GPT-5 : ce qui change vraiment (et comment en profiter)

Pourquoi cette version compte

OpenAI présente GPT-5 comme son modèle le plus “intelligent, rapide et utile” à ce jour. La grosse idée : un système unifié capable de savoir quand répondre immédiatement et quand “penser plus longtemps” pour fournir une réponse experte. Résultat : de meilleures réponses dans l’écriture, le code, la santé, et une baisse importante des hallucinations par rapport aux modèles précédents.

Les nouveautés côté utilisateur

Un seul modèle, plusieurs “modes de pensée”
GPT-5 choisit tout seul entre réponses rapides et réponses “avec réflexion”, et peut suivre des instructions explicites du type « réfléchis davantage ».
Beaucoup moins d’hallucinations
Sur des requêtes proches du réel, GPT-5 produit ~45% d’erreurs factuelles en moins que GPT-4o ; en mode “thinking”, ~80% de moins que o3.
Expérience ChatGPT étoffée
Personnalités/teintes de chat, voix améliorées, Study mode pour apprendre pas à pas, et connecteurs Gmail & Google Calendar pour des réponses contextualisées (en respectant les permissions).
Contexte XXL
Jusqu’à 400 000 tokens d’entrée et 128 000 tokens de sortie max (pratique pour long brief, docs et logs volumineux).

Ce que ça change pour le code

GPT-5 est le meilleur modèle de code d’OpenAI à date : génération d’UI front en un prompt, meilleure esthétique (typographie, espaces), corrections sur de gros dépôts et débogage plus robuste. Sur le benchmark SWE-bench Verified, il atteint 74,9% et établit un nouveau record sur Aider Polyglot. Il chaîne des dizaines d’appels d’outils (séquentiels et en parallèle) de façon fiable — utile pour des agents qui bouclent des tâches de bout en bout.

Benchmarks (pour situer)

Maths/raisonnement : 94,6% sur AIME 2025 (sans outils).
Multimodal : 84,2% sur MMMU.
Santé : 46,2% sur HealthBench Hard.
Ces gains se ressentent dans les usages quotidiens (recherche, analyse, écriture).

Nouveautés API pour développeurs

Niveau de verbosité : verbosity = low | medium | high pour contrôler si la réponse doit être concise ou exhaustive.
Effort de raisonnement : reasoning_effort accepte désormais minimal pour des retours plus rapides quand la réflexion lourde n’est pas nécessaire.
Outils personnalisés : un nouveau type d’outil que le modèle peut appeler en texte libre (pas seulement JSON), avec possibilité de contraindre par grammaires.
Tailles & coûts : gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano (texte & vision). 400k de contexte, 128k de sortie max. Prix indicatifs API (par 1M tokens) : Entrée $1,25 / Sortie $10 pour gpt-5; déclinaisons plus abordables pour mini et nano.

Pour les équipes & l’entreprise

GPT-5 vise un usage “travail” plus fiable : meilleure exactitude, raisonnement, reconnaissance de contexte, et intégration avec vos fichiers/apps (Drive, SharePoint, etc.), en respectant les droits. Le déploiement commence sur ChatGPT Team, puis Enterprise/Edu ; une variante GPT-5 Pro offre un raisonnement étendu pour les cas les plus exigeants.

GPT-5 vs GPT-4o / o3, en bref

Exactitude : nette amélioration, –45% d’erreurs vs 4o ; –80% vs o3 en mode “thinking”.
Codage/agents : + performant sur code réel, et chaînage d’outils plus long et plus stable.
Expérience utilisateur : plus de personnalisation, voix, mode étude, connecteurs.

Limites & bonnes pratiques

Toujours vérifier les faits sensibles (santé, juridique, finances) avec des sources fiables. GPT-5 se trompe moins… mais cela arrive encore.
Choisir l’effort adapté : utilisez reasoning_effort:minimal pour des tâches simples/latentes, et montez graduellement pour les problèmes complexes.
Garder les prompts propres : exploitez le contexte long pour inclure les docs nécessaires plutôt que des explications répétitives.

Comment l’essayer (vite)

ChatGPT : sélectionnez GPT-5 (Plus/Pro = limites plus généreuses, Pro = accès à GPT-5 Pro).
API : démarrez avec gpt-5 et testez verbosity + reasoning_effort. Pensez à gpt-5-mini pour le prototypage, et nano pour les usages massifs à faible coût.

Conclusion

GPT-5 consolide l’IA “générale” du quotidien : moins d’hallucinations, meilleure maîtrise du code, outillage API plus fin, UX plus riche. Si vous aviez mis en pause certains cas d’usage par manque de fiabilité, c’est le moment de retester — en particulier tout ce qui implique chaînes d’outils, long contexte, et workflows métier.

Sources officielles : annonces et pages produit OpenAI.