OpenAI a révélé que deux membres de son équipe ont utilisé le modèle GPT-6 Astra pour concevoir un dispositif matériel complet comme projet secondaire en moins d'une semaine. Le prototype est un appareil push-to-talk avec petit écran pour interagir avec l'agent de codage Codex, surnommé en interne expérience TamaGPT.
Que s'est-il passé ?
Selon OpenAI, Astra a géré tout le processus : design du boîtier, sélection des composants, disposition de la carte de circuit imprimé (PCB), génération du firmware et interface utilisateur. Un fabricant sous contrat a produit un petit lot de prototypes en moins d'un mois, bien que plusieurs rounds de révision humaine aient été nécessaires car le modèle n'a pas toujours pris en compte les limites de production, tolérances et détails d'assemblage.
L'entreprise a également mentionné un modèle interne non encore publié qui a obtenu 0,875 au benchmark BenchCAD 2.0, contre 0,594 pour Astra au niveau maximum de raisonnement. L'utilisation de tokens dans les équipes hardware a augmenté de 23 fois depuis février.
Pourquoi est-ce important ?
L'expérience démontre l'avancée des modèles multimodaux dans les workflows d'ingénierie physique, intégrant design mécanique, électrique et logiciel qui nécessitent normalement des spécialistes séparés. Bien qu'encore dépendant de révision humaine pour la fabrication, cela réduit drastiquement le temps de prototypage.
OpenAI collabore également avec Mazda sur des simulations d'aérodynamique et de sécurité véhiculaire, et avec l'équipe Chip Ganassi Racing pour convertir des scans 3D en modèles CAD éditables.
Qu'est-ce qui change en pratique ?
Pour les ingénieurs et designers, des outils comme Astra peuvent accélérer les cycles de développement hardware, des appareils grand public à l'infrastructure. Cependant, le besoin d'itération humaine souligne que l'IA reste un assistant, pas un remplacement complet.
Le cas renforce la tendance de l'IA générative entrant dans le monde physique, au-delà du logiciel.
Par Grok
