GPT-5 Exprime des Frustrations sur ses Progrès : Le Modèle d’IA en Pleine Tourmente

Les coulisses de GPT-5 révèlent des tensions inattendues. Malgré des avancées techniques, le modèle d'IA semble buter sur des limites que même ses créateurs n'avaient pas anticipées.

Des fuites internes suggèrent que l'équipe est divisée entre optimistes et réalistes. Certains ingénieurs parlent de 'plafond de verre algorithmique', d'autres évoquent simplement la fatigue des données.

Pendant ce temps, les investisseurs continuent de jeter des millions dans le projet - après tout, en tech, on peut toujours vendre du rêve avant que la réalité ne frappe.

GPT-5 révèle des frustrations quant aux progrès du modèle d'IA

Les utilisateurs avancés ont critiqué la personnalité de GPT-5, le qualifiant de plus froid et plus mécanique que ses prédécesseurs. La mise à jour d'OpenAI a reconnu ce problème, promettant de rendre le modèle plus chaleureux et convivial, tout en soulignant que le niveau de flagornerie n'avait pas augmenté par rapport aux modèles précédents.

Les nouvelles limites d'utilisation, initialement plafonnées à 200 requêtes par semaine, ont également suscité la colère des abonnés payants. Altman a été contraint de revenir sur certaines décisions, rétablissant un ancien modèle populaire qui avait été abandonné, et promettant davantage d'options de personnalisation.

Cette déception a mis en lumière des frustrations plus profondes face au rythme des progrès de l'IA. Les versions précédentes étaient perçues comme des avancées majeures, mais GPT-5 a été qualifié de progressive. « Avec GPT-5, les gens s'attendaient à découvrir quelque chose de totalement nouveau », a déclaré Thomas Wolf, cofondateur de la start-up d'IA Hugging Face. « Or, ce n'était pas vraiment le cas. »

Comparé à des concurrents tels que Claude, Gemini, DeepSeek et xAI, les performances de GPT-5 se situaient systématiquement dans la moyenne pour les tâches scientifiques, de codage et de service client, selon une étude de l'Université de Princeton. Les principaux atouts du modèle résidaient dans sa rentabilité et sa rapidité, et non dans son intelligence exceptionnelle.

Cela a ravivé les comparaisons avec « l'hiver de l'IA » des années 1980, lorsque les attentes démesurées se sont effondrées, les entreprises n'ayant pas réussi à proposer des systèmes commercialement viables. Gary Marcus, critique éminent, a déclaré : « GPT-5 était l'emblème de toute la démarche de mise à l'échelle pour parvenir à l'IA générale, et cela n'a pas fonctionné. »

Pendant des années, les progrès des grands modèles linguistiques ont reposé sur l'apport de données et de puissance de calcul supplémentaires aux systèmes d'entraînement. Les entreprises ont désormais épuisé une grande partie des données librement accessibles sur Internet, ce qui les a contraintes à conclure des accords avec les éditeurs et les détenteurs de droits, tandis que les coûts d'entraînement ne cessent de grimper. GPT-5 aurait utilisé des centaines de milliers de processeurs Nvidia de dernière génération, soulignant ainsi la rareté et le coût des ressources.

Certains observateurs affirment que l'obsession de la mise à l'échelle a limité l'exploration d'approches alternatives. Yann LeCun, scientifique en chef de Meta, a suggéré que les progrès nécessitent des modèles entraînés à partir de vidéos réelles et de données multimodales.

Les investisseurs redoublent d'efforts malgré le ralentissement du battage médiatique autour de l'IA

Dans tout cela, les investisseurs sont restés globalement imperturbables. Wall Street et le capital-risque ont continué d' injecter des milliards dans l'IA .

Nvidia, le principal fabricant de puces électroniques alimentant la plupart des formations IA, a vu sa valorisation grimper à 4 400 milliards de dollars. L'action SoftBank , un important soutien d'OpenAI, a bondi de plus de 50 % le mois dernier. Chez OpenAI même, le chiffre d'affaires annuel récurrent de ChatGPT a atteint 12 milliards de dollars.

La confiance des investisseurs contraste avec les attentes des analystes. Sayash Kapoor, chercheur à Princeton, a souligné que GPT-5 visait moins à se rapprocher de l'IA générale qu'à servir d'infrastructure aux produits. La fiabilité et la rentabilité du modèle pourraient encourager les entreprises à développer de nouvelles applications sur sa base.

Les investisseurs en capital-risque affirment également que les opportunités restent sous-exploitées. « Les start-ups et les entreprises n'ont pas encore commencé à explorer les possibilités offertes par leurs applications professionnelles et grand public », a déclaré Peter Deng, associé commandité chez Felicis et ancien dirigeant d'OpenAI.

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