GPT-5 a déçu les attentes élevées mais améliore coût, rapidité et codage

TL;DR

• GPT-5 est arrivé après une phase de hype importante, mais de nombreux utilisateurs et experts l’ont trouvé moins spectaculaire que promis.
• Le modèle apporte des améliorations pratiques : coût réduit, réponses plus rapides, moins d’hallucinations, un nouveau système de routage (switch) et des progrès notables en programmation.
• Des retours signalent un style d’écriture plus austère et moins nuancé; des publications virales montrent des erreurs factuelles et des étiquetages cartographiques incorrects.
• OpenAI a mis l’accent sur l’utilité et l’accessibilité ; face aux critiques, un modèle antérieur (GPT-4o) a été rétabli temporairement.

Contexte et historique

L’attente autour de GPT-5 s’était construite depuis la sortie de GPT-4 en 2023. Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a nourri les attentes en qualifiant GPT-5 de « something that I just don’t wanna ever have to go back from », le comparant à une étape majeure produit. Dans les jours précédant l’annonce, il a diffusé une image qui a amplifié l’anticipation. Les utilisateurs sur Reddit et X ont demandé des détails pendant des mois ; lors d’un AMA Reddit, Altman a évoqué des limites de compute et la complexité croissante des modèles comme raisons d’une cadence de sortie plus lente. À l’apparition de GPT-5 dans ChatGPT, les réactions ont été partagées : beaucoup s’attendaient à un bond spectaculaire et ont trouvé plutôt des améliorations incrémentales, surtout en coût, rapidité, codage et réduction des hallucinations.

Ce qui est nouveau

Parmi les changements et fonctionnalités rapportés pour GPT-5 :

• Coût par requête réduit et temps de réponse plus rapides par rapport aux générations précédentes.
• Moins d’hallucinations et meilleure calibration : le modèle indique plus souvent « je ne sais pas » lorsqu’il est incertain, sépare les faits des suppositions et peut fournir des citations sur demande.
• Un système automatique de « switch » qui redirige en coulisses la requête vers le modèle le plus adapté, évitant au client de choisir manuellement.
• Progrès notables en codage : une itération de GPT-5 a atteint la première place d’un classement populaire de modèles IA pour la catégorie code, Claude d’Anthropic étant deuxième.
• Démonstrations promotionnelles : jeux simples générés par IA (mini-jeu à boule roulante et course de vitesse de frappe), outil de pixel art, simulateur de batterie et visualiseur lofi. OpenAI a également décrit GPT-5 comme son « meilleur système d’IA à ce jour » et un « bond significatif en intelligence » dans plusieurs domaines.

Pourquoi c’est important (impact pour développeurs et entreprises)

• Coût et latence : la baisse des coûts opérationnels et l’amélioration de la latence modifient la rentabilité pour des déploiements à grande échelle. Les entreprises payant à la requête ou nécessitant une faible latence en tireront un avantage.
• Productivité en codage : l’amélioration des capacités de codage est directement monétisable. Les éditeurs d’outils, plateformes et équipes d’ingénierie peuvent gagner en productivité.
• Réduction des hallucinations : davantage de transparence sur l’incertitude et la possibilité d’appuyer des réponses par des citations diminuent les risques dans des usages sensibles, bien que des évaluations rigoureuses soient nécessaires.
• Système de switch : le routage automatique simplifie l’intégration technique et l’expérience utilisateur, réduisant la nécessité d’une logique complexe pour sélectionner une variante de modèle. En parallèle, les régressions perçues en qualité rédactionnelle peuvent affecter l’adoption pour des usages grand public et des tâches demandant nuance et empathie.

Détails techniques ou d’implémentation

• Priorités d’OpenAI : l’entreprise a insisté sur l’utilité réelle et l’accessibilité à grande échelle plutôt que sur des sauts de capacités spectaculaires.
• Contraintes de compute : dans une AMA Reddit, Sam Altman a expliqué que les limitations de compute et la complexité accrue des modèles restreignent le nombre de lancements parallèles.
• Système de switch : GPT-5 introduit un mécanisme de routage automatique des requêtes vers la variante de modèle la plus appropriée ; c’est une modification au niveau système pour améliorer l’expérience utilisateur.
• Benchmarks : GPT-5 surpasse ses prédécesseurs sur de nombreux tests industriels, mais les progrès sont qualifiés d’incrémentaux. Le paysage des benchmarks reste mouvant et les entreprises sélectionnent parfois les résultats qu’elles publient.
• Classement en codage : une variante de GPT-5 a atteint la première place d’une leaderboard populaire pour les performances en programmation, signe d’un progrès mesurable.

Principales conclusions

• GPT-5 offre des améliorations pratiques : coût réduit, réponses plus rapides, moins d’hallucinations et progrès en codage.
• Le lancement n’a pas répondu à l’hype intense et aux attentes élevées.
• OpenAI a misé sur l’utilité et l’accessibilité, ainsi que sur des améliorations système (comme le switch) plutôt que sur une percée unique.
• Des compromis d’expérience utilisateur sont apparus : beaucoup ont trouvé la rédaction moins nuancée et des exemples viraux ont montré des erreurs factuelles.
• Pour les entreprises et développeurs, des gains incrémentaux en vitesse, coût et fiabilité peuvent être plus précieux que des promesses spectaculaires.

Références

• Reportage original et analyse : https://www.theverge.com/openai/759755/gpt-5-failed-the-hype-test-sam-altman-openai