Codex en local : OpenAI et Dell pour l'entreprise

La mise à jour de Codex pose les bases de la « superapp » d’OpenAI

OpenAI a livré hier une mise à jour majeure de Codex, son application dédiée au développement logiciel, disponible sur macOS depuis février 2026 et sur Windows depuis mars. Ce logiciel, qui permet aux développeurs d'utiliser un agent IA spécialisé dans la programmation via une interface graphique ou en ligne de commande, s'enrichit de capacités inédites : intégration avec n'importe quelle application Mac, déploiement de plusieurs agents en tâche de fond, navigateur web embarqué avec annotations directes sur les pages, génération de visuels d'interface via le modèle gpt-image-1.5, gestion de multiples terminaux en simultané, connexion à des environnements distants par SSH (encore en alpha), et une bibliothèque élargie à plus de 90 modules d'extension connectant Codex à des services comme Slack, Notion, GitLab ou CodeRabbit. L'application gère désormais la planification de tâches longues et conserve le contexte des conversations pour reprendre un travail sans que l'utilisateur ait à tout réexpliquer. Ce qui rend cette mise à jour stratégiquement significative dépasse la simple liste de fonctionnalités : Thibault Sottiaux, responsable de Codex chez OpenAI, a confirmé à Ars Technica que Codex est la brique fondatrice de la future « superapp » qu'OpenAI construit depuis plusieurs mois. L'objectif est de créer un point d'entrée universel capable de répondre aux besoins de tous les profils d'utilisateurs, développeurs, professionnels et grand public, en servant d'intermédiaire entre l'utilisateur et l'ensemble de son environnement numérique. Concrètement, cela signifie qu'un agent pourrait détecter une décision prise dans Slack, récupérer les détails dans Notion, vérifier l'état du code existant et proposer automatiquement une liste d'actions, sans intervention humaine pour reconstituer le contexte. Cette ambition s'inscrit dans une course intense entre les grandes plateformes d'IA à la captation de l'interface quotidienne des utilisateurs. OpenAI affronte ici directement Anthropic avec Claude Code, mais aussi Microsoft, Google et les acteurs spécialisés du développement assisté. La stratégie choisie, construire la superapp « au grand jour » en faisant évoluer un outil déjà adopté par les développeurs, présente l'avantage de valider chaque brique en conditions réelles avant d'élargir le public cible. Le navigateur intégré, par exemple, laisse entrevoir une possible mise en retrait d'Atlas, le propre navigateur qu'OpenAI développait en parallèle. L'enjeu à terme est considérable : celui qui parvient à s'imposer comme couche d'orchestration entre l'utilisateur, ses outils et ses données détient un levier d'influence considérable sur l'ensemble du flux de travail numérique.

Votre entreprise est-elle prête pour l'IA ?

La grande majorité des entreprises ont abordé l'intelligence artificielle avec un objectif simple : automatiser plus vite, à moindre coût et à grande échelle. Chatbots pour les demandes de service, modèles de machine learning pour les prévisions, tableaux de bord analytiques pour la prise de décision : ces déploiements ponctuels ont constitué la première vague d'adoption. Pourtant, selon une analyse publiée par EdgeVerve, spécialiste des plateformes d'IA d'entreprise, beaucoup d'organisations constatent aujourd'hui que multiplier les solutions individuelles ne se traduit pas automatiquement par un impact à l'échelle de l'entreprise. Les pilotes se succèdent, mais la valeur stagne. La prochaine étape de maturité ne consiste plus à déployer davantage de modèles, mais à faire évoluer l'IA en continu selon les objectifs business, les contraintes réglementaires et les contextes clients. C'est ce que EdgeVerve nomme les "écosystèmes d'IA adaptatifs" : des réseaux d'agents, de modèles, de sources de données et de services de décision capables de fonctionner ensemble de façon dynamique, en intégrant traitement du langage naturel, vision par ordinateur, analytique prédictive et prise de décision autonome, tout en maintenant une supervision humaine. L'enjeu est particulièrement critique pour les organisations dites Global Business Services (GBS), qui pilotent des processus à haut volume dans des marchés aux réglementations et comportements clients très différents. Pour ces structures, l'automatisation statique atteint vite ses limites : elle ne sait pas s'adapter aux signaux en temps réel ni coordonner des flux de travail qui traversent fonctions, régions et systèmes. Les recherches de SSON Research identifient plusieurs freins persistants à l'adoption de l'IA générative dans ce secteur : mauvaise qualité des données, manque de compétences spécialisées, préoccupations autour de la confidentialité, retour sur investissement flou et contraintes budgétaires. Mais derrière ces symptômes, la cause commune est la fragmentation : des données cloisonnées, une gouvernance floue, des initiatives IA pilotées localement sans stratégie partagée. Résultat : les entreprises accumulent des solutions qui ne communiquent pas, des modèles sans contexte commun et une gouvernance traitée comme une formalité plutôt qu'un principe de conception. La distinction que fait EdgeVerve entre "écosystème" et "plateforme" est au coeur de la solution proposée. L'écosystème décrit l'ambition : comment les capacités IA collaborent à l'échelle de l'entreprise. La plateforme en est le socle technique, fournissant des services communs qui permettent aux agents d'accéder à des données harmonisées, d'orchestrer des processus de bout en bout, de s'interconnecter avec les applications existantes et d'opérer dans des périmètres de sécurité et de conformité définis. Sans cette couche plateforme, les écosystèmes adaptatifs restent théoriques. C'est sur ce marché que des acteurs comme EdgeVerve, filiale d'Infosys, se positionnent face à des concurrents comme ServiceNow ou Microsoft, alors que les grandes entreprises cherchent à passer d'une IA de projets pilotes à une IA véritablement opérationnelle et gouvernée.

OpenAI transforme Codex en assistant IA pour les employés de bureau

OpenAI a annoncé le 2 juin 2026 une refonte majeure de Codex, son assistant IA jusqu'ici centré sur le développement logiciel, pour l'étendre aux métiers de bureau. La plateforme comptabilise désormais plus de 5 millions d'utilisateurs actifs hebdomadaires, soit six fois plus qu'en février lors du lancement de son application desktop. Si les développeurs restent majoritaires, les travailleurs du savoir représentent déjà près de 20 % de la base d'utilisateurs et affichent une croissance trois fois plus rapide. OpenAI introduit six modules métier spécialisés couvrant l'analyse de données, la création de contenu, la vente, le design produit, l'investissement en actions et la banque d'investissement. Une fonctionnalité baptisée Sites permet désormais de publier les résultats générés sous forme de sites web interactifs hébergés dans le cloud, en s'appuyant sur des partenaires comme Wix, Replit, Figma et Lovable. Des annotations contextuelles permettent aussi aux utilisateurs de cibler précisément une zone d'un document pour des commandes plus précises. Ces évolutions traduisent une bascule stratégique pour OpenAI : ne plus se limiter à l'outillage des développeurs, mais s'imposer comme fournisseur d'infrastructure IA pour l'ensemble des fonctions d'une entreprise. En intégrant directement des logiques opérationnelles métier dans Codex, OpenAI cherche à réduire la friction d'adoption pour des profils non techniques, rendant l'outil exploitable sans configuration avancée. L'enjeu est considérable : si les travailleurs du savoir maintiennent leur rythme de croissance, ils pourraient représenter la majorité des utilisateurs dans moins d'un an, transformant Codex en plateforme de productivité de masse plutôt qu'en simple assistant de programmation. Cette offensive sur le marché entreprise s'inscrit dans un contexte de compétition accrue. Anthropic multiplie depuis plusieurs mois les agents IA spécialisés pour les organisations, tandis que Microsoft intègre Copilot dans toute sa suite Office. OpenAI capitalise ici sur sa base grand public pour accélérer l'adoption professionnelle, une approche bottom-up qui contraste avec les déploiements top-down habituels du secteur B2B. Trois semaines avant cette annonce, la société avait lancé OpenAI Deployment Company, une coentreprise dédiée aux clients entreprises adossée à plus de 4 milliards de dollars. La convergence de ces deux initiatives dessine une ambition claire : faire de Codex le système d'exploitation IA des entreprises, en rivalisant directement avec Salesforce, ServiceNow et les suites Microsoft 365 sur leur propre terrain.

💬 Codex qui lâche les développeurs pour aller chercher les commerciaux et les banquiers d'investissement, c'est un pivot net. La vraie lecture c'est qu'OpenAI veut rejouer le coup de Salesforce sur son propre terrain, avec une base de 5 millions d'utilisateurs déjà acquis et une approche bottom-up qui court-circuite les cycles de vente à 18 mois. Reste à voir si les modules métier tiennent en prod.

AIDA : l’IA de Starburst pour une entreprise réellement data-driven

Starburst a annoncé le lancement d'AIDA (AI Data Assistant), un assistant analytique conçu pour permettre aux entreprises d'interroger leurs données distribuées sans migration préalable ni compromis sur la sécurité. Développé par la société fondée par Justin Borgman, cet outil s'adresse aux organisations qui peinent à exploiter leur patrimoine informationnel fragmenté entre clouds multiples et serveurs locaux. Contrairement aux interfaces classiques qui se contentent de convertir une question en requête SQL, AIDA repose sur le cadre "ReAct" : l'assistant décompose chaque demande métier, analyse les métadonnées disponibles et valide ses propres étapes de raisonnement avant de formuler une réponse. Résultat : des analyses ancrées dans les données réelles plutôt que des approximations générées par des modèles de langage mal contextualisés. La solution s'adapte également au profil de l'interlocuteur, offrant une profondeur technique aux analystes et des indicateurs directement actionnables aux dirigeants. L'impact concret se mesure d'abord dans la performance opérationnelle et financière des entreprises. En connectant AIDA à des outils comme Slack ou Jira via le protocole ouvert MCP, les organisations automatisent des flux de travail critiques jusqu'ici trop rigides. Les premiers cas d'usage documentés portent sur la rétention client, grâce à une détection plus fine des signaux faibles d'insatisfaction, et sur la correction d'erreurs de facturation rendues visibles en croisant contrats et consommation réelle. Pour les directions techniques, la compatibilité avec les principaux moteurs d'IA du marché, OpenAI, Anthropic et AWS Bedrock, élimine le risque d'enfermement propriétaire et permet une maîtrise des coûts adaptée à chaque secteur. Des garde-fous configurables filtrent par ailleurs les sujets sensibles et protègent les données personnelles, levant ainsi les blocages de conformité qui freinent habituellement les projets d'innovation interne. Ce lancement s'inscrit dans une tendance de fond : les entreprises disposent de volumes de données considérables mais restent incapables d'en extraire de la valeur à cause de l'éclatement des infrastructures. Starburst, spécialisé dans les moteurs de requêtes distribuées basés sur Trino, élargit ici son positionnement vers la couche conversationnelle, un terrain de plus en plus disputé entre acteurs du data warehouse, éditeurs de business intelligence et grandes plateformes cloud. En affirmant, par la voix de Borgman, que "la valeur réside dans la donnée elle-même plutôt que dans le modèle", Starburst tente de se différencier des solutions d'IA générative généralistes en misant sur la fiabilité analytique. La prochaine étape sera de démontrer, à grande échelle et dans des environnements de production exigeants, que ce raisonnement augmenté tient ses promesses face aux géants déjà positionnés sur ce créneau.