Chez OpenAI, le produit se pilote à trois mois et se joue à la voix

Das Wichtigste

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   Tara Seshan assume de livrer des solutions imparfaites, comme le toggle qui donne accès à un harness agentique aux plus d'un milliard d'utilisateurs de ChatGPT sans casser les workflows des développeurs.

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   Le filtre qualité interne d'OpenAI : tester le produit en interne, regarder s'il retient les usages, s'il surprend, s'il débloque un cas d'usage nouveau des modèles.

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   L'horizon de conception idéal est de deux à trois mois en avance sur les capacités des modèles, ni collé au présent ni trop futuriste pour être utilisable.

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   Pour Nan Yu, la vraie limite n'est pas le modèle mais la capacité des gens à absorber ses capacités : le « capability overhang » fait de l'onboarding un enjeu majeur.

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   Sur les agents, Nan Yu part de la nature humaine (personne ne gère 40 subordonnés directs) et Tara Seshan des questions tactiques : permissions, identifiants, mémoire segmentée.

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   Avec la recherche, le rôle du PM consiste à apporter des cas d'usage précis, lire les sessions ratées et surtout écrire des evals exploitables en post-training.

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   Paris pour 2027 : la voix pour Tara Seshan, le logiciel « self-driving » qui s'utilise tout seul pour Nan Yu, un hardware type « Codex dans une boîte » pour l'animatrice.

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