Tu suis la course aux modèles IA ?
Chaque sortie (GPT, Claude, Gemini, Mistral…) décryptée le soir même, en 5 min. Gratuit.
Inclus dès l'inscription : notre sélection des meilleurs guides & comparatifs IA.
Choisis ton rythme
Gratuit · Pas de spam · Désabonnement en 1 clic
Boris Power, responsable de la recherche appliquée chez OpenAI, indique que la majorité des efforts de recherche sont tournés vers les prochaines générations de GPT. Il considère les mises à jour mineures comme utiles à court terme, mais souligne que le principal défi reste l'intégration des utilisateurs, alors que l'usage évolue de GPT-4 à GPT-6.
Le défi se déplace vers l’intégration et l’anticipation des usages
Pour Boris Power, le principal obstacle des assistants IA actuels n'est pas la qualité des modèles, mais la façon dont les utilisateurs s'en servent. Il estime que la plupart des utilisateurs de ChatGPT ignorent encore l'étendue des possibilités offertes par l'IA. D'après lui, les futures générations de modèles devront mieux mettre en lumière ce qui est réalisable et prévoir plus efficacement les attentes des utilisateurs. Power évoque une transformation dans la manière d'utiliser ces outils : GPT-4 demandait des consignes détaillées, GPT-5 est plus simple d'accès mais nécessite encore de nombreux ajustements, alors que GPT-6 agit déjà davantage comme un collègue compétent à qui l'on peut déléguer une mission.
R&D prioritaire sur GPT-7, GPT-8 et au-delà
Boris Power affirme que 80 à 90 % des recherches d'OpenAI sont déjà consacrées à GPT-7, GPT-8 et aux générations suivantes, car c'est là que se trouve, selon lui, la majeure partie de la valeur. Il considère que le véritable saut en performance intervient lors du passage à une nouvelle génération de modèles, où tout le reste fonctionne beaucoup mieux.
Des mises à jour utiles pour apprendre vite, mais jugées myopes
Power explique que les améliorations au sein d'une même génération, comme le passage de GPT-5.1 à GPT-5.2, résultent de l'utilisation de données d'entraînement ciblées et sont perçues comme des choix délibérément limités dans le temps. Après chaque progression, il est nécessaire pour l'entreprise de réévaluer les axes d'investissement afin d'obtenir des résultats rapides. En interne, ces évolutions progressives sont considérées comme très court-termistes, mais elles donnent à OpenAI la possibilité d'expérimenter et d'apprendre plus vite actuellement, même si ce n'est pas, selon lui, la meilleure approche sur le long terme.
