OpenAI n’a plus d’équipe de robotique autonome. Fortune a rapporté le 13 novembre que l’équipe a été intégrée au reste de l’entreprise, et OpenAI a confirmé le changement lorsque Fortune l’a interrogée à ce sujet. Les chercheurs en robotique siègent maintenant au sein du groupe de recherche principal. Les personnes qui construisaient et testaient les systèmes physiques siègent maintenant du côté produit de l’entreprise.
C’est toute l’annonce, et OpenAI l’a faite de la façon la plus discrète possible. L’entreprise n’a publié aucun billet de blogue et aucune déclaration de sa part sur ce changement. Elle n’a pas dit combien de personnes sont touchées, et elle n’a décrit aucun licenciement. Ce qui existe, c’est une confirmation donnée à une journaliste, plus un désaccord sur le mot utilisé pour la décrire.
L’annonce
MadRobot, qui a fait un suivi du reportage de Fortune, expose l’endroit où le personnel est allé. L’équipe de recherche en robotique siège maintenant au sein de l’équipe de recherche principale, sous la direction du directeur de la recherche, Mark Chen. Les équipes de robotique appliquée et de matériel ont été intégrées à la plus grande organisation Applied, qui relève du président Greg Brockman.
Un porte-parole de l’entreprise a dit à Fortune que la robotique reste un élément central de la vision à long terme chez OpenAI, que l’entreprise reste déterminée à mettre des robots à usage général dans le monde, et que le déplacement des chercheurs est la meilleure façon d’accélérer ce travail. OpenAI a ensuite contesté le cadrage. L’entreprise a dit à MadRobot qu’elle a réorganisé l’équipe pour travailler de plus près avec la recherche et le produit, et que le programme de robotique et la feuille de route sont inchangés.
Le personnel a dit la même chose en public. Michelle Fradin, qui travaille sur les robots chez OpenAI, a qualifié le titre de Fortune de trompeur et a dit que la recherche en robotique avait été fusionnée à la recherche principale après qu’Astra a prouvé une « percée en intelligence robotique ». Scott Cory, qui travaille sur l’intelligence des robots là-bas, a publié une version plus longue du même point.
astra and our newer models show much better generalization and scaling on robotics than other approaches so we are leaning into that and working more closely with the rest of research. same program, roadmap, goals.
Le calendrier a laissé un bout libre visible. OpenAI avait déjà réservé un stand à CoRL, une conférence de robotique de premier plan à Austin, au Texas, cette semaine. Lorsque Fortune a visité le stand 208, il était vide, sans aucun panneau OpenAI en vue, même si d’anciens membres de l’équipe attiraient encore une foule là-bas.
Détails importants
| Élément | Où en sont les choses |
|---|---|
| Rapporté | 13 novembre 2026, par Fortune, journaliste Wen Shao |
| Recherche en robotique | Maintenant au sein de la recherche principale, sous Mark Chen |
| Robotique appliquée et matériel | Maintenant au sein d’Applied, sous Greg Brockman |
| Déclaration d’OpenAI elle même | Aucune publiée lors de la vérification du 15 novembre |
| Personnes touchées | Nombre non divulgué |
| Raison donnée | Les modèles généraux comme GPT-6 Astra peuvent être appliqués directement aux robots |
| Plan humanoïde | Première démonstration publique visée pour 2027, selon Fortune |
Pourquoi OpenAI a changé de cap
OpenAI a dit à Fortune qu’au début de 2026 ses chercheurs supposaient que la meilleure voie vers des robots compétents passait par des modèles comme Sora, son générateur de vidéos, qui doit saisir quelque chose du fonctionnement du monde physique pour produire des extraits réalistes. Depuis, dit l’entreprise, ses modèles généraux de pointe se sont révélés capables de travailler directement sur les robots. GPT-6 Astra, lancé en septembre, est le modèle nommé dans ce récit.
Des travaux externes appuient une partie de cette affirmation, et seulement une partie. Le 14 octobre, des chercheurs du Nvidia Seattle Robotics Lab ont publié une étude appelée Astranomy. Ils ont exécuté GPT-6 Astra comme contrôleur d’un bras de robot simulé sur RoboLab-120, une référence de 120 tâches de table en simulation, sans aucun entraînement fait pour le travail de robot. Le modèle a lu les vues des caméras et l’état du robot, et il a choisi les mouvements.
La meilleure configuration de cette étude plaçait Astra dans une session Codex persistante, avec tout son historique conservé entre les étapes. Cette configuration a réussi 74,8 pour cent des tâches. Le meilleur modèle du même classement qui a été entraîné pour le travail de robot, un système appelé Lakeside, a obtenu 51,0 pour cent. Une configuration plus simple, où Astra répondait à chaque étape seule sans historique conservé, a obtenu 66,3 pour cent. Une présentation complète du rapport Astranomy montre que l’écart entre ces deux scores d’Astra venait de la façon dont le modèle était appelé, et non d’un changement au modèle lui même.
Taux de réussite RoboLab-120, tâches simulées
Source : Nvidia Seattle Robotics Lab, Astranomy, 14 octobre 2026. Simulation seulement, avec la simulation en pause pendant que le modèle répondait. Lakeside est la politique la plus forte du classement qui a été entraînée pour le travail de robot.
Le hic dans la même étude
L’étude qui aide OpenAI donne aussi le prix de l’idée, et le prix est élevé. La configuration agentique qui a obtenu 74,8 pour cent a utilisé environ 30,9 millions de jetons pour chaque épisode réussi, à un coût estimé d’environ 36,40 dollars par épisode. Même la configuration directe prenait en moyenne 18,56 secondes pour chaque appel au modèle. La simulation se mettait en pause pendant qu’Astra répondait, donc le test n’a jamais demandé au modèle de suivre une pièce qui continue de bouger pendant qu’il réfléchit.
Cet écart compte pour le travail physique. Un bras de robot dans un labo ou une usine a besoin de réponses en une fraction de seconde, et non après une longue pause, et il a besoin de ces réponses à un coût qu’un lieu de travail peut absorber. Guanya Shi, professeur adjoint au Robotics Institute de l’Université Carnegie Mellon, a dit à Fortune que la réorganisation donne à penser qu’OpenAI voit la robotique comme n’étant plus un problème spécial, même s’il voit toujours un besoin de petits modèles qui fonctionnent sur le robot lui même, sans connexion constante au nuage.
D’autres références pointent dans une direction moins nette. Vector Wire, dans une analyse du changement, note que dans le cadre RoboDojo Sim, Astra a obtenu 29,8 pour cent, un résultat bien en dessous du chiffre RoboLab et en dessous du tiers de réussite. Les deux tests utilisent des tâches différentes et des configurations différentes, donc aucun des deux chiffres n’annule l’autre. Ensemble, ils montrent un domaine sans test partagé que chaque labo accepte, où chaque camp peut pointer vers un graphique qui favorise sa propre approche.
Le contraste est arrivé la même semaine dans l’autre direction. Runway a lancé Praxis-1, un modèle construit uniquement pour le contrôle de robots, avec des poids que tout le monde peut télécharger. Sur RoboLab-120, il a obtenu 46,2 pour cent, en dessous d’Astra, mais il a été construit pour répondre vite et fonctionner comme un modèle de contrôle dédié. OpenAI parie qu’un modèle dédié est une étape que le domaine peut sauter. Runway vient de livrer le pari inverse. Le schéma est familier de notre reportage sur Grok Bot qui utilise les applications Mac directement, où la question ouverte était aussi de savoir si un modèle général devrait agir dans le monde par lui même, ou si l’action a besoin d’une couche construite pour la tâche.
- 2020OpenAI met fin à sa première équipe de robotique, le cofondateur Wojciech Zaremba citant plus tard une pénurie de données de robots
- 2024OpenAI reconstruit une équipe de robotique autonome et s'associe au fabricant d'humanoïdes Figure
- Févr. 2025Figure met fin au partenariat pour construire sa propre IA de robot
- 14 oct. 2026Le Nvidia Seattle Robotics Lab publie Astranomy, son étude de GPT-6 Astra comme contrôleur de robot
- 13 nov. 2026Fortune rapporte que l'équipe autonome a été intégrée à la recherche et à Applied, et OpenAI le confirme
La suite
Les étapes confirmées sont étroites. La recherche en robotique vit maintenant au sein de la recherche principale, le travail sur le matériel vit maintenant au sein d’Applied, et OpenAI dit que le programme et la feuille de route n’ont pas changé. Fortune rapporte qu’OpenAI construit son propre robot humanoïde, et que le chef de la direction Sam Altman vise une première démonstration publique en 2027. Cette cible doit maintenant être atteinte par du personnel qui siège dans deux organisations différentes.
Les questions ouvertes forment la plus grande partie de l’histoire. OpenAI n’a pas divulgué combien de personnes ont été déplacées, quel budget ou quelle puissance de calcul la robotique détient maintenant au sein des plus grands groupes, ni si son travail de collecte de données et ses projets de prototypes changent sous la nouvelle structure. Elle n’a pas non plus publié de résultats de sa part provenant d’un robot physique sous la nouvelle configuration. D’ici là, la preuve publique la plus forte en faveur du changement reste une étude de simulation menée par une autre entreprise, avec un bouton pause enfoncé chaque fois que le modèle avait besoin de réfléchir.
Russ Tedrake, professeur au MIT qui a cofondé une entreprise de robotique, a dit à Fortune que les fabricants de robots détiennent toujours un avantage que les grands labos n’ont pas : leurs machines recueillent déjà de l’expérience sur de vrais planchers d’usine, et de meilleurs modèles de base rendent ces données plus précieuses, et non moins. C’est la partie de l’argument à laquelle OpenAI n’a pas répondu. Un modèle général pourrait bien être le bon cerveau pour un robot. Les robots qui lui apprennent ce qu’une vraie pièce fait ressentir appartiennent encore, pour l’instant, à quelqu’un d’autre.
Sources
- Fortune, exclusivité de Wen Shao sur la réorganisation de la robotique chez OpenAI, 13 novembre 2026. Le reportage d’origine sur la réorganisation, la confirmation d’OpenAI, les destinations sous Mark Chen et Greg Brockman, le stand vide à CoRL, le récit sur Sora, et la cible humanoïde de 2027. Fortune est citée ici par son nom et sa date; OpenAI n’a publié aucune annonce de sa part.
- MadRobot, OpenAI reorganises its robotics team as GPT-6 Astra runs robots, 13 novembre 2026, mis à jour le 14 novembre. La déclaration qu’OpenAI a donnée à MadRobot contestant le mot dissous, et les publications publiques de Michelle Fradin et de Scott Cory.
- Nvidia Seattle Robotics Lab, étude Astranomy, 14 octobre 2026, telle que présentée dans Astranomy: An Empirical Study of GPT-6 Astra, vérifiée le 15 novembre 2026. Les scores RoboLab-120 pour les configurations agentique, orchestrée et directe, le score de Lakeside, l’utilisation de jetons, le coût par épisode, et le temps d’appel moyen de 18,56 secondes. Tous les chiffres viennent de la simulation.
- Vector Wire, OpenAI Dissolves Robotics Team, Betting Foundation Models Suffice, novembre 2026, vérifié le 15 novembre 2026. Le score RoboDojo Sim de 29,8 pour cent pour Astra et l’argument selon lequel les données actuelles n’appuient pas encore l’affirmation que les modèles de robots dédiés ne sont plus nécessaires.
- Faits vérifiés le 15 novembre 2026. Chaque image de cet article est une illustration de Dirty Static dans le style maison. Aucune image n’est une capture d’écran ni une photographie d’un robot d’OpenAI.
FIN DE LA TRANSMISSION
Restez curieux. Remettez tout en question.
