Une équipe d'ingénieurs et de chercheurs de NVIDIA utilise Codex avec GPT-5.5 pour créer des systèmes de production et transformer des idées en expériences fonctionnelles.
CODEX, L'OUTIL QUI CHANGE LA DONNE POUR LES INGÉNIEURS
Chez NVIDIA, les ingénieurs ont adopté Codex comme outil par défaut pour réaliser des travaux d'ingénierie complexes et exécuter des expériences de machine learning de bout en bout. Construit sur GPT-5.5 et déployé en production sur les infrastructures GB200 et GB300 de NVIDIA, Codex permet des sessions bien plus longues et autonomes. Il ne se contente pas d'exécuter du code : il repère des problèmes et suggère des idées qui n'étaient même pas mentionnées dans la demande initiale.
UNE ÉQUIPE DÉDIÉE POUR DÉPLOYER L'IA CHEZ LES INGÉNIEURS
L'équipe des agents de codage de NVIDIA aide les ingénieurs de l'entreprise à adopter et utiliser efficacement les Outils d'IA dans leurs flux de travail quotidiens. Codex avec GPT-5.5 est devenu leur outil de prédilection pour les tâches d'ingénierie complexes.
DE L'IDÉE À LA PRODUCTION : UN SAUT DE QUALITÉ
Un ingénieur senior de l'équipe, Dennis Hannusch, a déjà utilisé Codex pour faire évoluer une plateforme interne d'un prototype minimal vers un système prêt pour la production. Il a amélioré sa scalabilité et sa fiabilité, une tâche qui s'était avérée difficile avec les modèles précédents. L'équipe a également développé une application interne d'enregistrement de podcasts, similaire à Riverside, en seulement quelques heures grâce à Codex.
TESTER AUTOMATIQUEMENT GRÂCE À L'INTERACTION AVEC L'ORDINATEUR
En utilisant l'application desktop de Codex avec interaction par ordinateur, le système a pu tester les fonctionnalités d'enregistrement vidéo et audio au fur et à mesure de leur développement.
POUR LES CHERCHEURS : UNE BOUCLE DE RECHERCHE AUTOMATISÉE
Pour les équipes de recherche de NVIDIA, Codex automatise en grande partie la boucle de recherche : de l'identification des domaines de recherche à l'écriture des scripts pour les expériences de machine learning, en passant par l'exécution des expériences sur des machines distantes.
Shaunak Joshi, chercheur en IA chez NVIDIA, explique :
DE L'IDÉE À L'EXÉCUTION : TOUT EN UN SEUL FLUX
Après avoir identifié des hypothèses, Codex rédige les scripts sur l'infrastructure de machine learning pour entraîner les modèles. L'application Codex prend en charge le protocole SSH, ce qui signifie que Joshi n'a plus à s'inquiéter des connexions et de la configuration sur les hôtes distants. Il peut exécuter facilement de lourdes charges de travail de machine learning depuis son ordinateur portable.
UN PARTENAIRE CRÉATIF POUR LA RECHERCHE
Codex accélère le travail chez NVIDIA, que ce soit pour les équipes d'ingénierie ou de recherche. Il transforme les idées en exécution et en tests, le tout dans un seul flux de travail.
- OpenAI News
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