Contexte technique
J'ai vérifié ce qui s'est passé dans Codex, et le tableau est double. D'un côté, OpenAI a temporairement supprimé la limite de 5 heures pour Plus, Pro et Business le 12 juillet. De l'autre, un bug très gênant est apparu dans Terra : l'agent, en plein travail, peut arrêter d'écrire du code et se mettre à répondre comme un chat.
Pour ceux qui construisent de l'automatisation IA autour de la génération de code, ce n'est pas cosmétique. Je considère cela comme un changement du comportement opérationnel du système, pas juste une nouvelle d'interface. La limite a été levée temporairement car après GPT-5.6 Sol, la charge a fortement augmenté, mais le plafond hebdomadaire est resté, et le pool est toujours partagé avec d'autres tâches ChatGPT Work.
D'après les symptômes, le bug se présente ainsi : la session démarre normalement, modèle Terra, effort high, speed standard, puis soudain l'agent cesse d'agir comme un agent. Dans les discussions, les gens soupçonnaient d'abord /plan, mais dans des cas réels, une nouvelle session avec les mêmes paramètres rétablissait un comportement normal. En tant qu'ingénieur, je vois cela ainsi : si une nouvelle session résout le problème, alors la panne réside probablement dans l'état de cette session particulière, pas dans le prompt.
Et c'est là que j'ai fait une pause. Quand un outil de développement de code commence à changer de mode en cours de tâche, ce n'est plus une question de confort, mais de prévisibilité du pipeline.
Impact sur les affaires et l'automatisation
Qui gagne ? Les équipes qui butaient sur l'ancien plafond de 5 heures avec de longues exécutions d'agents. Maintenant, on peut pousser le refactoring, la génération de tests et les migrations techniques plus longtemps sans pauses constantes.
Qui perd ? Ceux qui ont déjà lié un processus de production à une seule longue session Terra sans filet de sécurité. Si l'agent passe soudain en chat, le pipeline se bloque, et le développeur doit débroussailler le contexte manuellement.
Je mettrais en place trois choses dès maintenant : des tâches atomiques courtes au lieu d'une sans fin, un redémarrage automatique d'une nouvelle session en cas de changement de mode, et la répartition des scénarios critiques entre les modèles. Ce n'est plus de la théorie d'intégration IA, mais de l'hygiène d'ingénierie standard.
Chez Nahornyi AI Lab, nous réparons précisément ces points chez nos clients : nous ne nous contentons pas de brancher un modèle, nous construisons une architecture IA résiliente avec des reprises, une logique de repli et un contrôle des coûts. Si Codex affecte déjà vos délais de livraison, nous pouvons examiner ensemble votre processus et construire une automatisation IA pour qu'un caprice de session ne casse pas tout le développement.