Lors du lancement de Codex, un membre de l'équipe a demandé ce que devait faire l'équipe FDE une fois que Codex pourrait accomplir d'un seul coup les cas d'usage que l'équipe avait mis des mois à construire. Chez OpenAI, cette question résume la raison d'être de l'équipe d'ingénierie déployée en amont (Forward Deployed Engineering, FDE). Les ingénieurs FDE travaillent aux côtés des clients pour comprendre leurs problèmes les plus difficiles et construire des solutions sur lesquelles ils peuvent compter. Ce qu'ils apprennent alimente les produits et fournit à la Recherche des problèmes concrets à résoudre. Si l'équipe se rend obsolète tous les deux ou trois mois, elle fait bien son travail.
L'équipe a été fondée au début de 2025 pour combler ce qu'OpenAI appelle l'écart de déploiement : la distance entre ce que les modèles semblent capables de faire et ce que les personnes peuvent utiliser de manière fiable dans leur travail. Parfois, l'élément manquant est un produit. D'autres fois, un modèle obtient de bons résultats à un benchmark mais ne gère pas les variables et contraintes du monde réel. Lorsque les modèles peuvent déjà accomplir la tâche, les FDE travaillent avec les équipes produit et les clients pour rendre la solution reproductible. Lorsqu'ils sont insuffisants, ils travaillent avec les clients et la Recherche pour définir l'écart et améliorer les modèles.
Chez John Deere, une entreprise agricole vieille de 200 ans, le défi consistait à offrir à grande échelle des conseils personnalisés aux agriculteurs. Sa technologie See & Spray utilise des caméras et l'apprentissage automatique pour pulvériser les mauvaises herbes plutôt que des champs entiers, réduisant l'utilisation de produits chimiques de jusqu'à 70 %. Pour profiter de ces avantages, toutefois, les agriculteurs doivent savoir configurer la technologie et ajuster leurs pratiques. John Deere a déployé les API d'OpenAI pour fournir des réponses en langage naturel, des conseils de configuration adaptés et des alertes lorsque les équipements risquent de ne pas fonctionner à leur plein potentiel.
OpenAI affirme que ces problèmes sont souvent totalement ouverts, sans vérité de référence établie ni mode d'emploi. Son équipe FDE repose sur un principe fondamental : partir du résultat, faire tout ce qu'il faut pour réussir, puis passer à l'échelle. À la mi-2025, environ 15 ingénieurs FDE ont travaillé avec un grand client du secteur des semi-conducteurs sur plus de 10 cas d'usage pour rendre la vérification des puces nativement fondée sur l'IA, un domaine qui peut représenter environ 70 % de l'effort d'un projet.
Source: OpenAI Blog · Résumé par HeadlinesBriefing