GPT-5 vs GPT-4o : Le dernier modèle d'OpenAI est-il une vraie avancée ?
Le récent dévoilement de GPT-5 par OpenAI a suscité un débat considérable dans le paysage technologique. Alors que certains louent ses capacités avancées, d’autres soulignent des lacunes perçues, amenant beaucoup à se demander si ce nouveau modèle phare surpasse véritablement son prédécesseur très acclamé, GPT-4o. Pour de nombreux utilisateurs, GPT-4o était devenu le grand modèle linguistique (LLM) indispensable pour un large éventail de tâches, de la synthèse de texte à la génération d’images en passant par l’analyse de données complexes. Avec GPT-5 désormais positionné comme son successeur, une évaluation critique est justifiée pour déterminer si cette mise à niveau représente un véritable bond évolutif ou une sortie potentiellement prématurée qui pourrait diminuer l’attrait généralisé de ChatGPT.
Pour comprendre les nuances de cette transition, il est essentiel de récapituler ce que chaque modèle apporte. GPT-4o, lancé en mai 2024, était un LLM multimodal révolutionnaire, marquant un changement majeur dans la façon dont les utilisateurs interagissaient avec ChatGPT. Surnommé “omni” pour sa capacité à traiter de manière transparente le texte, les images et l’audio, il offrait des capacités de codage et d’analyse visuelle améliorées, ainsi qu’une reconnaissance et une analyse vocales robustes. Ses caractéristiques notables incluaient une vitesse de traitement accrue, une latence de réponse réduite et la génération de réponses remarquablement naturelles et cohérentes, associées à la capacité d’accéder à des outils externes et de fournir des informations en temps réel.
Un an plus tard, en août 2025, OpenAI a introduit GPT-5 comme son modèle le plus avancé à ce jour. Cette dernière itération étend la fondation multimodale de GPT-4o en ajoutant des capacités de traitement vidéo. GPT-5 introduit de nouvelles “capacités d’agent”, lui permettant de planifier et d’exécuter des tâches complexes de manière autonome, et dispose d’un “système unifié” qui détermine intelligemment si une requête nécessite un raisonnement approfondi ou un traitement plus basique. Adoptant une approche “apprendre en faisant”, GPT-5 est conçu pour être plus empathique tout en faisant preuve de moins de complaisance que les modèles précédents. Il affiche également une prouesse considérablement améliorée en matière de codage et d’écriture.
Une comparaison directe de leurs spécifications techniques révèle l’ambition de GPT-5. Alors que GPT-4o offrait une fenêtre de contexte substantielle d’environ 128 000 tokens pour ChatGPT et l’utilisation de l’API, GPT-5 double presque cela, fournissant 256 000 tokens pour ChatGPT et un impressionnant 400 000 tokens pour son API, lui permettant de traiter des volumes d’informations beaucoup plus importants. GPT-5 introduit également un système de raisonnement à double mode – basculant entre le raisonnement rapide et profond – contrairement au mode de raisonnement unique de GPT-4o. De plus, OpenAI affirme que GPT-5 a le taux d’hallucination le plus bas à ce jour, une amélioration significative par rapport au taux déjà faible de GPT-4o. GPT-5 introduit également des fonctionnalités de personnalisation comme les préréglages de personnalité et le contrôle du ton, et s’intègre avec un éventail plus large d’outils, y compris Gmail et Calendar, allant au-delà de l’accès aux outils plus limité de GPT-4o. Pour les applications d’entreprise, GPT-5 offre des “complétions sécurisées”, fournissant des réponses bornées et utiles, une fonctionnalité absente dans GPT-4o. Les tests de référence soulignent les avancées de GPT-5 en matière de résolution de problèmes complexes : sa précision vérifiée par SWE-bench s’élève à 74,9 % contre 30,8 % pour GPT-4o ; lors du test de mathématiques AIME 2025, GPT-5 a atteint 94,6 % (sans outils) contre 71 % pour GPT-4o ; et il a significativement amélioré les scores sur VideoMMMU (81,1 % contre 58,8 %) et HealthBench (46,2 % contre 31,6 %). Ces métriques suggèrent que GPT-5 est conçu pour le raisonnement complexe et les flux de travail d’entreprise, tandis que GPT-4o reste optimisé pour l’interaction en temps réel et les tâches créatives.
Mettre les deux modèles à l’épreuve sur diverses tâches révèle une image nuancée de leurs performances. En matière de création de contenu, GPT-5 s’est avéré supérieur pour générer des résumés concis et de niveau expert, fusionnant efficacement les points pour fournir juste assez de contexte à un lecteur averti. GPT-4o, en revanche, a fourni un résumé plus détaillé et étape par étape de tous les points discutés dans le matériel source. Pour la génération d’images, les deux modèles ont bien fonctionné. GPT-5 a produit des images plus vibrantes avec des couleurs éclatantes, du texte et des icônes, bien qu’il ait montré une légère erreur avec une connexion de flèche. GPT-4o a généré des images avec des couleurs unies, les rendant moins vibrantes, mais a notablement inclus des sources d’entrée et de sortie audio bien intégrées.
En ce qui concerne le codage, GPT-5 a démontré un net avantage. Bien qu’il ait fallu un certain temps pour traiter la requête d’un site web de comptage de mots, son résultat final a été impressionnant, livrant une page web entièrement fonctionnelle avec une interface utilisateur et une expérience (UI/UX) raffinées et des fonctionnalités supplémentaires. La sortie de GPT-4o, en comparaison, semblait basique et dépassée, offrant uniquement la fonctionnalité principale de comptage de mots sans raffinements stylistiques. Dans l’analyse d’images, GPT-5 a analysé efficacement un schéma de circuit, identifiant correctement ses composants, extrayant les valeurs et appliquant la logique appropriée pour calculer le courant et la tension de sortie. GPT-4o a eu beaucoup de mal avec cette tâche, ne reconnaissant que la forme de vague de sortie mais ne parvenant pas à extraire les valeurs critiques nécessaires aux calculs.
Enfin, lors d’un défi de raisonnement impliquant un puzzle Sudoku, GPT-5 a d’abord eu du mal avec l’interprétation de l’image, nécessitant plus de trois minutes et une confirmation manuelle de plusieurs valeurs. Cependant, une fois assisté, il a traité et résolu le puzzle correctement. GPT-4o, à l’inverse, a échoué complètement, remplissant toutes les valeurs manquantes avec des zéros.
La bataille entre GPT-5 et GPT-4o ne donne pas de vainqueur clair, car les performances varient considérablement selon la tâche. GPT-5 domine de manière démontrable dans les tâches complexes comme le codage et le raisonnement avancé, où ses capacités améliorées brillent. Cependant, GPT-4o continue de tenir bon dans des domaines tels que la création de contenu et la génération/analyse d’images. Une différence notable réside également dans leur rythme opérationnel : GPT-4o fournit généralement des réponses plus rapides, tandis que GPT-5 fait parfois preuve d’hésitation, s’engageant vraisemblablement dans une analyse plus approfondie avant de générer une sortie. Bien que GPT-5 bénéficie de données d’entraînement plus récentes et d’optimisations d’agent, la question demeure de savoir si ses améliorations sont vraiment assez révolutionnaires pour éclipser son prédécesseur bien-aimé.
En fin de compte, malgré les améliorations progressives de GPT-5 depuis son lancement, un fort sentiment persiste parmi les utilisateurs pour le retour de GPT-4o. Beaucoup estiment que le lancement de GPT-5 a peut-être été précipité, laissant les utilisateurs aux prises avec l’adaptation à un modèle qui, pour de nombreuses tâches courantes, ne surpasse que marginalement son prédécesseur. La différence perçue, souvent décrite comme “un tantinet meilleure”, rend difficile pour les utilisateurs d’abandonner complètement GPT-4o. Cela suggère que des tests et un affinement plus rigoureux auraient pu être bénéfiques avant la sortie publique de GPT-5, laissant un désir persistant de la cohérence et de la convivialité que représentait GPT-4o.