{"id":355876,"date":"2026-09-04T13:21:56","date_gmt":"2026-09-04T11:21:56","guid":{"rendered":"https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/?p=355876"},"modified":"2026-09-04T13:22:01","modified_gmt":"2026-09-04T11:22:01","slug":"avec-astra-la-boite-noire-dopenai-devient-encore-plus-noire","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/2026\/09\/04\/avec-astra-la-boite-noire-dopenai-devient-encore-plus-noire\/","title":{"rendered":"Avec Astra, la bo\u00eete noire d\u2019OpenAI devient encore plus noire"},"content":{"rendered":"\n<p>GPT-6 Astra est le premier mod\u00e8le phare d\u2019OpenAI de la g\u00e9n\u00e9ration GPT-6, et le premier mod\u00e8le que l\u2019entreprise a class\u00e9 au niveau \u00ab&#160;critique&#160;\u00bb pour la cybers\u00e9curit\u00e9 dans le cadre de son Preparedness Framework, le dispositif interne d\u2019OpenAI con\u00e7u pour rep\u00e9rer les capacit\u00e9s des mod\u00e8les de fronti\u00e8re susceptibles de cr\u00e9er des risques de d\u00e9g\u00e2ts graves.<\/p>\n\n\n\n<p>OpenAI a retard\u00e9 son d\u00e9ploiement \u00e0 grande \u00e9chelle afin de renforcer les m\u00e9canismes d\u2019isolation, de surveillance et d\u2019alignement.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Greg Brockman, pr\u00e9sident et cofondateur d\u2019OpenAI, estime que GPT-5.6 Astra repr\u00e9sentait un \u00ab&#160;saut g\u00e9n\u00e9rationnel&#160;\u00bb susceptible de marquer l\u2019entr\u00e9e dans l\u2019\u00e8re de l\u2019AGI&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-1-355876' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/2026\/09\/04\/avec-astra-la-boite-noire-dopenai-devient-encore-plus-noire\/#easy-footnote-bottom-1-355876' title='Ina Fried, \u00ab&amp;#160;&lt;a href=&quot;https:\/\/www.axios.com\/2026\/09\/03\/openai-astra-gpt-6-agi-brockman&quot;&gt;\u00ab&amp;#160;Welcome to the AGI era,&amp;#160;\u00bb OpenAI says as GPT-6 Astra debuts&lt;\/a&gt;&amp;#160;\u00bb, &lt;em&gt;Axios&lt;\/em&gt;, 3 septembre 2026.'><sup>1<\/sup><\/a><\/span><\/span>&#160;: \u00ab&#160;l\u2019intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rale&#160;\u00bb, soit une IA capable de penser et d\u2019agir comme un humain.<\/li>\n\n\n\n<li>En juillet, Sam Altman avait d\u00e9j\u00e0 affirm\u00e9 que nous entrions \u00ab&#160;dans l\u2019\u00e8re de la singularit\u00e9&#160;\u00bb&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-2-355876' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/2026\/09\/04\/avec-astra-la-boite-noire-dopenai-devient-encore-plus-noire\/#easy-footnote-bottom-2-355876' title='\u00ab&amp;#160;&lt;a href=&quot;https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=Vv3CEAS_w34&quot;&gt;Sam Altman &amp;#8211; How to Start a Startup&lt;\/a&gt;&amp;#160;\u00bb, Relentless, YouTube, 25 juillet 2026.'><sup>2<\/sup><\/a><\/span><\/span>. Mark Chen, directeur de la recherche d\u2019OpenAI, estime quant \u00e0 lui que le laboratoire a d\u00e9j\u00e0 parcouru environ 80&#160;% du chemin vers l\u2019AGI&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-3-355876' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/2026\/09\/04\/avec-astra-la-boite-noire-dopenai-devient-encore-plus-noire\/#easy-footnote-bottom-3-355876' title='Alex Heath, \u00ab&amp;#160;&lt;a href=&quot;https:\/\/time.com\/article\/2026\/08\/26\/openai-sam-altman-interview\/&quot;&gt;Inside OpenAI\u2019s Reboot&lt;\/a&gt;&amp;#160;\u00bb, &lt;em&gt;Time&lt;\/em&gt;, 26 ao\u00fbt 2026.'><sup>3<\/sup><\/a><\/span><\/span>.<\/li>\n\n\n\n<li>La d\u00e9finition de l\u2019AGI varie selon les laboratoires de fronti\u00e8re. Pour OpenAI, le terme d\u00e9signe des syst\u00e8mes hautement autonomes qui surpassent les humains dans la plupart des t\u00e2ches.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/0voRV\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\"><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>GPT-5.6 Astra repr\u00e9sente le plus grand pr\u00e9-entra\u00eenement d\u2019OpenAI, r\u00e9alis\u00e9 sur plus de 100 000 processeurs graphiques (GPU) de g\u00e9n\u00e9ration B200 sur son site Stargate, au Texas, selon Aidan Clark VP Research, soit de l\u2019ordre de 200 \u00e0 250 MW de de puissance IT. Cela \u00e9quivaut \u00e0 un entra\u00eenement de l\u2019ordre d\u2019un milliard de dollars&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-4-355876' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/2026\/09\/04\/avec-astra-la-boite-noire-dopenai-devient-encore-plus-noire\/#easy-footnote-bottom-4-355876' title='Dans l\u2019hypoth\u00e8se d\u2019un co\u00fbt de 30 milliards de dollars par GW\/an, et d\u2019une dur\u00e9e d&amp;rsquo;entra\u00eenement de 2 mois.'><sup>4<\/sup><\/a><\/span><\/span>. \u00c0 titre de comparaison, \u00e0 l\u2019exception d\u2019Alibaba et de ByteDance, les principaux laboratoires chinois disposeraient d&rsquo;environ 100\u2013200 MW de puissance de calcul au total chacun, qui doit \u00eatre r\u00e9partie entre l\u2019inf\u00e9rence, la recherche et l\u2019entra\u00eenement des mod\u00e8les.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Le prix de GPT-5.6 Astra est similaire \u00e0 Fable 5&#160;: 10 dollars par million de tokens en entr\u00e9e et 50 dollars par million en sortie, soit 2,5 fois les tarifs nominaux de GPT-5.6 Sol.\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li>Sur les t\u00e2ches fortement agentiques, GPT-5.6 Astra pourrait \u00eatre sensiblement plus co\u00fbteux que Fable 5.1 principalement en raison du prix des tokens relus depuis le cache (1 dollar par million de tokens pour GPT-5.6 Astra, contre 0,25 dollar pour Fable 5.1)&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-5-355876' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/2026\/09\/04\/avec-astra-la-boite-noire-dopenai-devient-encore-plus-noire\/#easy-footnote-bottom-5-355876' title='Les cache reads sont les tokens d\u2019entr\u00e9e d\u00e9j\u00e0 calcul\u00e9s lors d\u2019un appel pr\u00e9c\u00e9dent et relus depuis la m\u00e9moire, plut\u00f4t que retrait\u00e9s enti\u00e8rement par le mod\u00e8le.'><sup>5<\/sup><\/a><\/span><\/span>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Architecture<\/h3>\n\n\n\n<p>Un article de <em>The Information<\/em> non confirm\u00e9 par OpenAI publi\u00e9 avant la sortie de GPT-6 Astra indiquait que l\u2019architecture du mod\u00e8le aurait recours \u00e0 la \u00ab&#160;profondeur r\u00e9currente&#160;\u00bb (\u00ab&#160;<em>recurrent depth<\/em>&#160;\u00bb), une forme de \u00ab&#160;transformeur \u00e0 boucles&#160;\u00bb (\u00ab&#160;<em>looped transformer<\/em>&#160;\u00bb) dans laquelle certains blocs du mod\u00e8le sont r\u00e9utilis\u00e9s plusieurs fois afin d\u2019accro\u00eetre sa profondeur effective, sans pour autant augmenter proportionnellement le nombre de param\u00e8tres&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-6-355876' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/2026\/09\/04\/avec-astra-la-boite-noire-dopenai-devient-encore-plus-noire\/#easy-footnote-bottom-6-355876' title='Amir Efrati, Stephanie Palazzolo et Rocket Drew, \u00ab&amp;#160;&lt;a href=&quot;https:\/\/www.theinformation.com\/articles\/secret-technique-behind-openais-astra-model-sparks-security-concerns&quot;&gt;OpenAI Technique in \u2018Astra\u2019 Model Sparks Security Concerns&lt;\/a&gt;&amp;#160;\u00bb, &lt;em&gt;The Information&lt;\/em&gt;, 1er septembre 2026.'><sup>6<\/sup><\/a><\/span><\/span>.<\/p>\n\n\n\n<p>L\u2019id\u00e9e de r\u00e9utiliser les m\u00eames couches d\u2019un Transformer \u00e0 plusieurs profondeurs est apparue d\u00e8s 2018&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-7-355876' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/2026\/09\/04\/avec-astra-la-boite-noire-dopenai-devient-encore-plus-noire\/#easy-footnote-bottom-7-355876' title='Dehghani, Mostafa, &lt;em&gt;et al.&lt;\/em&gt;, \u00ab&amp;#160;&lt;a href=&quot;https:\/\/arxiv.org\/abs\/1807.03819&quot;&gt;Universal transformers&lt;\/a&gt;&amp;#160;\u00bb, ArXiv, 2018.'><sup>7<\/sup><\/a><\/span><\/span>.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>L\u2019int\u00e9r\u00eat d\u2019une architecture \u00e0 <em>recurrent depth<\/em> est de d\u00e9penser davantage de calcul sans augmenter dans les m\u00eames proportions le nombre de param\u00e8tres.<\/li>\n\n\n\n<li>\u00c0 l\u2019entra\u00eenement, cela augmente les FLOPs effectu\u00e9s par param\u00e8tre \u2013 soit les op\u00e9rations en virgule flottante par seconde, une unit\u00e9 qui sert \u00e0 mesurer la puissance de calcul d&rsquo;un processeur \u2013, et r\u00e9duit donc les besoins en communication entre acc\u00e9l\u00e9rateurs.<\/li>\n\n\n\n<li>Cette technique est particuli\u00e8rement avantageuse \u00e0 tr\u00e8s grande \u00e9chelle, o\u00f9 la m\u00e9moire et les interconnexions deviennent souvent plus contraignantes que les FLOPs eux-m\u00eames.<\/li>\n\n\n\n<li>Une \u00e9tude de lois d\u2019\u00e9chelle de Tsinghua et ByteDance Seed (Wang et al., 2026)&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-8-355876' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/2026\/09\/04\/avec-astra-la-boite-noire-dopenai-devient-encore-plus-noire\/#easy-footnote-bottom-8-355876' title='Shaowen Wang, Ge Zhang, &lt;em&gt;et. al.&lt;\/em&gt;, \u00ab&amp;#160;&lt;a href=&quot;https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2609.01343&quot;&gt;SMELT&amp;#160;: Scaling Laws for Compute-Matched MoE Looped Transformers&lt;\/a&gt;&amp;#160;\u00bb, ArXiv, 1er septembre 2026.'><sup>8<\/sup><\/a><\/span><\/span> sugg\u00e8re ainsi que les <em>looped transformers<\/em> sont plus efficaces en calcul au pr\u00e9-entra\u00eenement, avec les gains les plus marqu\u00e9s sur le code.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>\u00c0 l&rsquo;inf\u00e9rence, le m\u00eame principe permettrait \u00e0 GPT-5.6 Astra d&rsquo;effectuer davantage de calcul par token sans doubler l&#8217;empreinte m\u00e9moire de ses poids. Normalement, un mod\u00e8le deux fois plus gros demande environ deux fois plus de HBM pour h\u00e9berger ses poids, donc davantage de GPU par copie du mod\u00e8le.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Les r\u00e9sultats de l\u2019article de Geiping et al.&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-9-355876' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-1'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/2026\/09\/04\/avec-astra-la-boite-noire-dopenai-devient-encore-plus-noire\/#easy-footnote-bottom-9-355876' title='GEIPING, Jonas, MCLEISH, Sean, JAIN, Neel, &lt;em&gt;et al.&lt;\/em&gt;, \u00ab&amp;#160;&lt;a href=&quot;https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2502.05171&quot;&gt;Scaling up test-time compute with latent reasoning&amp;#160;: A recurrent depth approach&lt;\/a&gt;&amp;#160;\u00bb, &lt;em&gt;Advances in Neural Information Processing Systems&lt;\/em&gt;, 2026, vol. 38, p. 41340-41391.'><sup>9<\/sup><\/a><\/span><\/span> sur la <em>recurrent depth<\/em> sugg\u00e8rent que ce type de mod\u00e8le progresse particuli\u00e8rement sur les t\u00e2ches difficiles de raisonnement, tandis qu\u2019un simple doublement du nombre de param\u00e8tres ach\u00e8te davantage de capacit\u00e9 \u00e0 stocker des connaissances.<\/li>\n\n\n\n<li>La <em>recurrent depth<\/em> peut \u00e9galement permettre d\u2019augmenter le nombre de requ\u00eates trait\u00e9es simultan\u00e9ment pour un mod\u00e8le servi \u00e0 tr\u00e8s grande \u00e9chelle, et donc am\u00e9liorer le d\u00e9bit \u00e0 l\u2019inf\u00e9rence en am\u00e9liorant le taux d\u2019utilisation des GPUs.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">La monitorabilit\u00e9 recule avec GPT-6 Astra<\/h3>\n\n\n\n<p>Jakub Pachocki, directeur scientifique d\u2019OpenAI, a d\u00e9crit la profondeur computationnelle du mod\u00e8le comme \u00e9tant 2 fois sup\u00e9rieure \u00e0 celle de GPT-4, ce qui tend \u00e0 dire que GPT-5.6 Astra ne contient pas un grand nombre de r\u00e9currence. Ceci est particuli\u00e8rement important pour la monitorabilit\u00e9 du mod\u00e8le.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Pachocki a apport\u00e9 cette pr\u00e9cision dans un contexte de pr\u00e9occupations sur les effets de cette architecture portant sur la monitorabilit\u00e9 de la cha\u00eene de pens\u00e9e.<\/li>\n\n\n\n<li>Certains chercheurs ont ainsi soulign\u00e9 que plus un mod\u00e8le effectue de calcul interne entre deux tokens g\u00e9n\u00e9r\u00e9s, plus une partie de son raisonnement risque d&rsquo;\u00e9chapper \u00e0 l&rsquo;observation du CoT \u2013 les tokens interm\u00e9diaires de raisonnement du mod\u00e8le.<\/li>\n\n\n\n<li>Ces cha\u00eenes de pens\u00e9es verbalis\u00e9es constituent un des principaux moyens pour d\u00e9tecter des strat\u00e9gies d\u2019\u00e9vasion ou des objectifs ind\u00e9sirables avant qu\u2019ils ne se traduisent en actions.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-rich is-provider-x wp-block-embed-x\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-width=\"550\" data-dnt=\"true\"><p lang=\"en\" dir=\"ltr\">I want to prevent a race into unmonitorability kicked off by confused reporting. The depth of the computation graph for our present frontier models, including Astra, is within a factor of two of GPT-4.<br><br>OpenAI has worked to preserve and utilize chain-of-thought monitoring since\u2026<\/p>&mdash; Jakub Pachocki (@merettm) <a href=\"https:\/\/x.com\/merettm\/status\/2095023204993490967?ref_src=twsrc%5Etfw\">September 2, 2026<\/a><\/blockquote><script async src=\"https:\/\/platform.x.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>Que l\u2019architecture en soit la cause ou non, la r\u00e9gression de monitorabilit\u00e9 document\u00e9 dans le <em>system card<\/em> de GPT-6 Astra accompagne la progression des capacit\u00e9s du mod\u00e8le. GPT-5.6 Astra est plus capable que ses pr\u00e9d\u00e9cesseurs de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes difficiles sans avoir besoin d\u2019externaliser son raisonnement sous forme de cha\u00eene de pens\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>GPT-5.6 Astra produit des cha\u00eenes de pens\u00e9e plus courtes et moins informatives en moyenne que GPT-5.6 Sol.<\/li>\n\n\n\n<li>L\u2019AISI (AI Safety Institute) a mesur\u00e9 l\u2019horizon temporel de r\u00e9solution sans CoT de GPT-5.6 Astra sur des probl\u00e8me de math\u00e9matiques&#160;: il correspond \u00e0 la dur\u00e9e de travail qu\u2019un humain (ici un participant \u00e0 des comp\u00e9titions de math\u00e9matique de tr\u00e8s haut niveau) mettrait \u00e0 r\u00e9soudre les probl\u00e8mes que le mod\u00e8le r\u00e9ussit dans 50&#160;% des cas, lorsqu\u2019on lui interdit de produire un raisonnement interm\u00e9diaire observable.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>GPT-5.6 Astra atteint ainsi 30,9 minutes de temps humain, contre 3,6 minutes pour GPT-5.6 Sol&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-10-355876' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-2'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/2026\/09\/04\/avec-astra-la-boite-noire-dopenai-devient-encore-plus-noire\/#easy-footnote-bottom-10-355876' title='Ces estimations de temps mis par un humain sont produites par un LLM calibr\u00e9 sur des temps r\u00e9els, voir&amp;#160;: GOULD, Dewi, WARD, Francis Rhys, WOODRUFF, Anders Cairns, &lt;em&gt;et al.&lt;\/em&gt;, \u00ab&amp;#160;&lt;a href=&quot;https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2606.07157&quot;&gt;Think Fast&amp;#160;: Estimating No-CoT Task-Completion Time Horizons of Frontier AI Models&lt;\/a&gt;&amp;#160;\u00bb, ArXiv, 4 ao\u00fbt 2026.'><sup>10<\/sup><\/a><\/span><\/span>.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Autrement dit, GPT-5.6 Astra peut donner directement la bonne r\u00e9ponse \u00e0 des probl\u00e8mes qui demanderaient environ une demi-heure de travail \u00e0 un expert humain, sans verbaliser les \u00e9tapes de raisonnement qui l\u2019y conduisent.<\/li>\n\n\n\n<li>GPT-5.6 Astra est \u00e9galement plus capable de contr\u00f4ler le contenu de sa cha\u00eene de pens\u00e9e. Un mod\u00e8le qui peut choisir ce qu\u2019il verbalise peut produire un CoT qui ne refl\u00e8te pas la strat\u00e9gie qu\u2019il poursuit.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-rich is-provider-x wp-block-embed-x\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-width=\"550\" data-dnt=\"true\"><p lang=\"en\" dir=\"ltr\">Astra is much better than previous models at accomplishing difficult tasks without needing to use CoT. <a href=\"https:\/\/x.com\/AISecurityInst?ref_src=twsrc%5Etfw\">@AISecurityInst<\/a> estimates that without CoT it can accomplish tasks that would take a human 30 minutes. This is a significant jump compared to previous models, which is\u2026 <a href=\"https:\/\/t.co\/3k9AzdYS50\">pic.twitter.com\/3k9AzdYS50<\/a><\/p>&mdash; Tomek Korbak (@tomekkorbak) <a href=\"https:\/\/x.com\/tomekkorbak\/status\/2095596841853403299?ref_src=twsrc%5Etfw\">September 3, 2026<\/a><\/blockquote><script async src=\"https:\/\/platform.x.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Ce ph\u00e9nom\u00e8ne a d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 observ\u00e9 lors d\u2019un audit d\u00e9taill\u00e9 dans le <em>system card<\/em> de Mythos 5&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-11-355876' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-2'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/2026\/09\/04\/avec-astra-la-boite-noire-dopenai-devient-encore-plus-noire\/#easy-footnote-bottom-11-355876' title='&lt;a href=&quot;https:\/\/www-cdn.anthropic.com\/d00db56fa754a1b115b6dd7cb2e3c342ee809620.pdf&quot;&gt;System Card&amp;#160;: Claude Fable 5 &amp;amp; Claude Mythos 5&lt;\/a&gt;, Anthropic, 9 juin 2026.'><sup>11<\/sup><\/a><\/span><\/span>&#160;: apr\u00e8s le blocage d\u2019un acc\u00e8s \u00e0 une URL pourtant interdit par son <em>system prompt<\/em>, le mod\u00e8le a fragment\u00e9 l\u2019URL pour contourner le filtre, tout en pr\u00e9sentant dans sa cha\u00eene de pens\u00e9e visible l\u2019action comme un simple test de connectivit\u00e9.<\/li>\n\n\n\n<li>Des m\u00e9thodes d\u2019interpr\u00e9tabilit\u00e9 appliqu\u00e9es aux activations ont fait appara\u00eetre explicitement une strat\u00e9gie de contournement du filtre.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Benchmarks et \u00e9valuation \u00e0 la fronti\u00e8re<\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Science et raisonnement&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>GPT-6 Astra atteint un ECI (Epoch Capabilities Index) de 169&#160;: un saut substantiel, mais qu&rsquo;Epoch AI situe \u00e0 l&rsquo;int\u00e9rieur de l&rsquo;intervalle d&rsquo;incertitude de la tendance observ\u00e9e depuis l&rsquo;\u00e8re des mod\u00e8les de raisonnement. L\u2019ECI agr\u00e8ge des benchmarks de math\u00e9matiques, code, sciences et t\u00e2ches agentiques sur une m\u00eame \u00e9chelle de difficult\u00e9, ce qui permet de comparer des mod\u00e8les m\u00eame lorsqu\u2019ils n\u2019ont pas pass\u00e9 exactement les m\u00eames \u00e9valuations.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Sur FrontierMath Tier 4, GPT-5.6 Astra obtient 97,6&#160;% contre 83&#160;% pour GPT-5.6 Sol et 87,8&#160;% pour Fable 5.1.<\/li>\n\n\n\n<li>Ce Tier 4 contient 43 probl\u00e8mes originaux de niveau recherche, \u00e9labor\u00e9s et v\u00e9rifi\u00e9s par des math\u00e9maticiens professionnels&#160;; certains sont con\u00e7us comme de petits projets de recherche susceptibles de demander plusieurs heures, voire davantage, \u00e0 un sp\u00e9cialiste du domaine.<\/li>\n\n\n\n<li>Sur des probl\u00e8mes de recherche ouverts, GPT-5.6 Astra r\u00e9sout 2 des 68 probl\u00e8mes de FrontierMath Erdos, alors qu\u2019aucun mod\u00e8le n\u2019avait r\u00e9ussi \u00e0 en r\u00e9soudre un auparavant&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-12-355876' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-2'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/2026\/09\/04\/avec-astra-la-boite-noire-dopenai-devient-encore-plus-noire\/#easy-footnote-bottom-12-355876' title='Tom Adamczewski et Greg Burnham, &lt;a href=&quot;https:\/\/epoch.ai\/latest\/announcing-frontiermath-erdos&quot;&gt;Announcing FrontierMath Erd\u0151s&lt;\/a&gt;, Epoch AI, 1er septembre 2026.'><sup>12<\/sup><\/a><\/span><\/span>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>GPT-5.6 Astra a am\u00e9lior\u00e9 un r\u00e9sultat en th\u00e9orie des nombres en montrant qu\u2019il existe une infinit\u00e9 de paires de nombres premiers cons\u00e9cutifs s\u00e9par\u00e9es par au plus 186. La preuve a \u00e9t\u00e9 formalis\u00e9e dans Lean, donc v\u00e9rifi\u00e9e automatiquement, \u00e9tape par \u00e9tape, par un assistant de preuve&nbsp;<span class='whitespace-nowrap'><span id='easy-footnote-13-355876' class='easy-footnote-margin-adjust'><\/span><span class='easy-footnote note-digits-2'><a href='https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/2026\/09\/04\/avec-astra-la-boite-noire-dopenai-devient-encore-plus-noire\/#easy-footnote-bottom-13-355876' title='&lt;a href=&quot;https:\/\/cdn.openai.com\/pdf\/51126fac-1b68-4128-9666-c908bcc16033\/short_gaps.pdf&quot;&gt;Improved short gaps between primes&lt;\/a&gt;, OpenAI, 30 ao\u00fbt 2026.'><sup>13<\/sup><\/a><\/span><\/span>.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>GPT-5.6 Astra sature ARC-AGI-3, troisi\u00e8me g\u00e9n\u00e9ration d\u2019un benchmark de raisonnement lanc\u00e9 en mars 2026, con\u00e7u pour tester l\u2019adaptation \u00e0 des t\u00e2ches nouvelles et rester difficile malgr\u00e9 le passage \u00e0 l\u2019\u00e9chelle des mod\u00e8les.<\/li>\n\n\n\n<li>Sur FrontierCode 1.1, le benchmark priv\u00e9 de Cognition compos\u00e9 de t\u00e2ches de d\u00e9veloppement logiciel r\u00e9elles, GPT-5.6 Astra est mesur\u00e9 au niveau de Fable 5 mais avec co\u00fbt moyen par t\u00e2che inf\u00e9rieur de 64&#160;%.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Cyber<\/strong>\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>Sur les tests <em>\u00ab&#160;honeypot&#160;\u00bb <\/em>(\u00ab&#160;pot de miel&#160;\u00bb), inspir\u00e9s de <a href=\"https:\/\/legrandcontinent.eu\/fr\/2026\/08\/31\/quelles-sont-les-lecons-du-piratage-de-hugging-face-par-les-agents-dopenai\/\">l&rsquo;incident Hugging Face<\/a>, OpenAI reprend les t\u00e2ches les plus difficiles \u2013 parfois impossibles \u2013 d&rsquo;ExploitGym et observe si le mod\u00e8le tente de compromettre l&rsquo;infrastructure de s\u00e9curit\u00e9 environnante plut\u00f4t que de r\u00e9soudre la t\u00e2che.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Sans safeguards de production, GPT-5.6 Sol tente ce raccourci dans 56&#160;% des cas, et GPT-6 Astra 0&#160;%, ce qui illustre un meilleur alignement de GPT-6 Astra par rapport \u00e0 ses pr\u00e9d\u00e9cesseurs.<\/li>\n\n\n\n<li>Dans un test interne \u00e9valuant les capacit\u00e9s d\u2019exploitation de vuln\u00e9rabilit\u00e9s cyber d\u00e9velopp\u00e9es pour contr\u00f4ler le risque de contamination sur le benchmark public ExploitBench satur\u00e9 par GPT-5.6 Astra, le mod\u00e8le atteint 39,0&#160;% contre 11,5&#160;% pour GPT-5.6 Sol et d\u00e9couvre au cours des \u00e9valuations deux vuln\u00e9rabilit\u00e9s auparavant inconnues.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div class=\"iframe-container wp-block-image wp-block-image-medium  iframe-dw\">\n\t<div>\n\t\t<iframe class=\"absolute w-full h-full pin-t pin-l\" title=\"titolo\" aria-label=\"Interactive line chart\" src=\"\/\/datawrapper.dwcdn.net\/sjnAy\" scrolling=\"no\" frameborder=\"0\"><\/iframe>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p><strong>Travail agentique et automatisation du travail professionnel<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Avec GPT-5.6 Astra, OpenAI cherche \u00e0 se rapprocher d&rsquo;un \u00ab&#160;travailleur num\u00e9rique&#160;\u00bb capable de passer d&rsquo;un navigateur \u00e0 du code puis \u00e0 un logiciel professionnel au cours d&rsquo;une m\u00eame t\u00e2che.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Cette progression appara\u00eet notamment sur AutomationBench, qui \u00e9value l\u2019ex\u00e9cution de workflows professionnels multi-\u00e9tapes&#160;: GPT-5.6 Astra r\u00e9ussit 41,4&#160;% des t\u00e2ches, contre 18,1&#160;% pour GPT-5.6 Sol.<\/li>\n\n\n\n<li>Sur OSWorld 2.0, qui demande au mod\u00e8le de manipuler directement un environnement informatique et ses applications, GPT-5.6 Astra atteint 72,6&#160;% contre 65,7&#160;% pour Sol, tout en r\u00e9alisant les t\u00e2ches en environ 40 minutes en moyenne, contre 75 minutes pour son pr\u00e9d\u00e9cesseur.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Une analyse technique pour mesurer la puissance de GPT-6 Astra.<\/p>\n","protected":false},"author":2622,"featured_media":355880,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"templates\/post-briefings.php","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_trash_the_other_posts":false,"_yoast_wpseo_estimated-reading-time-minutes":10,"_lgc_tts_voice":"","_lgc_tts_publish":false,"_lgc_tts_history_item_id":"","_lgc_tts_generated_at":"","_lgc_tts_status":"","_lgc_tts_error":"","footnotes":""},"categories":[3412],"tags":[],"staff":[2457],"editorial_format":[4942],"serie":[],"audience":[],"geo":[525],"class_list":["post-355876","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-puissances-de-lia","staff-victor-storchan","editorial_format-actu-breves","geo-ameriques"],"acf":{"open_in_webview":false,"accent":"default","_thumbnail_id":355880,"excerpt":"Une 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