Opus 4.8 et Mythos : Anthropic défie OpenAI avec des IA plus sûres

Opus 4.8 : Une avancée d'Anthropic

Le 28 mai 2026, Anthropic a dévoilé Opus 4.8, successeur d'Opus 4.7. Ce modèle se distingue par des modes de réflexion plus rapides et un coût réduit d'un tiers par rapport à son prédécesseur. Opus 4.8 met un accent particulier sur les capacités de codage, où il obtient de meilleurs résultats que la version 4.7 sur deux benchmarks spécifiques. Cependant, il n'atteint pas complètement les performances du modèle GPT 5.5 d'OpenAI. En outre, Opus 4.8 se démarque par ses traits prosociaux, tels que le soutien à l'autonomie des utilisateurs, un aspect essentiel pour Anthropic qui a toujours mis l'accent sur la sécurité et l'interprétabilité des modèles. Opus 4.7 affichait un taux d'honnêteté de 92%, et la version 4.8 prétend avoir des taux de désalignement "substantiellement" inférieurs à ceux de 4.7, en comparaison avec Mythos Preview.

GPT-5.5 Instant : La réponse d'OpenAI

Le 5 mai 2026, OpenAI a lancé GPT-5.5 Instant, une version allégée de GPT-5.5. Ce modèle se distingue par une réduction significative des hallucinations, avec 52,5% de réclamations hallucinées en moins par rapport à GPT-5.3 Instant sur des requêtes critiques. Cette amélioration de la factualité est cruciale pour réduire la désinformation, notamment dans les domaines sensibles comme la santé. GPT-5.5 Instant remplace désormais GPT-5.3 comme modèle par défaut dans ChatGPT, soulignant l'importance de ces améliorations pour un modèle largement utilisé.

Nemotron 3 Nano Omni : L'innovation de Nvidia

Le 28 avril 2026, Nvidia a introduit Nemotron 3 Nano Omni, un modèle qui permet aux agents de traiter des entrées multimodales, intégrant les capacités visuelles, audio et textuelles en un seul système. Cette approche unifiée vise à rationaliser les flux de travail et à réduire les coûts d'inférence, contrastant avec les systèmes traditionnels qui nécessitent des modèles distincts pour chaque type de données.

Autres développements chez OpenAI

Le 23 avril 2026, OpenAI a également lancé GPT-5.5, évalué par ZDNET avec un score de 93/100. Ce modèle est considéré comme meilleur et plus rapide que GPT-5.4, avec des améliorations notables dans le codage agentique et la précision factuelle. Bien que GPT-5.5 ne soit pas révolutionnaire par rapport à son prédécesseur, la rapidité de son lancement indique une accélération du cycle de publication des modèles chez OpenAI. Par ailleurs, OpenAI a annoncé ChatGPT Images 2, successeur de Sora, soulignant l'importance continue des générateurs d'images dans l'IA d'entreprise.

Claude Mythos et Opus 4.7 : Les atouts d'Anthropic

Anthropic a également mis en avant Claude Mythos (Preview) le 7 avril 2026, un modèle non encore public, décrit comme trop puissant pour une sortie classique. Il est particulièrement capable dans les tâches de sécurité informatique, ce qui pourrait indiquer que les dispositifs de cybersécurité actuels ne sont pas prêts à faire face à l'évolution rapide des capacités des modèles. Claude Opus 4.7, lancé le 16 avril 2026, a montré des améliorations notables en honnêteté, réduction de la sycophantie et des hallucinations, tout en démontrant des compétences en cybersécurité. Ces progrès sont significatifs pour un laboratoire qui se concentre sur la sécurité des modèles IA.

Les évolutions précédentes de GPT

Le 5 mars 2026, OpenAI a introduit GPT-5.4, conçu pour le travail professionnel. Ce modèle prétend égaler ou surpasser les professionnels humains 83% du temps, ce qui représente une avancée significative pour les modèles capables de gérer des tâches complexes. Ces améliorations sont essentielles pour gagner la confiance des entreprises, un aspect crucial pour l'adoption des modèles d'IA dans des environnements professionnels.

Claude Opus 4.6 : Une étape clé

Le 5 février 2026, Anthropic a lancé Claude Opus 4.6, redéfinissant les normes pour le travail autonome, en particulier dans le codage. Ce modèle a démontré sa capacité à gérer des tâches de manière autonome, permettant de déléguer davantage de flux de travail, un défi souvent rencontré par les modèles d'IA. Cette capacité à gérer des tâches complexes de manière autonome est cruciale pour l'efficacité des modèles d'IA dans des environnements professionnels.