Pourquoi GPT-5 illustre parfaitement les limites actuelles de l'IA générative ?

Le 7 août 2025, OpenAI a lancé GPT-5 avec les effets d'annonce habituels. Selon la société, ce modèle représente "un bond significatif en intelligence par rapport à tous nos modèles précédents" et affiche des performances remarquables sur les benchmarks académiques. Pourtant, les premiers retours d'utilisateurs, et ceux de nos premiers tests, révèlent une réalité plus nuancée qui éclaire les défis structurels auxquels fait face l'industrie de l'IA.

La courbe en S de l'innovation technologique rattrape l'IA

Nous assistons probablement à un phénomène classique en innovation : la progression sur courbe en S, où chaque technologie tend à atteindre un palier quand ses fondations techniques touchent leurs limites. En effet, beaucoup de nouvelles technologies commencent par paraître exponentielles, sans limite, mais il arrive toujours un moment où les progrès deviennent plus difficiles, et elles plafonnent.

Les entreprises d'IA ont d'ailleurs admis publiquement qu'elles ne peuvent plus simplement augmenter l'échelle. Plus le temps avance, plus la technologie atteint ses limites et plus vous avez besoin d'exponentiellement plus de travail pour obtenir de "légères" améliorations.

Le problème de l'équilibre : performant mais incohérent

GPT-5 introduit une architecture "unifiée" qui combine modèles de raisonnement et modèles rapides. OpenAI présente cela comme "un système unifié qui sait quand répondre rapidement et quand réfléchir plus longuement pour fournir des réponses de niveau expert".

Cette approche révèle cependant un compromis déséquilibré que nos tests mettent en lumière : soit le modèle est rapide mais superficiel, soit il sur-analyse et perd en cohérence. C'est symptomatique d'une industrie qui multiplie les rustines techniques, les pirouettes d'ingénieurs, plutôt que de résoudre les problèmes fondamentaux des fondations techniques sur laquelle elle s'est construite.

Les benchmarks ne reflètent pas l'usage réel

GPT-5 affiche des scores impressionnants : 74,9% sur SWE-bench Verified pour le coding, dépassant légèrement Claude Opus 4.1 (74,5%) et Gemini 2.5 Pro (59,6%). Le taux d'hallucinations chute également à 4,8% contre 22% pour o3 et 20,6% pour GPT-4o.

Mais ces métriques masquent les difficultés d'usage quotidien avec un modèle que l'on pourrait définir comme ayant des problèmes de comportement. Hyperactif et impulsif sur les tâches simples, lent et perdu dans son propre raisonnement sur les tâches complexes. Finalement, il fonctionne très bien sur les benchmarks et les cas d'usage classiques de démos ou de vidéos YouTube, mais s'avère décevant pour un usage professionnel généraliste.

Cette dichotomie entre performances benchmarkées et utilité pratique questionne la méthodologie d'évaluation de l'ensemble de l'industrie et le chemin pris par OpenAI pour ses modèles.

Le syndrome de la présentation marketing

La présentation de GPT-5 a révélé des "crimes de graphiques" flagrants, avec des barres de taille incorrecte qui exagèrent visuellement les améliorations. OpenAI a depuis corrigé ces erreurs, mais cela illustre une tendance préoccupante à privilégier l'impact visuel sur l'honnêteté des données.

Cette approche marketing agressive masque peut-être une réalité plus prosaïque, OpenAI doit continuer à montrer de l'élan malgré une technologie qui stagne du fait de ses fondations techniques.

Les enjeux économiques derrière l'innovation

Le timing de cette sortie n'est pas anodin. OpenAI doit passer de société à but non lucratif à une société à but lucratif avant la fin de l'année pour obtenir le financement complet de SoftBank et continuer son développement extrêmement gourmand en capitaux. Cette pression financière pourrait influencer directement les décisions produit et, comme souvent dans ce cas, l'éloigner des attentes réelles de ses utilisateurs.

Dans ce contexte, lancer GPT-5 relève autant de la stratégie financière que de l'innovation technique. Sans compter le fait qu'il est primordial pour OpenAI de conserver le leadership de ce marché des IA générative, ChatGPT étant quasiment en train de devenir un nom générique pour désigner ce type de service.

Vers une maturité technologique

Cette situation n'est ni surprenante ni catastrophique. Elle marque simplement l'entrée de l'IA générative dans sa phase de maturité technologique, où les améliorations par petits paliers remplacent les bonds techniques.

Par exemple, il semblerait que GPT-5 ait atteint un niveau lui permettant de faire un meilleur travail pour naviguer dans l'ambiguïté, ou sur des tâches où la prise en compte du contexte compte énormément. Ajouté à la baisse du taux d'hallucination (à vérifier à l'utilisation), cela serait effectivement un progrès significatif dans de nombreux cas d'usages.

Cette approche pragmatique, focalisée sur des cas ou des limites spécifiques, représente probablement l'avenir de ces technologies à court terme.

Ce que cela signifie pour les utilisateurs

Pour les professionnels qui intègrent l'IA dans leur travail ou leur écosystème d'entreprise, GPT-5 apporte des améliorations réelles mais mesurées. Le problème vient plutôt du fait que ces améliorations se font au détriment des usages installés avec une version trop simpliste d'un côté et une version qui complexifie inutilement ces réponses de l'autre (GPT-5 Thinking). OpenAI semble avoir admis cela en réintégrant son modèle GPT 4o à ChatGPT à peine quelques jours après le lancement de GPT-5.

Actons que l'époque des révolutions spectaculaires pourrait être révolue. Nous entrerions alors dans une phase où chaque amélioration marginale demande des investissements exponentiels, forçant l'industrie à repenser ses modèles économiques et ses promesses.

L'avenir de l'IA générative se dessinera probablement dans cette approche plus mesurée : des améliorations continues, ciblées sur des cas d'usage précis, plutôt que dans la course aux capacités générales toujours plus impressionnantes. A moins que des modèles comme HRM de la startup Sapient Intelligence s'imposent et créent de nouvelles fondations techniques.

Cet article a été rédigé avec l'assistance d'IA pour la recherche documentaire. Les parties générées conservées ont été relues intégralement par l'équipe éditoriale.