[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"news-post-\u002Ffr\u002Fnews\u002Fopenai-astra-ingenierie-produits-physiques-cao":3,"news-related-fr-\u002Ffr\u002Fnews\u002Fopenai-astra-ingenierie-produits-physiques-cao":102,"hreflang-openai-physical-engineering-2026-11":122},{"doc":4,"redirect":8},{"id":5,"title":6,"author":7,"author_avatar":8,"body":9,"category":82,"date":83,"description":84,"extension":85,"image":86,"meta":87,"navigation":88,"path":89,"seo":90,"seoDescription":91,"seoTitle":92,"stem":93,"tags":94,"translationKey":100,"updatedAt":8,"__hash__":101},"news_fr\u002Ffr\u002Fnews\u002Fopenai-astra-ingenierie-produits-physiques-cao.md","OpenAI dit qu'Astra et Codex dessinent désormais des produits physiques","Paul Lefizelier",null,{"type":10,"value":11,"toc":74},"minimark",[12,25,30,33,36,40,43,46,49,53,56,59,62,66],[13,14,15,16,24],"p",{},"Le 3 novembre 2026, OpenAI a publié ",[17,18,23],"a",{"href":19,"rel":20,"target":22},"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Findex\u002Faccelerating-engineering-for-the-physical-world",[21],"nofollow","_blank","Accelerating engineering for the physical world",". Le billet dit que des modèles aident les équipes internes à concevoir, simuler et fabriquer des produits physiques, en mécanique, en électronique et en conception de système. Il invite les ingénieurs, les bureaux et les éditeurs de logiciels qui conçoivent, simulent ou fabriquent des produits complexes à travailler avec eux.",[26,27,29],"h2",{"id":28},"un-appareil-dessiné-par-le-modèle","Un appareil, dessiné par le modèle",[13,31,32],{},"OpenAI dit avoir testé si Astra pouvait créer un appareil sans édition humaine directe. GPT-6 a fixé les exigences fonctionnelles. Astra a dessiné l'aspect, le boîtier et les structures internes, choisi les composants, tracé le circuit imprimé, et généré le firmware et l'interface qui relie l'appareil à Codex. L'aspect s'appuie sur une collaboration Work Louder et sur des jeux et des jouets.",[13,34,35],{},"Deux membres de l'équipe l'ont fait en projet annexe, en moins d'une semaine. Un sous-traitant a fabriqué une petite série de prototypes en moins d'un mois. Le billet est clair sur les trous. Rendre l'appareil fabricable a encore demandé plusieurs tours de revue. Astra n'a pas tenu compte de façon constante des limites de production du fabricant, des tolérances, ni des détails nécessaires à l'assemblage.",[26,37,39],{"id":38},"ce-que-mesurent-les-équipes-hardware","Ce que mesurent les équipes hardware",[13,41,42],{},"Les équipes hardware et infrastructure d'OpenAI utilisent Codex et ChatGPT pour créer et réviser des modèles de CAO, préparer des plans de fabrication, monter des simulations et relire des conceptions, en robotique et en infrastructure de calcul. Depuis février, l'usage des modèles dans ces équipes, mesuré en tokens, a été multiplié par 23.",[13,44,45],{},"Grace Lam, forward deployed engineer, est citée sur le passage d'une idée à une pièce, la conversion de conceptions 3D en plans de production, et la mise en place de simulations et d'analyses par éléments finis avec moins de travail manuel. Qiong Wang, member of technical staff, décrit Codex et ChatGPT comme des partenaires pour les contraintes, les architectures, l'ECAD et la revue. Jackie Lee, infrastructure staff, décrit Codex sur la modélisation répétitive et les contrôles entre disciplines en architecture, ingénierie et BIM, avec des personnes qui relisent encore le résultat.",[13,47,48],{},"Sur BenchCAD 2.0, qui teste si un modèle peut reconstruire des pièces et des assemblages 3D et identifier des connexions sur des circuits, un modèle interne plus récent a obtenu 0,875 en moyenne. GPT-6 Astra, à son plus haut réglage de raisonnement, a obtenu 0,594. Le billet parle d'un signe précoce, et dit que le cycle d'ingénierie dépasse la seule conception.",[26,50,52],{"id":51},"deux-ateliers-extérieurs","Deux ateliers extérieurs",[13,54,55],{},"OpenAI élargit le travail avec Chip Ganassi Racing. Avec l'équipe R&D, il teste un chemin qui part de scans 3D de pièces existantes vers de la CAO éditable et des plans 2D, utile quand les fichiers d'origine ont disparu. Matthew Ortman, ingénieur R&D, dit que le modèle a été utile pour passer de données de scan brutes à un solide, et qu'il travaille avec Codex directement dans la CAO.",[13,57,58],{},"Une nouvelle collaboration de recherche avec Mazda met les équipes de recherche et forward deployed d'OpenAI avec les ingénieurs aérodynamique et sécurité au choc de Mazda. Le travail utilise des simulations d'écoulement et de structure, et doit tenir compte du style et du coût. Le billet dit que d'autres résultats viendront plus tard. Il dit aussi qu'un accord d'utilisation d'un visuel Mazda a été obtenu auprès de Mazda Motor Corporation, et que la republication de ce visuel est interdite. Cet article ne le reproduit pas.",[13,60,61],{},"Akihiro Nakata, principal engineer chez Mazda, est cité sur l'usage d'Astra dans Codex pour simuler de nombreuses formes de nez, voir quels traits comptent pour la traînée, et laisser de la place à l'équipe design. La citation pose le point comme design et aérodynamique ensemble, pas comme une voiture finie.",[26,63,65],{"id":64},"le-public-dépasse-léditeur-de-code","Le public dépasse l'éditeur de code",[13,67,68,69,73],{},"La conversation publique sur ces outils parle encore surtout de logiciel. Ce billet parle de cartes, de scans et de voitures, et il dit que les sorties ont encore besoin d'une revue humaine avant d'être fabriquées. La ",[17,70,72],{"href":71},"\u002Fadvertisers\u002Fformats","page formats"," d'Idlen liste des emplacements dans l'éditeur et dans des chats navigateur. Elle ne revendique pas d'emplacement dans un outil de CAO. La personne qui attend le modèle n'est plus seulement quelqu'un qui écrit du code d'application.",{"title":75,"searchDepth":76,"depth":76,"links":77},"",2,[78,79,80,81],{"id":28,"depth":76,"text":29},{"id":38,"depth":76,"text":39},{"id":51,"depth":76,"text":52},{"id":64,"depth":76,"text":65},"ai","2026-11-03T16:10:00","Le 3 novembre 2026, OpenAI a décrit un travail interne où des modèles conçoivent des boîtiers, des cartes et de la CAO. Deux personnes ont fait un appareil Codex avec Astra en moins d'une semaine. Un modèle interne plus récent a obtenu 0,875 sur BenchCAD 2.0, contre 0,594 pour GPT-6 Astra.","md","\u002Fimages\u002Fnews\u002Fopenai-physical-engineering-astra-cad.jpg",{},true,"\u002Ffr\u002Fnews\u002Fopenai-astra-ingenierie-produits-physiques-cao",{"title":6,"description":84},"Le billet du 3 novembre couvre un appareil Codex conçu avec Astra, une hausse de 23 fois des tokens des équipes hardware, et des scores BenchCAD de 0,875 contre 0,594.","OpenAI met Astra et Codex sur la conception de produits physiques","fr\u002Fnews\u002Fopenai-astra-ingenierie-produits-physiques-cao",[95,96,97,98,99],"openai","astra","codex","cao","hardware","openai-physical-engineering-2026-11","ni94_wyWSYxA-nb1jIU5_jn5N8gtMjwrMOUaN46coNk",[103,110,116],{"title":104,"description":105,"path":106,"date":107,"image":108,"category":109},"Les fils de messages d'Anthropic raccourcissent l'attente des longues sessions Claude Code","Le 2 novembre 2026, Anthropic a mis les fils de messages en bêta publique. La plupart des utilisateurs de Claude Code les ont par défaut. Sur les requêtes de 500 000 à 1 million de tokens, le temps médian avant le premier token baisse d'environ 35 %. La facture en tokens, non.","\u002Ffr\u002Fnews\u002Fanthropic-fils-de-messages-sessions-longues-claude-code","2026-11-03T14:20:00","\u002Fimages\u002Fnews\u002Fanthropic-message-threads-claude-code-latency.jpg","tools",{"title":111,"description":112,"path":113,"date":114,"image":115,"category":82},"Dans son dossier d'introduction en Bourse, Anthropic dit pouvoir bientôt franchir son propre seuil de recherche en IA accélérée par l'IA","Dans son S-1 amendé, Anthropic ajoute un facteur de risque : ses estimations internes pour de futurs modèles indiquent qu'il pourrait « de manière imminente » atteindre la définition de « progrès considérablement accéléré attribuable à l'IA » de sa Responsible Scaling Policy. Aucun modèle actuel ne l'a franchie. Ce que recouvre ce seuil et ce que le document dit de Claude qui construit Claude.","\u002Ffr\u002Fnews\u002Fanthropic-s1-auto-amelioration-recursive-seuil-rsp-recherche-ia","2026-11-03T10:20:00","\u002Fimages\u002Fnews\u002Fanthropic-s1-recursive-self-improvement-rsp-threshold-ai-rd.jpg",{"title":117,"description":118,"path":119,"date":120,"image":121,"category":109},"OpenAI a reconstruit le backend Git de son monorepo pour suivre le rythme des agents Codex","OpenAI détaille Pando, un backend compatible Git développé en 10 semaines avec Codex. Il coordonne chaque branche séparément, réutilise les packfiles d'un fetch à l'autre, a divisé par près de 5 la latence médiane des push et sert près d'un pétaoctet de données Git par jour.","\u002Ffr\u002Fnews\u002Fopenai-pando-backend-git-monorepo-agents-codex","2026-11-03T10:15:00","\u002Fimages\u002Fnews\u002Fopenai-pando-git-backend-monorepo-codex-agents.jpg",{"en":123,"fr":198,"es":8},{"id":124,"title":125,"author":7,"author_avatar":8,"body":126,"category":82,"date":83,"description":188,"extension":85,"image":86,"meta":189,"navigation":88,"path":190,"seo":191,"seoDescription":192,"seoTitle":193,"stem":194,"tags":195,"translationKey":100,"updatedAt":8,"__hash__":197},"news_en\u002Fnews\u002Fopenai-astra-engineering-physical-products-cad.md","OpenAI says Astra and Codex are now drafting physical products",{"type":10,"value":127,"toc":182},[128,135,139,142,145,149,152,155,158,162,165,168,171,175],[13,129,130,131,134],{},"On 3 November 2026 OpenAI published ",[17,132,23],{"href":19,"rel":133,"target":22},[21],". The post says models are helping internal teams design, simulate, and build physical products, across mechanical and electrical engineering and end-to-end system design. It asks engineers, firms, and software vendors who design, simulate, or manufacture complex products to work with them.",[26,136,138],{"id":137},"a-device-drawn-by-the-model","A device, drawn by the model",[13,140,141],{},"OpenAI says it tested whether Astra could create a device with no direct human edits. GPT-6 set the functional requirements. Astra designed the look, the enclosure and the internal structures, selected the electrical parts, laid out the printed circuit board, and generated the firmware and the interface that connects the device to Codex. The look drew on a Work Louder collaboration and on games and toys.",[13,143,144],{},"Two team members did this as a side project in under a week. A contract manufacturer built a small batch of prototypes in under a month. The post is plain about the gaps. Getting the device ready for manufacturing still took several rounds of review. Astra did not consistently account for the manufacturer's production limits, tolerances, or the details required for assembly.",[26,146,148],{"id":147},"what-the-hardware-teams-measure","What the hardware teams measure",[13,150,151],{},"OpenAI's hardware and infrastructure teams use Codex and ChatGPT to create and revise CAD models, prepare manufacturing drawings, set up simulations, and review designs, across robotics and compute infrastructure. Since February, model usage on those teams, measured in tokens, has grown 23-fold.",[13,153,154],{},"Grace Lam, a forward deployed engineer, is quoted on moving from an idea to a part, converting 3D designs into production drawings, and setting up simulations and finite-element analysis with less manual work. Qiong Wang, a member of technical staff, describes Codex and ChatGPT as partners for constraints, architectures, ECAD, and design review. Jackie Lee, on the infrastructure staff, describes Codex taking repetitive modeling and cross-discipline checks in architecture, engineering, and BIM, with people still reviewing the result.",[13,156,157],{},"On BenchCAD 2.0, which tests whether a model can reconstruct 3D parts and assemblies and identify connections on circuit boards, a newer internal model scored 0.875 on average. GPT-6 Astra, at its highest reasoning setting, scored 0.594. The post calls that early evidence, and says the engineering lifecycle includes more than design.",[26,159,161],{"id":160},"two-outside-shops","Two outside shops",[13,163,164],{},"OpenAI is expanding work with Chip Ganassi Racing. With the R&D team, it is testing a path from 3D scans of existing parts to editable CAD and 2D manufacturing drawings, useful when the original files are gone. Matthew Ortman, an R&D engineer there, says the model has been useful going from raw scan data to a solid body, and that he works with Codex directly in CAD.",[13,166,167],{},"A new research collaboration with Mazda puts OpenAI's research and forward-deployed teams with Mazda's aerodynamics and crash-safety engineers. The work uses airflow and structural simulations, and has to account for styling and cost. The post says more results will come later. It also says agreement to use a Mazda visual was obtained from Mazda Motor Corporation, and that republication of that visual is prohibited. This article does not reproduce it.",[13,169,170],{},"Akihiro Nakata, a principal engineer at Mazda, is quoted on using Astra in Codex to simulate many nose shapes, see which features matter for drag, and leave room for the design team. The quote frames the point as design and aerodynamics together, not as a finished car.",[26,172,174],{"id":173},"the-audience-is-wider-than-a-code-editor","The audience is wider than a code editor",[13,176,177,178,181],{},"Most public talk about these tools is still about software. This post is about boards, scans, and cars, and it says the outputs still need a human review before they can be built. ",[17,179,180],{"href":71},"Idlen's formats page"," lists placements in the editor and in browser chats. It does not claim a placement inside a CAD tool. The person waiting on the model is no longer only someone writing application code.",{"title":75,"searchDepth":76,"depth":76,"links":183},[184,185,186,187],{"id":137,"depth":76,"text":138},{"id":147,"depth":76,"text":148},{"id":160,"depth":76,"text":161},{"id":173,"depth":76,"text":174},"On 3 November 2026 OpenAI described internal work where models design enclosures, boards, and CAD. Two people built a Codex device with Astra in under a week. A newer internal model scored 0.875 on BenchCAD 2.0, against 0.594 for GPT-6 Astra.",{},"\u002Fnews\u002Fopenai-astra-engineering-physical-products-cad",{"title":125,"description":188},"OpenAI's 3 November post covers a Codex device designed with Astra, a 23-fold rise in hardware-team tokens, and BenchCAD scores of 0.875 versus 0.594.","OpenAI puts Astra and Codex on physical product design","news\u002Fopenai-astra-engineering-physical-products-cad",[95,96,97,196,99],"cad","IOVIHDb_SgC9T5UkzOAd6UdADvrb1Wbj7vWWzsy72c4",{"id":5,"title":6,"author":7,"author_avatar":8,"body":199,"category":82,"date":83,"description":84,"extension":85,"image":86,"meta":240,"navigation":88,"path":89,"seo":241,"seoDescription":91,"seoTitle":92,"stem":93,"tags":242,"translationKey":100,"updatedAt":8,"__hash__":101},{"type":10,"value":200,"toc":234},[201,206,208,210,212,214,216,218,220,222,224,226,228,230],[13,202,15,203,24],{},[17,204,23],{"href":19,"rel":205,"target":22},[21],[26,207,29],{"id":28},[13,209,32],{},[13,211,35],{},[26,213,39],{"id":38},[13,215,42],{},[13,217,45],{},[13,219,48],{},[26,221,52],{"id":51},[13,223,55],{},[13,225,58],{},[13,227,61],{},[26,229,65],{"id":64},[13,231,68,232,73],{},[17,233,72],{"href":71},{"title":75,"searchDepth":76,"depth":76,"links":235},[236,237,238,239],{"id":28,"depth":76,"text":29},{"id":38,"depth":76,"text":39},{"id":51,"depth":76,"text":52},{"id":64,"depth":76,"text":65},{},{"title":6,"description":84},[95,96,97,98,99]]