OpenAI accélère l’ingénierie des produits physiques
OpenAI présente de nouveaux progrès dans l’utilisation de ses modèles d’intelligence artificielle par les ingénieurs pour concevoir, simuler et fabriquer des produits physiques. Ces travaux couvrent la mécanique, l’électronique, le logiciel et la coordination des disciplines nécessaires au développement de systèmes complexes. L’entreprise explique vouloir donner aux ingénieurs davantage de temps pour explorer des idées et améliorer les conceptions, tout en accélérant les itérations internes et professionnelles. Dans un premier cas d’usage, OpenAI a testé les capacités multimodales et agentiques du système Astra associé à GPT-6. L’objectif était de vérifier si un modèle pouvait définir les exigences fonctionnelles, concevoir un boîtier, une carte électronique et les intégrations logicielles nécessaires à un dispositif permettant de converser avec Codex, sans modification humaine directe. Deux membres de l’équipe ont réalisé ce test en moins d’une semaine, en parallèle de leurs missions, tandis qu’un sous-traitant a produit un premier lot de prototypes en moins d’un mois. Cependant, la préparation à la fabrication a encore exigé plusieurs itérations, Astra n’intégrant pas de façon fiable les contraintes de production, les tolérances ou les détails d’assemblage. Ces limites aident OpenAI à identifier les progrès nécessaires pour les futurs modèles. Les équipes matérielles et d’infrastructure d’OpenAI utilisent déjà Codex et ChatGPT pour créer ou modifier des modèles de conception assistée par ordinateur, préparer des plans de fabrication, configurer des simulations et relire des conceptions, notamment en robotique et en infrastructure informatique. Depuis février, l’usage des modèles par ces équipes, mesuré en tokens, aurait été multiplié par 23. OpenAI suit aussi les progrès via des benchmarks comme BenchCAD 2.0, qui teste la capacité des modèles à reconstruire des pièces et assemblages en 3D et à identifier des connexions sur des circuits imprimés. Un modèle interne plus récent aurait obtenu un score moyen de 0,875, contre 0,594 pour GPT-6 Astra en configuration de raisonnement maximale. L’entreprise confirme également des collaborations industrielles. Avec Chip Ganassi Racing, OpenAI explore la transformation de scans 3D de pièces existantes en modèles CAO modifiables et en dessins de fabrication 2D, une tâche utile lorsque les fichiers d’origine ont été perdus. Les ingénieurs du team valident ensuite la précision et la fabricabilité des résultats. Une nouvelle collaboration est annoncée avec Mazda, dont les équipes d’aérodynamique et de sécurité passive utilisent les modèles d’OpenAI pour évaluer de nouveaux designs de véhicules. Les simulations d’écoulement d’air et de comportement structurel servent à améliorer les performances, en tenant compte du style et des coûts. OpenAI précise que ces premiers résultats montrent un potentiel, mais restent expérimentaux. Les modèles doivent encore gagner en fiabilité pour les tâches industrielles sensibles. L’entreprise cherche désormais à travailler avec des ingénieurs, des cabinets, des industriels et des éditeurs de logiciels afin de mieux ancrer ces capacités dans les outils de conception, de simulation, de fabrication et de production mécanique, électrique, électromécanique ou mécatronique.
