Une étape intermédiaire, pas un bond de géant
OpenAI déploie son dernier modèle d’IA majeur, connu en interne sous le nom d’Orion. Bien que officiellement nommé GPT-4.5, cette version n’est pas catégorisée comme un modèle “frontière” par l’entreprise.
GPT-4.5 est mis à la disposition des utilisateurs de ChatGPT Pro en tant qu’aperçu de recherche. OpenAI le présente comme son “modèle le plus compétent à ce jour”, mais les premières communications ont averti qu’il pourrait ne pas égaler les performances de modèles comme o1 ou o3-mini. Cela suggère une concentration sur le raffinement et l’efficacité plutôt que sur des avancées révolutionnaires.
Capacités améliorées, interaction raffinée
Que peuvent attendre les utilisateurs de GPT-4.5 ? OpenAI met en évidence des améliorations dans plusieurs domaines clés :
- Prouesses rédactionnelles : Le modèle est conçu pour être un assistant d’écriture plus performant.
- Connaissance du monde élargie : GPT-4.5 possède une compréhension plus large des concepts et des informations du monde réel.
- “Personnalité raffinée” : OpenAI affirme que les interactions avec ce modèle seront plus naturelles et intuitives.
L’entreprise met l’accent sur la capacité de GPT-4.5 à reconnaître des schémas et à établir des liens, ce qui le rend particulièrement adapté à des tâches telles que l’écriture, la programmation et la résolution de problèmes pratiques.
Pas un modèle frontière : comprendre la distinction
Malgré ces améliorations, OpenAI est clair sur le fait que GPT-4.5 ne représente pas un saut vers des capacités entièrement nouvelles. Un document divulgué, puis révisé, a fourni un contexte supplémentaire :
“GPT-4.5 n’est pas un modèle frontière, mais il s’agit du plus grand LLM d’OpenAI, améliorant l’efficacité de calcul de GPT-4 de plus de 10 fois”, indique le document. “Il n’introduit pas 7 nouvelles capacités de frontière nettes par rapport aux versions de raisonnement précédentes, et ses performances sont inférieures à celles de o1, o3-mini et de la recherche approfondie sur la plupart des évaluations de préparation.”
Cette distinction est importante. Elle suggère que, bien que GPT-4.5 soit une mise à niveau significative en termes d’échelle et d’efficacité, il ne repousse pas les limites des capacités de l’IA de la même manière qu’un modèle “frontière” le ferait.
Formation et développement
Des rapports indiquent qu’OpenAI a utilisé son modèle de raisonnement o1 (nom de code Strawberry) et des données synthétiques pour former GPT-4.5. L’entreprise confirme une combinaison de nouvelles techniques de supervision et de méthodes établies :
- Supervised Fine-Tuning (SFT)
- Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Ces approches sont similaires à celles utilisées pour développer GPT-4o.
Réduire les hallucinations et améliorer la collaboration
Une amélioration notable est la réduction des hallucinations. Selon OpenAI, GPT-4.5 hallucine moins fréquemment que GPT-4o et même légèrement moins que le modèle o1.
Raphael Gontijo Lopes, chercheur chez OpenAI, a souligné l’accent mis sur la collaboration : “Nous avons aligné GPT-4.5 pour qu’il soit un meilleur collaborateur, rendant les conversations plus chaleureuses, plus intuitives et plus nuancées sur le plan émotionnel.” Il a noté que les testeurs humains ont évalué GPT-4.5 plus favorablement que GPT-4o dans diverses catégories.
Le point de vue du PDG : reconnaître les limites
Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, dans un message sur X, a reconnu la nature de GPT-4.5 : “un modèle géant et coûteux” qui “n’écrasera pas les benchmarks”. Cette évaluation franche renforce l’idée que cette version concerne des progrès progressifs plutôt que des percées révolutionnaires.
Plan de déploiement
Le déploiement de GPT-4.5 suit une approche progressive :
- Utilisateurs Pro : Accès immédiat en tant qu’aperçu de recherche.
- Utilisateurs Plus et Team : Disponibilité prévue la semaine prochaine.
- Utilisateurs Enterprise et Edu : Accès après les utilisateurs Plus et Team.
Le modèle est également disponible via la plateforme Azure AI Foundry de Microsoft, aux côtés des offres de Stability, Cohere et Microsoft elle-même.
Précision et réduction des hallucinations
OpenAI souligne la précision améliorée de GPT-4.5, affirmant qu’il génère des réponses plus précises et hallucine moins par rapport à ses autres modèles. Il s’agit d’une avancée cruciale, car les hallucinations (génération d’informations fausses ou absurdes) ont été un défi persistant dans les grands modèles de langage.
Perspectives d’avenir : GPT-5 et la voie vers l’AGI
Des rapports antérieurs suggéraient un calendrier pour les versions d’OpenAI : GPT-4.5 d’ici la fin février et GPT-5 dès la fin mai. Altman a décrit GPT-5 comme un “système qui intègre une grande partie de notre technologie”. Il devrait incorporer le nouveau modèle de raisonnement o3 d’OpenAI, qui a été présenté lors des annonces des “12 jours de Noël” de l’entreprise en décembre.
Alors que o3-mini a été publié plus tôt, le modèle o3 complet est réservé au système GPT-5. Cela s’aligne sur la vision plus large d’OpenAI de combiner ses grands modèles de langage pour créer un système plus performant, s’approchant potentiellement du domaine de l’intelligence artificielle générale (AGI).
Approfondissement de l’architecture de GPT-4.5
Bien qu’OpenAI n’ait pas publié de détails techniques exhaustifs, plusieurs déductions peuvent être faites sur l’architecture de GPT-4.5 sur la base des informations disponibles :
Nombre de paramètres plus élevé : Décrit comme le “plus grand LLM” d’OpenAI, il est raisonnable de supposer que GPT-4.5 possède un nombre de paramètres considérablement plus élevé que ses prédécesseurs. Cette capacité accrue contribue probablement à l’amélioration de sa base de connaissances et de ses capacités de raisonnement.
Efficacité de calcul optimisée : Le document divulgué mentionnait une amélioration de “plus de 10 fois” de l’efficacité de calcul par rapport à GPT-4. Cela suggère des améliorations architecturales qui permettent au modèle de traiter les informations plus efficacement, ce qui pourrait entraîner des temps de réponse plus rapides et une consommation d’énergie réduite.
Mécanismes d’attention améliorés : Compte tenu de l’accent mis sur la reconnaissance des schémas et l’établissement de liens, il est probable que GPT-4.5 intègre des avancées dans les mécanismes d’attention. Ces mécanismes permettent au modèle de se concentrer sur les parties les plus pertinentes du texte d’entrée, ce qui conduit à des réponses plus cohérentes et contextuellement appropriées.
Données d’entraînement raffinées : L’utilisation de “nouvelles techniques de supervision” suggère des améliorations dans la qualité et la diversité des données d’entraînement. Cela pourrait impliquer l’incorporation d’ensembles de données plus spécialisés, l’exploitation de la génération de données synthétiques ou l’emploi de méthodes plus sophistiquées pour filtrer et nettoyer les données existantes.
Le rôle des données synthétiques
L’utilisation signalée de données synthétiques dans la formation de GPT-4.5 est particulièrement notable. Les données synthétiques, générées par les modèles d’IA eux-mêmes, offrent plusieurs avantages potentiels :
Surmonter la rareté des données : Elles peuvent être utilisées pour augmenter les ensembles de données existants, en particulier dans les domaines où les données du monde réel sont limitées ou difficiles à obtenir.
Lutter contre les biais : Les données synthétiques peuvent être soigneusement conçues pour atténuer les biais présents dans les ensembles de données du monde réel, ce qui conduit à des modèles d’IA plus justes et équitables.
Explorer des scénarios hypothétiques : Elles permettent aux chercheurs d’entraîner des modèles sur des scénarios qui pourraient être rares ou impossibles à observer dans le monde réel, améliorant ainsi leur capacité à gérer des situations inattendues.
Cependant, l’utilisation de données synthétiques soulève également des préoccupations :
Potentiel d’amplification des biais : Si elles ne sont pas soigneusement contrôlées, les données synthétiques peuvent amplifier par inadvertance les biais existants ou en introduire de nouveaux.
Risque de surapprentissage : Les modèles formés principalement sur des données synthétiques peuvent bien fonctionner sur des données synthétiques similaires, mais avoir du mal à se généraliser aux entrées du monde réel.
L’approche d’OpenAI en matière d’utilisation de données synthétiques implique probablement une validation et des tests rigoureux pour atténuer ces risques.
La “personnalité raffinée” : un examen plus approfondi
L’affirmation d’OpenAI selon laquelle GPT-4.5 a une “personnalité raffinée” est intrigante. Cela suggère des efforts pour rendre les interactions du modèle plus engageantes, naturelles et émotionnellement intelligentes. Cela pourrait impliquer plusieurs techniques :
Réglage fin sur les données conversationnelles : Entraîner le modèle sur de grands ensembles de données de conversations humaines pour mieux comprendre les nuances du langage, du ton et des signaux sociaux.
Incorporation de modèles d’intelligence émotionnelle : Intégrer des modèles spécialisés conçus pour reconnaître et répondre aux émotions humaines, permettant à GPT-4.5 d’adapter son style de communication en conséquence.
Apprentissage par renforcement avec retour d’information humain : Utiliser le retour d’information humain pour récompenser les réponses perçues comme plus naturelles, engageantes et empathiques.
L’objectif est de créer une expérience conversationnelle plus humaine, allant au-delà des interactions purement fonctionnelles pour favoriser un sentiment de connexion et de rapport.
Implications pour différents groupes d’utilisateurs
Le déploiement progressif de GPT-4.5 suggère différentes implications pour divers groupes d’utilisateurs :
Utilisateurs Pro : En tant qu’adoptants précoces, les utilisateurs Pro auront l’occasion d’expérimenter les capacités du modèle et de fournir des commentaires à OpenAI. Ces commentaires seront cruciaux pour façonner le développement ultérieur du modèle.
Utilisateurs Plus et Team : Ces utilisateurs bénéficieront probablement de l’amélioration des performances et du style d’interaction raffiné de GPT-4.5 dans leurs tâches quotidiennes, telles que l’écriture, le codage et la recherche.
Utilisateurs Enterprise et Edu : Pour ces utilisateurs, la précision améliorée et la réduction des hallucinations pourraient être particulièrement précieuses, garantissant des résultats plus fiables et dignes de confiance dans les contextes professionnels et éducatifs.
Utilisateurs de Microsoft Azure AI Foundry : La disponibilité de GPT-4.5 sur cette plateforme élargit l’accès au modèle pour les développeurs et les chercheurs, favorisant l’innovation et la création de nouvelles applications basées sur l’IA.
Le contexte plus large : la stratégie d’OpenAI
La sortie de GPT-4.5, bien qu’il ne s’agisse pas d’un modèle frontière, s’inscrit dans la stratégie plus large d’OpenAI de développement itératif et de progrès progressif vers l’AGI. En publiant des améliorations incrémentales, OpenAI peut :
Recueillir les commentaires des utilisateurs : Affiner continuellement ses modèles en fonction de l’utilisation réelle et des commentaires.
Gérer les attentes : Éviter le battage médiatique excessif et fixer des attentes réalistes pour chaque version.
Maintenir un avantage concurrentiel : Garder une longueur d’avance dans le domaine en évolution rapide de l’IA.
Préparer les futures percées : Préparer le terrain pour des avancées plus significatives, telles que GPT-5.
Cette approche contraste avec les versions “big bang” de certaines autres entreprises d’IA, suggérant une approche plus prudente et mesurée du développement et du déploiement de systèmes d’IA de plus en plus puissants. L’accent n’est pas seulement mis sur le dépassement des limites de ce qui est possible, mais aussi sur la garantie de la sécurité, de la fiabilité et de la satisfaction des utilisateurs.
Le développement et le déploiement de modèles comme GPT-4.5 soulèvent de nombreuses questions :
- Comment peut-on mesurer si le modèle a une “personnalité raffinée” ?
- Quelles sont les implications d’un modèle qui hallucine moins ?
- Quelle est l’importance de publier un modèle qui n’est pas un modèle frontière ?
Ce sont toutes de bonnes questions, et il n’y a pas de réponses définitives.