GPT-5 : un lancement sous le feu des critiques (justifiées)

Un modèle révolutionnaire… ou simple évolution incrémentale ?

Au-delà des problèmes de lancement, une critique de fond émerge : GPT-5 est-il réellement la avancée majeure annoncée ? Si ses améliorations en codage et en capacité de traitement sont notables, beaucoup d’experts tempèrent l’enthousiasme d’OpenAI. « GPT-5 brille dans des tâches techniques comme la programmation, mais des erreurs embarrassantes montrent qu’on est dans l’évolution incrémentale plus que dans la révolution », résume un observateur de l’industrie. En clair, le modèle reste faillible et imprévisible à ses heures, loin d’une intelligence artificielle pleinement fiable ou compréhensive, et encore plus loin de l’IA générale tant attendue (et fantasmée).

OpenAI, de son côté, campe sur une communication mesurée quant à la portée de GPT-5. Sam Altman admet lui-même que ce modèle n’est « pas (encore) doté de quelque chose d’important ». Il fait ici allusion à la capacité d’apprentissage continu en cours d’usage, un trait qui serait nécessaire selon lui pour parler d’AGI (intelligence générale) et dont GPT-5 est dépourvu. « Ce n’est pas un modèle qui apprend en continu de nouvelles informations une fois déployé, et pour moi cela devrait faire partie d’une vraie AGI », a-t-il concédé. Une façon de reconnaître que, malgré ses avancées, GPT-5 reste une intelligence artificielle spécialisée, figée dans son entraînement initial. D’ailleurs, certains indicateurs suggèrent qu’OpenAI a dû faire des compromis : la taille du contexte de GPT-5, annoncée à 128k tokens, semble en pratique limitée pour des raisons de coût, ce qui fait grincer des dents certains développeurs observateurs. L’entreprise vise une base d’un milliard d’utilisateurs, ce qui implique d’optimiser les ressources (GPU, coûts serveurs), peut-être au prix d’une pleine performance du modèle pour chaque utilisateur. Ces arbitrages alimentent le soupçon que GPT-5, plus qu’une prouesse scientifique, est aussi un produit calibré pour l’échelle et la rentabilité. Et concrètement, GPT-5, ne vaut pas mieux que Claude Opus 4 !

Entre espoirs et désillusions, quel bilan pour GPT-5 ?

GPT-5 restera comme l’un des lancements les plus mouvementés de l’histoire d’OpenAI. D’un côté, le modèle confirme la trajectoire ascendante des capacités de l’IA générative : il code mieux, raisonne plus finement et introduit des fonctions inédites qui élargissent le champ d’application de ChatGPT. Offert gratuitement (du moins en accès de base) à des centaines de millions d’utilisateurs, il témoigne de l’ambition d’OpenAI de garder une longueur d’avance technologique et de populariser l’IA à grande échelle. De l’autre, la réception houleuse révèle un fossé grandissant entre les promesses marketing et l’expérience vécue par les usagers et experts. L’arrogance perçue d’OpenAI (balayer les anciens modèles du jour au lendemain en pensant que le nouveau les surpasserait en tout) a coûté cher en capital confiance. L’entreprise a dû rétropédaler en urgence pour réparer ce que certains qualifient de faux pas stratégique.

Surtout, GPT-5 illustre que les défis de fond demeurent. Malgré un enrobage plus poli, il reste une « machine à conneries » potentielle, pour reprendre les mots d’utilisateurs dépités, susceptible de produire des erreurs avec aplomb. Sa sortie tant attendue et les réactions qui l’ont accompagnées ont braqué les projecteurs sur la nécessité d’aller au-delà du simple accroissement de puissance brute. Faut-il ralentir la course en avant pour consolider les acquis ? D’éminents spécialistes estiment qu’atteindre une intelligence artificielle vraiment fiable exigera d’explorer de nouvelles approches (IA hybridant symbolique et réseau de neurones, meilleures architectures, etc.) plutôt que de seulement gaver des modèles toujours plus grands de données. En ce sens, GPT-5 pourrait marquer un tournant : celui où la communauté prend conscience qu’une étape qualitative reste à franchir.

Entre temps, OpenAI devra tirer les leçons de ce lancement chahuté. L’entreprise a montré qu’elle savait écouter (réintégrer GPT-4o, corriger les bugs, ajuster les limites) mais elle joue gros sur la confiance à long terme. Sam Altman a comparé le développement de l’IA aux débuts du nucléaire, évoquant même le “moment Trinity” de l’essai atomique pour décrire ce qu’il a ressenti en testant GPT-5. Une analogie lourde de sens, oscillant entre fierté et crainte, qui prend un relief particulier après la réception tiède de cette “bombe” technologique. Car si GPT-5 n’a pas déclenché l’enthousiasme unanime escompté, il a au moins le mérite de rappeler que chaque saut en avant de l’IA s’accompagne d’un examen critique salutaire. OpenAI espérait un triomphe, elle aura finalement reçu une leçon d’humilité, et la communauté, elle, aura gagné une occasion de débattre de la voie à suivre pour l’intelligence artificielle de demain.

La question elle est vite répondue

Qu’est-ce que GPT-5 apporte réellement par rapport à GPT-4o ?

GPT-5 améliore nettement le raisonnement outillé : il enchaîne des appels d’outils en série ou en parallèle avec plus de fiabilité et gère mieux les erreurs. Côté création logicielle, OpenAI revendique un gap en génération front-end et en debug de dépôts volumineux, avec une meilleure “sensibilité” design. Dans ChatGPT, le choix de modèle est simplifié par un routeur temps réel qui bascule automatiquement vers un mode plus “réfléchi” pour les requêtes difficiles. Ces promesses restent des déclarations éditeur : elles demandent toujours une vérification par cas d’usage et données internes à chaque équipe. En résumé, les gains existent, mais ils valent d’être mesurés sur votre stack et vos workflows, pas seulement sur scène.

Pourquoi OpenAI a-t-il retiré les anciens modèles au lancement… et est-ce revenu en arrière ?

Le déploiement initial a remplacé les modèles visibles dans l’UI, ce qui a déclenché une forte grogne d’utilisateurs habitués à GPT-4o pour leurs tâches quotidiennes. Suite au backlash, Sam Altman a reconnu un lancement “cahoteux” et a annoncé le retour de GPT-4o pour les abonnés Plus. Des fils Reddit détaillent la marche à suivre pour le réactiver dans les réglages. Message à retenir : OpenAI peut encore bouger les lignes du catalogue en production, y compris sur des modèles plébiscités. Si vous dépendez d’un comportement précis, verrouillez vos environnements API et vos versions.

Fenêtre contextuelle : quelle différence entre l’API et ChatGPT ?

Officiellement, la famille GPT-5 en API annonce 400 000 tokens de contexte et jusqu’à 128 000 tokens en sortie, selon la documentation et les pages modèles. En revanche, dans l’interface ChatGPT, plusieurs retours signalent une limite effective bien plus basse pour les comptes Plus au lancement, typiquement 32k, avec des ajustements en cours. Ce décalage n’est pas inédit : l’API expose le plafond “théorique”, l’UI impose des caps produits et de capacité. Pour les gros documents et chaînes d’outils longues, privilégiez l’API et vérifiez la tokenisation réelle dans vos tests. Pour l’UI, partez du principe que la marge sera inférieure et évolutive

Que s’est-il passé avec le “chart crime” pendant la démo, et qu’est-ce que ça dit des benchmarks ?

Lors du live de présentation, un graphique comparatif a été mal tracé, exagérant visuellement l’écart entre GPT-5 et GPT-4o. Altman a admis un “méga ratage” et OpenAI a corrigé la communication après coup. Ça ne suffit pas à invalider tous les tests, mais ça rappelle une règle simple : ne jamais sur-interpréter un slide marketing. Appuyez-vous sur vos propres mesures, des évaluations indépendantes et des jeux de tests pertinents pour votre métier. Les benchmarks publics sont un indicateur, pas une vérité universelle.

GPT-5 hallucine-t-il encore ?

OpenAI affirme une baisse des hallucinations et une meilleure “honnêteté” du modèle. Dans la pratique, des témoignages d’utilisateurs ont parlé de réponses plus courtes, parfois moins pertinentes, surtout dans les premières 48 heures. Une partie du problème provenait d’un bug du routeur qui a brouillé la perception de la qualité au lancement, corrigé ensuite selon la direction. Moralité : les hallucinations ne disparaissent pas par magie ; elles se gèrent par design de prompts, outillage (recherche, RAG), garde-fous et revues humaines. Évaluez la fiabilité sur vos tâches “à enjeu” avant de généraliser.

Le routeur automatique a-t-il pénalisé les performances au démarrage ?

Oui, OpenAI a reconnu un souci dans le routage entre modes qui a fait paraître GPT-5 “plus bête” que prévu pour certains. L’entreprise dit avoir déployé un correctif rapidement et promet plus de transparence pour afficher quel sous-mode répond. Au-delà du bug ponctuel, c’est un point d’attention durable : tout routage adaptatif peut introduire des effets de bord non désirés selon vos prompts. Si votre usage est sensible, préférez l’API et forcez les paramètres critiques plutôt que de laisser l’UI décider. Surveillez les mises à jour produit, le comportement peut encore évoluer.

Combien coûte réellement GPT-5 et comment anticiper la facture ?

Les pages officielles affichent des tarifs par million de tokens, distincts en entrée et en sortie, avec des variantes mini et nano pour optimiser coût/latence. La clé budgétaire, ce n’est pas seulement le prix facial, c’est la longueur de contexte, la verbosité des sorties et l’enchaînement d’outils. Sur des charges agentiques, GPT-5 appelle plus souvent des fonctions mais s’embrouille moins, ce qui peut réduire les itérations, ou les augmenter si votre orchestration est mal conçue. Testez avec de “vrais” scénarios, mesurez le coût par tâche réussie, pas le coût par appel. Et segmentez vos cas : use-cases critiques sur GPT-5, tâches routinières sur mini/nano.

Puis-je rester sur GPT-4o ou choisir un autre modèle si GPT-5 ne me convient pas ?

Oui, pour les abonnés Plus, GPT-4o a été rétabli comme option après le tollé. La bascule se fait dans les paramètres de ChatGPT, avec un toggle pour afficher les “modèles hérités”. C’est une bonne pratique de garder un plan B dans votre boîte à outils, surtout si un modèle nouveau casse un flux critique. En API, la maîtrise des versions et des déploiements reste la meilleure assurance qualité. Conservez vos prompts et évaluations par modèle pour pouvoir basculer rapidement.

GPT-5 est-il “meilleur” que Claude, Gemini ou Mistral ?

La bonne réponse, c’est “ça dépend de la tâche”. OpenAI met en avant un état de l’art en codage et en tâches agentiques, mais les comparaisons inter-marques varient selon les datasets, le tool use et les contraintes de sécurité. Attendez des comparatifs indépendants récents, idéalement répliqués, et faites vos propres A/B sur des lots réels. Ne vous fiez pas à une démo isolée, positive ou négative. Le bon modèle est celui qui vous donne le meilleur coût par résultat fiable, dans votre environnement.

Comment se préparer côté compétences pour tirer parti de GPT-5 en entreprise ?

Les avancées de GPT-5 ne dispensent pas d’une montée en maturité : cadrage des cas d’usage, prompts robustes, RAG outillé, politique de revues et d’escalade. C’est exactement ce que couvre une formation “IA générative” sérieuse : transformer des promesses générales en processus maîtrisés, avec des métriques de qualité et des garde-fous. Si vous voulez accélérer côté équipes (marketing, RH, relation client, data), une montée en compétences guidée vous fera gagner des mois d’essais/erreurs. Vous pouvez vous appuyer sur mes formations IA générative pour structurer cette adoption de manière concrète et mesurable. Et surtout, capitalisez vos prompts et évaluations pour industrialiser les meilleures pratiques.

Et pour ChatGPT au quotidien : quelles bonnes pratiques avec GPT-5 ?

Même avec un modèle plus “intelligent”, la différence se fait dans la méthode : contexte propre, consignes explicites, contrôle de la verbosité, et tests systématiques. L’usage des outils (recherche, code, fonctions internes) doit être scénarisé, pas laissé au hasard. La gestion des tokens reste critique : découpez, résumez, indexez, ne collez pas “tout le PDF” sans stratégie. Si vos équipes veulent muscler ces réflexes rapidement, une formation dédiée “ChatGPT” accélère l’appropriation et réduit les erreurs coûteuses. L’objectif n’est pas d’écrire un “beau prompt”, mais d’obtenir des sorties fiables et exploitables, à coup sûr.