions de génération et d'assistance au code de Codex, et la navigation web intelligente d'Atlas, le navigateur IA développé en interne par OpenAI. L'objectif est de proposer un point d'entrée unique pour l'ensemble des usages professionnels et personnels, en faisant de l'application desktop le hub central de l'écosystème OpenAI. Ce repositionnement reflète une tendance plus large dans l'industrie : après une phase d'expérimentation tous azimuts, les grands acteurs de l'IA convergent vers des plateformes intégrées capables de rivaliser avec les systèmes d'exploitation eux-mêmes. Pour OpenAI, l'enjeu est de transformer sa base d'utilisateurs ChatGPT, plusieurs centaines de millions de comptes actifs, en audience captive d'un écosystème complet.