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GPT-5.4 et Claude Opus 4.6 : deux titans de l'IA en compétition
Dans le monde des intelligences artificielles dédiées aux entreprises, deux modèles se disputent la suprématie : GPT-5.4 d'OpenAI et Claude Opus 4.6 d'Anthropic. OpenAI, malgré une période de turbulences due à son partenariat controversé avec le Pentagone, a décidé de lancer une nouvelle offensive avec GPT-5.4. Sam Altman, le dirigeant d'OpenAI, a d'ailleurs précisé qu'il avait peu de pouvoir sur les décisions prises par l'organisme militaire. Ce modèle, destiné aux professionnels, espère freiner l'exode des utilisateurs vers Claude, qui a su s'imposer sur ce segment depuis plusieurs mois. Cette initiative suit de près le lancement de GPT-5.3 Instant, un modèle plus orienté vers les tâches quotidiennes, déployé le 3 mars. GPT-5.4 a été lancé trois jours plus tard, renforçant ainsi l'offre d'OpenAI.
Performances comparées dans les benchmarks
Les performances de Claude Opus 4.6 et GPT-5.4 sont souvent très proches dans les tests comparatifs. Sur le benchmark BrowseComp, qui évalue la capacité à trouver des informations difficiles en ligne, Claude Opus 4.6 obtient un léger avantage avec un score de 84% contre 82,7% pour GPT-5.4. De même, dans le test Humanity's Last Exam, qui mesure le raisonnement multidisciplinaire, Claude devance légèrement GPT avec 40% contre 39,8%. Cependant, pour l'utilisation d'outils dans le benchmark τ2-bench Telecom, les deux modèles sont presque à égalité, avec 99,3% pour Claude et 98,9% pour GPT, et ce benchmark est considéré comme saturé.
En revanche, GPT-5.4 se distingue nettement sur le benchmark MCP Atlas, qui teste l'utilisation d'outils à grande échelle. GPT-5.4 y obtient 67,2%, surpassant largement Claude Opus 4.6 qui atteint 59,5%. Dans le domaine de la vision et du raisonnement visuel, GPT-5.4 excelle également, obtenant 81,2% sur MMMU Pro, contre 73,9% pour Claude. En matière de codage, les deux modèles sont presque équivalents sur SWE-bench Verified, avec 80,8% pour Claude et 80% pour GPT.
Analyse des performances
En termes de capacités théoriques et pratiques, GPT-5.4 permet à OpenAI de combler son retard face à Anthropic. Ce modèle est particulièrement efficace dans les environnements nécessitant de nombreux connecteurs MCP, typiques des agents automatisés. De son côté, Claude Opus 4.6 se distingue par sa capacité à raisonner de manière approfondie et à gérer des contextes longs, notamment dans la recherche en ligne. En matière de développement de code, les deux modèles se valent, bien que GPT-5.4 ne soit pas encore optimisé pour cette tâche. OpenAI prévoit de lancer une version codex dans les prochaines semaines, spécifiquement dédiée au développement.
Cas d'usage : performances en situation réelle
Pour évaluer les capacités pratiques des deux modèles, nous les avons soumis à trois scénarios distincts :
- Résumer un document de recherche en 100 mots
- Créer une feuille Excel à partir des rapports financiers d'une entreprise
- Générer une image SVG d'un iPhone
Ces exercices mettent à l'épreuve des compétences variées : la synthèse, l'extraction et la structuration de données, ainsi que la génération de code visuel.
Résumé de document : avantage à GPT-5.4
L'objectif était de tester la capacité des modèles à résumer des documents complexes en respectant une contrainte stricte de 100 mots. Le prompt demandait de couvrir la méthodologie et les résultats principaux sans dépasser le nombre de mots imposé. Bien que ni l'un ni l'autre n'ait respecté strictement la limite, GPT-5.4 a fourni un texte plus clair et structuré, ce qui lui a valu la préférence.
Création d'une feuille Excel : Claude Opus 4.6 l'emporte
Pour ce test, les modèles devaient transformer les données financières brutes de Tesla pour l'année 2025 en un fichier Excel structuré. Claude Opus 4.6 a démontré une meilleure aptitude à ingérer et organiser ces données de manière exploitable, surpassant GPT-5.4 dans cet exercice.
Génération d'une image SVG : un défi pour les deux modèles
La génération d'une image SVG d'un iPhone a mis en lumière les capacités de création de code visuel des modèles. Les résultats ont montré que les deux modèles ont encore des progrès à faire dans ce domaine, bien que chacun ait réussi à produire des résultats fonctionnels.
