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OpenAI va acquérir Pierre Computer et intégrer Code Storage à Codex
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Axios a rapporté le 4 novembre 2026 qu’OpenAI allait acquérir Pierre Computer, une jeune entreprise spécialisée dans les outils pour développeurs, dont la technologie est déjà utilisée dans Codex. OpenAI prévoit d’intégrer son produit Code Storage à Codex, en ajoutant une infrastructure de stockage à un système servant à générer et à modifier des logiciels.
Cette acquisition prévue placerait OpenAI parmi les entreprises qui font concurrence à GitHub, la plateforme détenue par Microsoft qui sert depuis longtemps de référentiel central et de point de coordination pour le développement logiciel. La concurrence s’intensifie alors que les agents d’IA prennent en charge davantage de tâches de programmation, ce qui augmente le volume de logiciels que les référentiels doivent stocker et mettre à disposition. Les projets libres de Pierre resteront libres après l’acquisition.
La conception de Code Storage, pensée pour les machines
Sur son site officiel, Pierre se présente comme un concepteur d’infrastructures de bas niveau et modulaires destinées aux machines. L’entreprise y répertorie Code Storage comme produit, ainsi que Diffs, Trees et DiffsHub comme projets libres. La jeune entreprise se concentre ainsi sur les composants sous-jacents que d’autres logiciels peuvent assembler et utiliser.
La page du produit Code Storage décrit un système de stockage distribué reposant sur Git, doté d’une API conçue pour offrir une ergonomie adaptée aux machines. Il peut héberger du code généré et d’autres fichiers qui évoluent au fil du temps, notamment des fichiers de mémoire d’agent, des éléments de conception et des documents juridiques. Les applications peuvent créer des référentiels et les manipuler au moyen du protocole Git natif ou de kits de développement logiciel.
Pierre cite Lovable, Poke, Anything, Bolt, Amp et Parahelp parmi les utilisateurs du service. Code Storage met à disposition, au sein des propres produits de ses clients, des points de terminaison Git pour le clonage, l’envoi et la récupération de données. Le service propose des kits de développement logiciel pour TypeScript, Python et Go, prend en charge les webhooks et se synchronise avec GitHub, GitLab et Bitbucket. Ces fonctionnalités permettent aux plateformes de programmation de relier le stockage des référentiels aux systèmes de compilation, aux robots et aux agents.
Pierre indique que Code Storage s’appuie sur le protocole de validation en trois phases de Git et sur une architecture fondée sur un quorum pour assurer la durabilité et la cohérence des lectures et des écritures. Les caractéristiques publiées comprennent au moins 30 écritures simultanées, des référentiels pouvant atteindre 32 To et la prise en charge de Git LFS. Le produit est donc conçu pour gérer une activité machine intensive et de volumineux artefacts stockés.
Pando et le problème de montée en charge interne d’OpenAI
Dans un article technique publié le 2 novembre 2026, OpenAI a présenté Pando, son propre système dorsal pour les référentiels Git, qui prend en charge l’ensemble du développement dans son monoréférentiel. Pando conserve la compatibilité avec le protocole Git et ses clients, de sorte que les ingénieurs et les agents peuvent l’utiliser sans modifier leurs flux de travail habituels.
OpenAI a déclaré que Codex permettait aux ingénieurs de mener davantage de tâches en parallèle, ce qui entraînait une hausse du nombre de branches, d’envois, de fusions, de récupérations et de clonages. Les systèmes de monoréférentiel précédents connaissaient des récupérations et des envois lents, ainsi que des échecs de fusion, et leur fiabilité tombait parfois sous les 90 %. Cela établissait un lien direct entre la progression de la programmation assistée par des agents et les exigences imposées à l’infrastructure de gestion du code source.
Pando coordonne séparément les mises à jour de chaque branche, ce qui permet d’effectuer en parallèle des écritures sur des branches sans lien entre elles. Le système réutilise également les fichiers pack, c’est-à-dire les collections d’objets compressées de Git, lors des récupérations, au lieu d’en créer un distinct pour chaque client. La conception sérialise les mises à jour de références individuelles — les pointeurs utilisés pour les branches et les étiquettes —, mais ne fournit pas à un lecteur consultant plusieurs branches une vue du référentiel correspondant à un instant unique. Ce compromis diffère de l’architecture de Code Storage fondée sur un quorum, qui, selon Pierre, garantit la cohérence entre les répliques.
OpenAI indique que le passage à Pando a réduit de près de 80 % la latence médiane des envois et que le système fournit près d’un pétaoctet de données Git par jour. Pando est passé du lancement du projet à la mise en production en 10 semaines grâce à Codex, puis a commencé à traiter le trafic de production en avril 2026. OpenAI évalue les charges de travail dans lesquelles un grand nombre d’agents partagent un référentiel Git et explore les moyens de rendre cette technologie accessible aux utilisateurs.
L’acquisition prévue apporterait à OpenAI un produit de stockage déjà utilisé pour des charges de travail orientées vers les machines, en complément de Codex, tandis que Pando répond à l’augmentation du travail en parallèle au sein de son propre monoréférentiel. Les deux systèmes reposant sur Git, la principale conséquence serait un rôle accru d’OpenAI dans l’infrastructure qui sous-tend les logiciels générés par des agents, où le stockage et la mise à disposition de tâches simultanées deviennent une composante du produit de programmation lui-même.
