Guide GPT-5 d'OpenAI : Flux Agentiques et Puissance de Codage

OpenAI a dévoilé un guide de prompting complet pour son dernier grand modèle linguistique, GPT-5, offrant des aperçus détaillés sur la manière de tirer parti de ses capacités pour les flux de travail agentiques et les applications de codage avancées. Ce guide, qui intègre les leçons tirées de l’intégration de l’éditeur de code Cursor, met en évidence la formation fondamentale de GPT-5 pour l’utilisation sophistiquée d’outils, le suivi précis des instructions et la compréhension de contextes extrêmement longs, ce qui en fait un candidat idéal pour la construction d’agents IA autonomes.

Pour les applications agentiques — où les modèles d’IA prennent l’initiative et effectuent des tâches en plusieurs étapes — OpenAI recommande la nouvelle API Responses. Cette API est conçue pour préserver les processus de raisonnement internes du modèle entre les appels d’outils successifs, améliorant considérablement l’efficacité et la qualité de la sortie. Les données d’OpenAI indiquent une amélioration notable : le simple fait de passer des Chat Completions traditionnelles à l’API Responses et de transmettre le raisonnement précédent à l’aide du paramètre “previous_response_id” a augmenté les scores de référence Tau dans le trading de 73,9 % à 78,2 %. Le maintien de ce contexte de raisonnement non seulement économise les jetons de traitement, mais garantit également que les plans sont suivis de manière cohérente à travers de multiples interactions avec les outils, ce qui conduit à de meilleures performances et à une latence réduite.

Le degré de “volonté agentique” de GPT-5 — sa propension à prendre l’initiative — peut être affiné grâce à l’ingénierie des prompts et à un nouveau paramètre “reasoning_effort”. Abaisser ce paramètre réduit l’autonomie du modèle, tandis que l’établissement de critères clairs pour les recherches de contexte et la limitation du nombre d’appels d’outils (par exemple, à deux) offre un meilleur contrôle, y compris des options permettant au modèle de poursuivre même si une certaine incertitude subsiste. Inversement, pour encourager plus d’initiative, le guide suggère d’augmenter l’effort de raisonnement et d’ajouter des instructions explicites de persistance pour minimiser les questions de clarification inutiles. Il conseille également d’établir des conditions d’arrêt claires, de distinguer les actions sûres des actions risquées, et de définir des seuils pour le moment où les tâches doivent être renvoyées à un utilisateur humain. Par exemple, un seuil plus bas pour l’intervention de l’utilisateur est recommandé dans des scénarios sensibles comme les flux d’achat ou de paiement par rapport à une simple recherche, et la suppression de fichiers dans les tâches de programmation devrait exiger beaucoup plus de prudence que les recherches de texte de base. Pour les tâches plus longues et en plusieurs étapes, GPT-5 est entraîné à décrire son plan au début, puis à fournir des mises à jour concises de l’avancement. La fréquence, le style et le contenu de ces mises à jour sont entièrement personnalisables via le prompt, allant de la simple reformulation d’objectifs à des plans structurés, des messages d’état séquentiels et des rapports finaux complets. OpenAI recommande en outre de diviser les tâches très complexes en sous-tâches plus petites et gérables sur plusieurs cycles d’agent.

OpenAI positionne GPT-5 comme un assistant robuste pour le développement logiciel, capable de gérer de grandes bases de code, de déboguer, de traiter des changements de code majeurs, d’effectuer des refactorisations multi-fichiers, d’implémenter de nouvelles fonctionnalités significatives et même de générer des applications entières à partir de zéro. Pour le développement de nouvelles applications web, OpenAI suggère une pile technologique spécifique comprenant Next.js (TypeScript), React, HTML, Tailwind CSS, shadcn/ui, Radix Themes, des ensembles d’icônes populaires, la bibliothèque d’animation Motion et diverses polices modernes. Pour les nouveaux projets “greenfield” (partant de zéro), le guide propose un modèle de prompt où le modèle établit d’abord un ensemble interne de critères de qualité (généralement cinq à sept catégories) et affine ensuite itérativement sa sortie jusqu’à ce que tous les critères soient entièrement satisfaits. Lors de modifications incrémentales ou de refactorisation de code existant, les modifications de GPT-5 sont conçues pour s’intégrer de manière transparente. Le guide souligne l’importance de refléter explicitement la configuration technique existante de la base de code, y compris ses principes directeurs, sa structure de répertoires et ses règles d’interface utilisateur/expérience utilisateur (UI/UX). OpenAI fournit des exemples de principes tels que la clarté, la réutilisation, la cohérence, la simplicité et la qualité visuelle, ainsi que des normes de pile et des directives UI/UX couvrant la typographie, les couleurs, l’espacement, les indicateurs d’état et l’accessibilité.

Les premiers tests avec l’éditeur de code Cursor ont fourni des informations précieuses et réelles sur le comportement de GPT-5. Cursor visait à trouver un équilibre entre l’autonomie du modèle et la concision de ses messages d’état lors de tâches plus longues. Initialement, GPT-5 générait des mises à jour d’état trop détaillées tout en produisant un code trop concis dans les appels d’outils, utilisant parfois des noms de variables à une seule lettre. Cursor a résolu ce problème en réglant le paramètre global d’API “verbosity” à un niveau bas, tout en incitant simultanément le modèle à être plus détaillé spécifiquement dans les outils de code, en lui demandant de “Écrire le code pour la clarté d’abord… Utiliser une verbosité élevée pour écrire du code et utiliser les outils de code.” Cette approche a permis d’obtenir des messages d’état et de résumé compacts tout en garantissant des modifications de code très lisibles. L’équipe de Cursor a également observé que GPT-5 posait parfois des questions de suivi inutiles. Fournir un contexte plus précis sur les fonctions d’annulation/rejet et les préférences de l’utilisateur a aidé à réduire ces interruptions, conduisant le modèle à appliquer les changements de manière proactive et à les soumettre pour examen plutôt que de demander une approbation préalable. Un autre aperçu clé était que les prompts efficaces avec les modèles précédents déclenchaient parfois un nombre excessif d’appels d’outils dans GPT-5. En réduisant ces instructions de “minutie excessive”, GPT-5 est devenu plus apte à discerner quand exploiter ses connaissances internes et quand utiliser des outils externes. L’utilisation de spécifications structurées, de type XML, a encore amélioré le suivi des instructions, et les règles Cursor configurables par l’utilisateur ont fourni des couches de contrôle supplémentaires.

Au-delà de “reasoning_effort”, GPT-5 introduit un nouveau paramètre d’API “verbosity”, qui contrôle indépendamment la longueur de la réponse finale. Bien qu’une valeur de verbosité globale puisse être définie, elle peut également être annulée si nécessaire, permettant des messages d’état concis parallèlement à des sorties de code détaillées, comme démontré dans l’intégration de Cursor. GPT-5 prend également en charge un mode de “raisonnement minimal”, conçu pour une vitesse maximale tout en conservant les avantages de son paradigme de raisonnement sous-jacent. OpenAI recommande pour ce mode des prompts qui commencent par une brève justification, incluent des mises à jour d’état claires avant les appels d’outils, fournissent des instructions d’outils explicites et persistantes, et encouragent l’agent à accomplir entièrement les tâches avant de les renvoyer. Pour les utilisateurs migrant de GPT-4.1, OpenAI renvoie aux modèles décrits dans son guide précédent. Cependant, OpenAI avertit que GPT-5 est extrêmement littéral dans le suivi de ses instructions, et des prompts vagues ou contradictoires peuvent perturber ses processus de raisonnement. Pour aider les utilisateurs à éviter ces pièges, OpenAI donne accès à son Optimiseur de Prompt, un outil conçu pour signaler les incohérences et les instructions peu claires.