OpenAI

L’info en 30 secondes
Fondée en 2015 comme organisation à but non lucratif par des figures comme Elon Musk et Sam Altman, OpenAI est devenue un géant de l’IA valorisé à 300 milliards de dollars après une récente levée de 40 milliards.
Passée à un modèle à « profit plafonné » en 2019, l’entreprise a révolutionné l’IA avec ChatGPT et développe plusieurs familles de modèles : la série GPT (GPT-4o, GPT-4.5), les modèles de raisonnement « o » (o1, o3-mini), DALL-E pour l’image et Sora pour la vidéo.
En partenariat stratégique avec Microsoft (10 milliards de dollars), OpenAI poursuit sa mission de créer une Intelligence Artificielle Générale (AGI) bénéfique pour l’humanité, avec GPT-5 comme prochaine étape majeure qui unifiera génération et raisonnement.

L’émergence de ChatGPT fin 2022 a propulsé OpenAI sur le devant de la scène mondiale, devenant presque instantanément synonyme de la révolution de l’intelligence artificielle.¹ Avec une adoption fulgurante par des millions d’utilisateurs ⁴, cet outil conversationnel a non seulement captivé l’imagination du public mais a aussi mis en lumière l’organisation qui l’a créé. Cependant, OpenAI est bien plus que le simple créateur de ChatGPT. C’est une entreprise de recherche et de déploiement en IA de premier plan ⁶, animée par une mission ambitieuse et complexe : s’assurer que l’intelligence artificielle générale (AGI) – des systèmes potentiellement plus intelligents que les humains – profite à l’ensemble de l’humanité.³

De la vision idéaliste au leader mondial de l’IA : L’Histoire d’OpenAI

Principes fondateurs et figures clés

OpenAI a vu le jour le 11 décembre 2015 à San Francisco, initialement sous la forme d’une organisation à but non lucratif.¹ Sa création a été portée par des figures emblématiques de la technologie, dont Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever, Peter Thiel, Reid Hoffman et Jessica Livingston, entre autres.⁸ Ces fondateurs et des donateurs initiaux de premier plan, comme Amazon Web Services (AWS) et Infosys, ont annoncé un engagement de financement dépassant le milliard de dollars.¹

La mission originelle était claire et ambitieuse : faire progresser l’intelligence numérique de la manière la plus susceptible de bénéficier à l’humanité dans son ensemble, sans être contrainte par la nécessité de générer un retour financier.³ L’accent était mis sur la sécurité, la recherche ouverte et la collaboration, avec l’intention de partager largement les recherches et les brevets éventuels.²⁰ L’idée était que l’IA devrait être une extension de la volonté humaine individuelle, distribuée aussi largement et équitablement que possible.²⁰

Le tournant : adopter un avenir à profit plafonné

Rapidement, les ambitions d’OpenAI en matière de recherche et développement, notamment la poursuite de l’AGI, se sont heurtées aux limites financières du modèle non lucratif. La nécessité d’attirer des talents de haut niveau et d’accéder à des ressources de calcul massives – des éléments extrêmement coûteux – a poussé l’organisation à revoir sa structure.⁹

En 2019, OpenAI a opéré une transition majeure en créant une filiale à but lucratif plafonné (« capped-profit »), OpenAI LP, tout en restant gouvernée par l’organisation mère à but non lucratif, OpenAI Nonprofit.⁷ Cette structure hybride unique a été conçue comme un compromis : elle permettait d’attirer les investissements massifs nécessaires, notamment un partenariat stratégique majeur avec Microsoft (commençant par 1 milliard de dollars en 2019, puis étendu à 10 milliards en 2023), qui fournissait également une puissance de calcul cruciale via sa plateforme Azure.²³ Cependant, le modèle « capped-profit » stipule que les retours financiers pour les investisseurs (y compris Microsoft) et les employés sont limités. Toute valeur résiduelle générée au-delà de ce plafond est destinée à revenir à l’organisation mère non lucrative, au profit de l’humanité.⁹ Le conseil d’administration de la structure non lucrative conserve le contrôle ultime et a le devoir fiduciaire de poursuivre la mission initiale de développement d’une AGI sûre et bénéfique.⁹

Cette structure, bien que pragmatique, incarne une tension fondamentale. La quête de l’AGI, cœur de la mission, exige des capitaux colossaux ⁴, ce qui pousse à la commercialisation et au développement rapide de produits. Cette dynamique peut entrer en conflit avec les idéaux originels d' »ouverture » et de « bénéfice pour l’humanité », alimentant des débats éthiques et des conflits internes.⁸ Les controverses passées, comme le licenciement temporaire de Sam Altman en novembre 2023 (apparemment lié en partie à des préoccupations de sécurité et de communication ⁸) et le départ notable de chercheurs clés en sécurité de l’IA ²³, suggèrent que cette tension entre mission et impératifs commerciaux est une réalité constante et un sujet de surveillance interne et externe.⁸ Récemment, OpenAI a montré des signes de diversification de ses sources de calcul, notamment via un partenariat avec Oracle, bien que présenté initialement comme une extension de l’accord avec Microsoft.²⁷

Jalons sur la route de l’AGI

Le parcours d’OpenAI est jalonné d’étapes technologiques et organisationnelles marquantes :

• Premiers Travaux (2016-2019) : Lancement d’OpenAI Gym (2016), une boîte à outils essentielle pour la recherche en apprentissage par renforcement.¹ Développement d’OpenAI Five (2018-2019), une équipe de bots IA qui a réussi à battre des joueurs humains professionnels au jeu complexe Dota 2, démontrant des capacités avancées en stratégie et collaboration.¹
• La Révolution GPT (2018-Présent) : Introduction de GPT-1 (2018) ¹, suivi de GPT-2 (2019), dont la sortie complète a été initialement retardée par crainte d’abus potentiels.² Lancement de GPT-3 (2020), un modèle massif de 175 milliards de paramètres qui a stupéfié par ses capacités et a conduit au lancement de l’API OpenAI.² La sortie de ChatGPT en novembre 2022, basé sur une version affinée de GPT-3 (GPT-3.5), a provoqué un raz-de-marée médiatique et utilisateur.¹ GPT-4 (mars 2023) a introduit des capacités multimodales (texte et image).² GPT-4o (mai 2024) a amélioré la vitesse, le coût et l’interaction en temps réel sur plusieurs modalités.³² Une préversion de GPT-4.5 a été lancée en février 2025.³²
• Au-delà du Texte (2021-Présent) : DALL-E (2021) a ouvert la voie à la génération d’images à partir de texte ³, suivi de DALL-E 2 (2022) et DALL-E 3 (2023).³ Whisper (2022) a offert une reconnaissance vocale multilingue performante en open source.¹ Codex (2021), spécialisé dans la génération de code, a alimenté des outils comme GitHub Copilot.¹ Sora, un modèle texte-vidéo prometteur, a été annoncé en février 2024.⁶ Les modèles de la série o (o1, o3-mini), axés sur le raisonnement avancé, ont été introduits en 2024-2025.³⁵
• Développement Organisationnel et Financier : Création de l’OpenAI Startup Fund (100 M$) en 2021 pour investir dans des startups IA.⁸ Croissance spectaculaire de la valorisation, atteignant 29 milliards de dollars en février 2023 ⁸ et potentiellement 300 milliards après une levée de fonds de 40 milliards annoncée en mars 2025.⁴ Annonce du projet Stargate, une initiative d’infrastructure IA de 500 milliards de dollars avec des partenaires.⁴ Période de turbulences managériales avec l’éviction puis la réintégration de Sam Altman en novembre 2023.⁸

Au cœur de l’usine à IA : Modèles et technologies phares d’OpenAI

OpenAI a développé un portefeuille diversifié de modèles d’IA, chacun repoussant les limites dans son domaine respectif.

Les maîtres du langage : L’évolution de la série GPT (GPT-4o, GPT-4.5, etc.)

Les modèles GPT (Generative Pre-trained Transformer) sont au cœur du succès d’OpenAI. Ils sont entraînés sur d’immenses corpus de textes pour comprendre et générer du langage naturel et formel.¹ Leurs capacités s’étendent de la génération de contenu et de code à la traduction, la synthèse, la conversation et bien plus encore.⁶

• GPT-4o : Lancé en mai 2024, ce modèle est décrit comme rapide, polyvalent et doté d’une intelligence élevée. Sa caractéristique clé est sa multimodalité native, lui permettant de raisonner en temps réel sur le texte, l’audio et la vision.³² Initialement, sa base de connaissances s’arrêtait en octobre 2023 ⁴¹, mais une mise à jour pour les utilisateurs de ChatGPT Pro en janvier 2025 a étendu cette coupure à juin 2024.³⁴ Il est également plus rapide et moins cher que les versions précédentes de GPT-4.³³
• GPT-4.5 (Préversion) : Présenté en février 2025 comme le plus grand modèle GPT d’OpenAI à ce jour, il est conçu pour les tâches créatives et la planification « agentique » (capacités d’agent autonome).³⁴ Bien que plus récent, sa base de connaissances dans la préversion rapportée s’arrête en octobre 2023 ⁴⁸, soulevant des questions par rapport au GPT-4o mis à jour dans ChatGPT Pro. Les benchmarks indiquent des améliorations par rapport à GPT-4o ⁴⁷, bien que certains rapports suggèrent que le saut de performance n’était pas aussi important qu’espéré initialement et que ses performances sur certaines tâches comme le codage n’étaient pas toujours supérieures.¹⁶ Sam Altman a indiqué qu’il s’agirait du dernier modèle majeur d’OpenAI à ne pas utiliser intrinsèquement de processus de raisonnement de type « chaîne de pensée ».⁵⁰
• GPT-4o mini : Une version plus petite et plus abordable, optimisée pour la vitesse et les tâches quotidiennes.⁴⁵ Sa coupure de connaissance est également en octobre 2023.⁴²

Cette multiplication rapide des modèles (GPT-4, 4-Turbo, 4o, 4o mini, 4.5 preview, avec différentes dates de mise à jour et de coupure de connaissance ⁴⁵) crée une complexité certaine pour les utilisateurs et les développeurs. Les capacités se chevauchent, les noms sont similaires et les performances évoluent constamment. Cette situation, reflet d’une itération rapide, a été reconnue par Sam Altman lui-même, qui a exprimé le souhait de simplifier l’offre, potentiellement via un futur système unifié comme GPT-5.⁵⁰

La créativité visuelle libérée : DALL-E

DALL-E est le système d’IA d’OpenAI dédié à la génération d’images à partir de descriptions textuelles.³ La version actuelle, DALL-E 3, intégrée notamment dans ChatGPT et Microsoft Copilot (anciennement Bing Image Creator) ⁵⁵, permet de créer des images photoréalistes ou artistiques en suivant les instructions textuelles (prompts).³⁵ Bien qu’il puisse parfois omettre certains détails ⁵⁶, DALL-E 3 est souvent loué pour sa facilité d’utilisation via des interfaces web ou conversationnelles et sa capacité à adhérer fidèlement aux prompts, produisant des images d’une grande clarté.⁵⁵ Il est fréquemment comparé à Midjourney, un autre générateur d’images populaire. Si Midjourney est souvent préféré par les artistes pour son contrôle stylistique plus poussé et ses rendus artistiques uniques (mais nécessite l’usage de Discord et a une courbe d’apprentissage plus raide), DALL-E 3 brille par son accessibilité et son réalisme.⁵⁵ Son coût est généralement lié à l’abonnement ChatGPT Plus ou aux crédits API.⁵³

La reconnaissance vocale de Whisper

Whisper est le modèle de reconnaissance automatique de la parole (ASR) d’OpenAI, rendu open source en septembre 2022.¹ Entraîné sur une grande diversité de données audio, il excelle dans la transcription de l’audio en texte, approchant la robustesse et la précision humaines pour l’anglais.⁶ Il est également capable de reconnaissance vocale multilingue, de traduction de la parole et d’identification de la langue parlée.⁶ Whisper est accessible via une API, facturée à la minute ²², et trouve des applications dans les services de transcription, les interfaces de commande vocale, la génération de résumés de réunions et les outils d’accessibilité.

Images en mouvement avec Sora

Annoncé en février 2024, Sora est le modèle d’IA d’OpenAI capable de générer des clips vidéo à partir de descriptions textuelles ou d’images fixes.⁶ Il promet de créer des vidéos réalistes et imaginatives, simulant des mondes et des scénarios complexes.⁶ Initialement réservé à un groupe restreint de testeurs et de créateurs ⁶, l’accès à Sora s’est progressivement élargi, notamment avec une disponibilité limitée pour les abonnés ChatGPT Plus et Pro.⁶¹ Ses cas d’usage potentiels incluent la création de courts métrages, le prototypage rapide d’idées visuelles, la narration et la simulation.

Génération de code avec Codex

Codex, lancé en 2021, est un modèle d’IA basé sur GPT-3 et spécifiquement affiné pour comprendre et générer du code informatique dans de nombreux langages (Python, JavaScript, Go, Ruby, Shell, etc.).⁶² Il a été la technologie derrière GitHub Copilot, l’assistant de code populaire.¹ Codex permettait de traduire le langage naturel en code, d’expliquer des extraits de code, de refactoriser ou de traduire du code entre langages.⁶⁵

Cependant, le statut de Codex en tant que produit API distinct a évolué. OpenAI a fermé l’accès public à l’API Codex en mars 2023, avant de le rétablir partiellement pour les chercheurs via un programme dédié, suite aux protestations de la communauté scientifique.⁶⁴ L’accès pour les entreprises reste possible via le service Azure OpenAI de Microsoft.⁶⁴ Codex n’est plus mis en avant dans les listes de prix ou les modèles API principaux d’OpenAI.⁴⁵ Il semble que ses capacités de génération de code aient été largement intégrées et surpassées par les modèles GPT plus récents (comme GPT-4, GPT-4o, GPT-4.5 et la série o), qui démontrent tous de solides performances en matière de codage.⁶ Ainsi, bien que Codex ait été une étape cruciale, prouvant la faisabilité de la génération de code par IA et alimentant Copilot, il apparaît aujourd’hui davantage comme un jalon historique dont les fonctionnalités sont désormais intégrées dans les modèles généralistes plus récents.

Raisonnement avancé : Les modèles de la Série o (o1, o3-mini)

La série « o » représente une branche de modèles OpenAI spécifiquement entraînés pour le raisonnement complexe, utilisant des techniques comme l’apprentissage par renforcement et la génération de « chaînes de pensée » (chain-of-thought) pour décomposer et résoudre des problèmes étape par étape.³⁷ Ces modèles sont conçus pour « réfléchir avant de répondre ».³⁷

• o1 : Le modèle phare de cette série, particulièrement performant sur les tâches exigeant un raisonnement logique profond, comme les mathématiques avancées et le codage complexe.³⁶ Il est plus lent mais potentiellement plus précis que GPT-4o pour ces tâches spécifiques.⁶⁹ Sa base de connaissances date d’octobre 2023 ⁴², et il est disponible via l’API.⁴⁵ Il montre également des capacités améliorées en matière de sécurité et d’alignement, pouvant raisonner sur les politiques de sécurité d’OpenAI.³⁷
• o1-mini : Une version plus rapide et moins coûteuse d’o1, optimisée notamment pour le codage.³⁷ Également disponible via l’API.⁵³
• o3-mini : Lancé en janvier 2025, ce modèle succède à o1-mini, offrant un raisonnement plus rapide et des performances améliorées en codage, mathématiques et sciences.³⁴ Les évaluations internes montrent qu’il est préféré à o1-mini pour sa clarté et la réduction des erreurs critiques.³⁴ Il est disponible via l’API.⁴⁵
• o3 (Complet) : Initialement attendu comme le successeur d’o1, Sam Altman a annoncé que o3 ne serait pas lancé comme un modèle autonome. Sa technologie sera plutôt intégrée dans le futur système GPT-5.⁵⁰

Ces modèles de raisonnement sont particulièrement adaptés pour résoudre des problèmes complexes en STEM (Sciences, Technologie, Ingénierie, Mathématiques), effectuer des tâches de codage avancées, et pour des applications nécessitant une décomposition logique et une analyse multi-étapes.³⁵

Tableau récapitulatif rapide des modèles OpenAI

Pour offrir une vue d’ensemble, voici un tableau résumant les principales familles de modèles OpenAI :

Série de Modèles	Fonction Principale	Exemple d’Usage Clé	Disponibilité API Actuelle (Avril 2025)
GPT	Génération de texte, compréhension, multimodalité	Chatbots, rédaction, analyse, codage	Oui (GPT-4o, 4o mini, 4.5 preview)
DALL-E	Génération d’images à partir de texte	Création artistique, illustration, design	Oui (DALL-E 3)
Whisper	Reconnaissance et traitement de la parole	Transcription, traduction vocale, commandes vocales	Oui
Sora	Génération de vidéos à partir de texte/image	Création de courts métrages, prototypage vidéo	Limitée (via ChatGPT/API)
Codex	Génération et compréhension de code (historique)	Assistance au développement (via Copilot/Azure)	Non (API publique fermée)
Série o	Raisonnement complexe, résolution de problèmes (CoT)	Résolution de problèmes STEM, codage avancé	Oui (o1, o1-mini, o3-mini)

Note : La disponibilité et les spécifications des modèles peuvent évoluer rapidement.

Mesure et performance des modèles OpenAI

Évaluer les capacités des modèles d’IA est crucial pour comprendre leurs forces, leurs faiblesses et leur adéquation à des tâches spécifiques. OpenAI utilise une combinaison de méthodes pour mesurer la performance de ses créations.⁷⁰

Le Benchmarking de l’IA : comprendre les métriques

L’évaluation commence souvent par des benchmarks automatisés, des ensembles de données et des tâches standardisés conçus pour tester des compétences spécifiques.⁷⁰ Parmi les plus connus, on trouve :

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding) : Évalue la compréhension du langage sur un large éventail de sujets.⁶⁷
• HumanEval, LiveCodeBench, SciCode : Mesurent les capacités de génération et de compréhension de code.⁶⁷
• MATH, AIME, GPQA Diamond : Testent les compétences en raisonnement mathématique et scientifique, souvent à des niveaux complexes.⁶⁷
• D’autres métriques incluent la perplexity (mesure de la prévisibilité du texte généré), la vitesse (tokens par seconde), la latence (temps avant le premier token, TTFT), le coût (généralement en dollars par million de tokens) et la taille de la fenêtre de contexte (quantité maximale de texte que le modèle peut traiter en une fois).³⁹

Cependant, les chiffres seuls ne suffisent pas. L’évaluation humaine joue un rôle critique, en particulier pour les tâches subjectives. Des évaluateurs humains notent la cohérence, la pertinence, l’utilité et la sécurité des réponses.⁷⁰ OpenAI pratique également le « red teaming », où des experts tentent délibérément de « casser » le modèle ou de le pousser à générer des contenus indésirables pour identifier ses failles.⁷⁰ Enfin, le suivi post-déploiement via les retours utilisateurs et l’analyse des performances en conditions réelles permet d’affiner continuellement les modèles.⁷⁰ OpenAI propose également une API Evals pour permettre aux développeurs de créer leurs propres tests personnalisés.⁷¹

Analyse comparative : OpenAI face à la concurrence (Points Saillants)

Les benchmarks permettent de situer les modèles d’OpenAI par rapport à leurs concurrents et entre eux :

• GPT-4o vs Concurrents (Claude 3.5 Sonnet, Llama 3.3) : GPT-4o se montre généralement très performant sur les benchmarks généralistes comme MMLU et MATH.³³ Face à Claude 3.5 Sonnet d’Anthropic, GPT-4o semble souvent avoir l’avantage sur des tâches de raisonnement ou de mathématiques, bien que Sonnet puisse exceller sur certains tests de classification.⁶⁹ Comparé à Llama 3.3 70B de Meta, GPT-4o maintient souvent une avance en raisonnement général et classification, mais Llama 3.3 peut être très compétitif, voire supérieur, en codage et en utilisation d’outils (capacités d’agent), tout en étant nettement moins cher et plus rapide lorsqu’il est servi par des fournisseurs d’inférence optimisés comme Groq.⁷⁵
• GPT-4o vs o1 : Le modèle o1 surpasse nettement GPT-4o sur les tâches de raisonnement très complexes, comme le montrent ses scores exceptionnels sur des benchmarks de mathématiques de compétition (IMO, AIME) ou de codage avancé.³⁶ Il est également conçu pour être plus robuste face aux tentatives de « jailbreak » (contournement des sécurités) et mieux aligné sur les politiques de sécurité d’OpenAI.³⁷ Cependant, pour des tâches plus simples (certaines classifications, énigmes de base), la différence de performance peut être minime.⁶⁹ Cette performance accrue d’o1 a un coût : il est environ 6 fois plus cher pour les tokens d’entrée et 5 fois pour les tokens de sortie que GPT-4o, et sa latence (temps de réflexion) est significativement plus élevée (16 à 30 fois plus lente).⁶⁹
• GPT-4.5 vs GPT-4o : La préversion de GPT-4.5 a montré des améliorations sur certains benchmarks comme GPQA.⁴⁹ Toutefois, l’ampleur de l’amélioration par rapport à GPT-4o semble moins marquée que lors des sauts de génération précédents (GPT-3 à GPT-4).¹⁶ Des rapports internes et des tests A/B suggèrent même que GPT-4o pourrait être préféré dans certains cas ou que GPT-4.5 n’est pas systématiquement meilleur sur toutes les tâches, notamment le codage.¹⁶
• DALL-E 3 vs Midjourney : Comme mentionné précédemment, le choix dépend souvent des priorités. DALL-E 3 est généralement considéré comme plus facile à prendre en main et meilleur pour suivre précisément des prompts descriptifs et obtenir un rendu réaliste. Midjourney est plébiscité pour sa flexibilité artistique, la richesse de ses styles et ses options de personnalisation avancées, bien qu’il nécessite une familiarisation avec son interface Discord.⁵⁵

Il est crucial de comprendre que les benchmarks, bien qu’utiles pour des comparaisons quantitatives, ne capturent qu’une partie de la performance d’un modèle. Un score élevé sur MMLU ne garantit pas la créativité pour l’écriture de fiction, ni l’efficacité économique pour une tâche de classification simple. Des facteurs comme la facilité d’utilisation, la vitesse de réponse réelle perçue par l’utilisateur, le coût opérationnel, la fiabilité dans des conditions spécifiques, et la qualité subjective de la sortie (style, ton) sont tout aussi importants.⁵⁶ OpenAI le reconnaît implicitement en complétant les benchmarks par des évaluations humaines et des tests en situation réelle.⁷⁰ Le choix du « meilleur » modèle dépend donc intrinsèquement du cas d’usage spécifique, du budget, des exigences de vitesse et des préférences qualitatives de l’utilisateur ou du développeur.

Libérer le potentiel : accéder à OpenAI via les prix et les API

OpenAI propose différentes manières d’accéder à ses technologies, allant des abonnements grand public pour ChatGPT aux API flexibles pour les développeurs.

ChatGPT pour Tous : Explication des Niveaux d’Abonnement

ChatGPT est accessible via plusieurs offres ⁶¹ :

• Free : Accès de base, principalement à GPT-4o mini (utilisation illimitée mais bande passante et disponibilité limitées), accès limité à GPT-4o et certaines fonctionnalités. Fenêtre de contexte de 8K tokens.
• Plus ($20/mois) : Pour les particuliers. Utilisation accrue de GPT-4o (jusqu’à 5x le niveau gratuit), accès standard à GPT-4, o1, o3-mini, o3-mini-high, et à la préversion de GPT-4.5. Accès aux outils comme DALL-E, Navigation, Analyse de données. Accès limité à Sora. Temps de réponse plus rapides. Fenêtre de contexte de 32K tokens.
• Pro ($200/mois – Note : ce niveau tarifaire nécessite confirmation, pourrait être un niveau supérieur ou mal rapporté) : Destiné aux professionnels ou utilisateurs intensifs. Utilisation illimitée* de GPT-4o, GPT-4, o1, o3-mini, o3-mini-high. Accès au mode « o1 pro ». Fenêtre de contexte de 128K tokens. (Soumis à des limites d’usage raisonnable).

Plans d’abonnement

Plan	Prix	Caractéristiques principales
Team	$25/utilisateur/mois (annuel)<br>$30/utilisateur/mois (mensuel)	• Fonctionnalités de collaboration • Espace de travail partagé • Contrôles d’administration • Accès étendu à GPT-4o et GPT-4 • Accès standard aux modèles o • Fenêtre de contexte de 32K tokens
Enterprise	Prix sur mesure	• Performances et sécurité de niveau entreprise • Accès prioritaire • Fenêtre de contexte étendue (128K) • Support dédié • Contrôles d’administration avancés • Conformité (SOC 2, HIPAA via BAA) • Politique de non-utilisation des données pour l’entraînement • Accès étendu aux modèles les plus performants

Tarification API (par million de tokens, Avril 2025)

Modèle	Input ($)	Cached Input ($)	Output ($)
GPT-4.5-preview	75.00	37.50	150.00
GPT-4o	2.50	1.25	10.00
GPT-4o mini	0.15	0.075	0.60
o1	15.00	7.50	60.00
o3-mini	1.10	0.55	4.40
text-embedding-3-small	0.02	–	–
text-embedding-3-large	0.13	–	–

Note : Les prix sont sujets à changement. Consulter la page officielle pour les tarifs à jour.

D’autres services ont leur propre structure tarifaire :

• DALL-E 3 : À partir de 0.04$ par image (1024×1024, qualité standard).⁵³
• Whisper : Environ 0.006$ par minute pour la transcription.⁵³
• Fine-tuning : Coût d’entraînement (ex: 3.00$/1M tokens pour GPT-4o mini) + coût d’utilisation du modèle affiné (généralement plus élevé que le modèle de base).⁴⁵
• Outils Intégrés : Code Interpreter (0.03$/session), File Search (stockage + coût par appel), Web Search (coût par appel variable selon le modèle et la taille du contexte de recherche).⁴⁵
• Batch API : Permet de réduire de 50% les coûts des tokens pour les tâches asynchrones traitées sous 24h.⁴⁵

Il est important de noter que l’utilisation via Azure OpenAI Service peut présenter des tarifs légèrement différents ou des options spécifiques à la plateforme Microsoft.⁷⁹ Les utilisateurs peuvent définir des budgets mensuels pour contrôler leurs dépenses API.⁴⁵

La Boîte à outils du développeur : explorer la Plateforme API

La plateforme API d’OpenAI est conçue pour être à la fois puissante et accessible, offrant une interface « texte entrant, texte sortant » généraliste mais aussi des outils spécialisés.⁸⁰ Elle repose sur des API RESTful, mais propose aussi des options de streaming et temps réel, ainsi que des SDK pour différents langages de programmation.⁴⁶

• Accès et authentification : L’accès se fait via des clés API secrètes (à gérer de manière sécurisée, via variables d’environnement ou services de gestion de clés), utilisées avec une authentification HTTP Bearer.⁸⁰ Les utilisateurs appartenant à plusieurs organisations ou projets peuvent spécifier lesquels utiliser via des en-têtes HTTP.⁸⁰

API principales ⁵² :

• Responses API : Interface récente combinant la simplicité de l’API Chat Completions avec l’utilisation d’outils intégrés (comme dans l’API Assistants).
• Chat completions API : L’interface standard pour interagir avec les modèles de langage puissants comme GPT-4o.
• Realtime API : Pour construire des expériences multimodales (texte, audio, vision) à faible latence.
• Assistants API : Permet de créer des assistants IA persistants et stateful (qui conservent le contexte d’une conversation à l’autre) pouvant utiliser des outils (fonctions personnalisées, Code Interpreter, File Search) et accéder à des connaissances spécifiques pour accomplir des tâches complexes en plusieurs étapes.
• Batch API : Pour exécuter des tâches volumineuses de manière asynchrone à moindre coût.

Outils Intégrés ⁵² :

• Web Search : Permet aux modèles d’accéder à des informations web à jour et de citer leurs sources.
• File Search : Offre une recherche sémantique rapide et précise dans les documents fournis par l’utilisateur pour enrichir les réponses du modèle.
• Computer Use (Preview) : Permet de construire des agents capables d’interagir avec un ordinateur (similaire à l’outil « Operator » en développement).
• Code Interpreter : Permet aux modèles d’exécuter du code Python dans un environnement sécurisé pour résoudre des problèmes de maths, de codage, analyser des données et générer des graphiques.

Personnalisation ⁴⁰ :

• Fine-tuning : Permet d’adapter un modèle de base (comme GPT-4o mini) à des tâches spécifiques en l’entraînant sur un jeu de données d’exemples personnalisés. Cela peut améliorer la qualité, la fiabilité, le style, le ton, ou enseigner de nouvelles compétences difficiles à spécifier dans un prompt.
• Model Distillation : Technique permettant d’entraîner un modèle plus petit à imiter les sorties d’un modèle plus grand et plus capable.

• Développement d’Agents ⁴⁰ : L’API Assistants et le nouveau Agents SDK (un framework léger pour concevoir, construire et déployer des agents avec observabilité intégrée) facilitent la création d’applications IA plus autonomes et capables d’actions complexes.
• Concepts Clés ³⁹ : Comprendre les modèles (GPT, Embeddings), les prompts (instructions données aux modèles), les tokens (unités de traitement du texte) et les embeddings (représentations vectorielles du texte utiles pour la recherche sémantique, le clustering, etc.) est fondamental.
• Ressources Développeurs ⁴⁶ : OpenAI fournit une documentation complète, un Cookbook avec des exemples, un forum communautaire actif et une collection Postman pour tester l’API.
• Confidentialité des Données ³⁹ : Un point crucial pour les développeurs est l’engagement d’OpenAI à ne pas utiliser les données envoyées via l’API pour entraîner ses modèles. L’entreprise met également en avant le chiffrement des données, la conformité SOC 2, et des options comme la rétention nulle des données ou les accords BAA pour la conformité HIPAA dans certains cas.

L’évolution de la plateforme API d’OpenAI illustre une stratégie claire : aller au-delà de la simple fourniture d’accès à des modèles de langage. En passant d’une interface basique « texte entrant, texte sortant » ⁸¹ à un ensemble sophistiqué d’outils pour les assistants, les agents, la recherche intégrée et l’exécution de code ⁵², OpenAI cherche activement à catalyser un écosystème de développeurs. Cette plateforme devient un moteur stratégique pour stimuler l’innovation, observer l’émergence de nouveaux cas d’usage (même sans entraîner directement sur les données des clients) et consolider sa position sur le marché grâce aux applications tierces qui s’appuient sur sa technologie.⁸¹

Feuille de route d’OpenAI et horizon AGI

OpenAI ne se contente pas de développer des modèles performants ; l’entreprise communique activement sur sa vision à long terme, centrée sur l’atteinte de l’Intelligence Artificielle Générale (AGI), tout en naviguant dans un paysage technologique, financier et éthique en constante évolution.

Dernières nouvelles et développements (Début 2025)

L’année 2025 a déjà été marquée par plusieurs annonces et événements significatifs pour OpenAI :

• Financement et valorisation : En mars 2025, OpenAI a annoncé une levée de fonds massive de 40 milliards de dollars, portant sa valorisation post-financement à 300 milliards de dollars. Ces fonds sont destinés à accélérer la recherche en IA, à développer l’infrastructure de calcul nécessaire (potentiellement liée au projet Stargate, une initiative de 500 milliards de dollars pour des centres de données IA ⁴) et à améliorer les outils pour ses centaines de millions d’utilisateurs.⁴ Cette annonce a suivi des rapports fin 2024/début 2025 faisant état d’une offre de rachat (rejetée) de près de 100 milliards de dollars menée par Elon Musk.⁸⁶
• Partenariats : Tout en maintenant des liens étroits avec Microsoft, OpenAI a cherché à diversifier ses ressources de calcul, notamment via un partenariat avec Oracle.²⁷ Des partenariats médiatiques ont été noués avec Le Monde et Prisa Media ²⁰, et un partenariat de recherche a été annoncé avec le Laboratoire National de Los Alamos pour évaluer les risques biologiques liés aux modèles avancés.³²
• Mises à Jour produits et préversions : Lancement de la préversion de GPT-4.5 (février 2025) ³⁴, sortie du modèle de raisonnement o3-mini (janvier 2025) ³⁴, amélioration continue de GPT-4o ³⁴, expansion de l’accès à Sora ⁶¹, déploiement de ChatGPT Search pour tous les utilisateurs ³⁸, lancement de ChatGPT Pro ⁷, et introduction de nouveaux outils API comme l’Agents SDK et la Responses API.¹⁴ La tendance virale des images générées par IA dans le style Studio Ghibli via ChatGPT a également marqué l’actualité récente.⁴ Des rumeurs persistantes font état du développement d’un agent IA nommé « Operator » capable d’effectuer des tâches complexes sur un ordinateur.¹⁶

Le chemin vers l’Intelligence Artificielle Générale (AGI) : objectifs et mises à Jour

La mission fondamentale d’OpenAI reste la création d’une AGI – définie comme des systèmes hautement autonomes surpassant les humains dans la plupart des tâches économiquement utiles – qui soit sûre et bénéfique pour l’humanité.³

OpenAI prône une approche d’itération prudente.⁸⁹ Plutôt que de viser directement l’AGI dans un « one shot », l’entreprise préfère déployer des versions progressivement plus puissantes de ses modèles pour apprendre de leur utilisation en conditions réelles, identifier les risques et affiner l’alignement. Une boucle de rétroaction rapide est considérée comme essentielle pour naviguer les défis imprévus.⁸⁹ La sécurité et l’alignement sont censés progresser de pair avec les capacités.⁸⁹

Feuille de Route Récente (Indices de Sam Altman, Fév. 2025) ⁵⁰ :

• GPT-4.5 serait le dernier modèle majeur basé sur l’architecture « non-raisonnement » traditionnelle de GPT.
• GPT-5 est envisagé comme un système unifié, intégrant les technologies des lignées GPT (génération) et « o » (raisonnement). Il ne s’agirait plus de choisir entre un modèle GPT ou un modèle « o », mais d’utiliser un système unique capable d’employer différents outils et modes de pensée (rapide/intuitif vs lent/délibératif) selon la tâche.
• Le modèle de raisonnement o3 ne serait pas lancé séparément mais fusionné dans GPT-5.
• GPT-5 intégrerait de nombreuses fonctionnalités (voix, Canvas, recherche, raisonnement profond).
• L’accès à GPT-5 serait gratuit pour un niveau d’intelligence « standard » (avec limites anti-abus), tandis que les abonnés Plus et Pro bénéficieraient de niveaux d’intelligence supérieurs.
• L’objectif est de simplifier l’offre et de tendre vers une IA qui « fonctionne tout simplement » (« just works »).
• Calendrier et Niveaux d’AGI : Sam Altman a spéculé que l’AGI pourrait être atteinte avec le matériel actuel d’ici 5 ans ⁸⁸, ou potentiellement en moins de 10 ans.⁸ Des rapports internes suggèrent qu’OpenAI utilise une échelle interne à 5 niveaux pour mesurer les progrès vers l’AGI (Niveau 1 : Chatbots actuels ; Niveau 2 : Raisonneurs de niveau PhD ; Niveau 3 : Agents capables d’actions autonomes sur plusieurs jours ; Niveau 4 : Innovateurs capables de découvertes ; Niveau 5 : Organisations IA capables de remplacer une entreprise entière). L’entreprise se situerait actuellement à la frontière du Niveau 2.⁹¹

La feuille de route esquissée par Sam Altman suggère une évolution architecturale majeure. La distinction entre les modèles optimisés pour la génération rapide (GPT) et ceux conçus pour le raisonnement profond (série o) semble destinée à s’estomper.³⁵ Le futur modèle phare, GPT-5, est présenté comme un système intégré, potentiellement orchestré par un routeur intelligent capable de sélectionner la bonne approche (génération rapide ou raisonnement délibératif) pour une tâche donnée.⁵⁰ Cela représente un changement significatif par rapport à la sortie de modèles distincts et vise une expérience utilisateur plus transparente, bien que cela puisse aussi masquer la complexité sous-jacente et réduire le contrôle fin du développeur sur le modèle exact utilisé.⁵⁰ Cette convergence reflète l’ambition de créer des systèmes IA holistiquement capables, se rapprochant de la polyvalence attendue de l’AGI.

Impact durable d’OpenAI et la route à venir

De sa vision initiale d’une organisation à but non lucratif dédiée au bien de l’humanité à son statut actuel de titan de l’IA opérant sous une structure unique à profit plafonné, le parcours d’OpenAI est déjà remarquable. Ses innovations, notamment la série de modèles GPT qui a culminé avec le phénomène culturel ChatGPT, ainsi que des outils comme DALL-E, Whisper et Sora, ont non seulement redéfini les capacités de l’intelligence artificielle mais ont aussi profondément influencé la trajectoire technologique mondiale et captivé l’imagination collective.¹

L’entreprise se trouve cependant à un point d’inflexion critique, engagée dans un exercice d’équilibriste complexe. D’un côté, elle poursuit une innovation effrénée, alimentée par des financements colossaux et la pression concurrentielle, visant l’objectif ultime et potentiellement transformateur de l’AGI.²⁸ De l’autre, elle doit naviguer les exigences commerciales croissantes et faire face à un ensemble de défis éthiques et de sécurité de plus en plus pressants, allant de la désinformation et des biais à la confidentialité des données, au droit d’auteur et aux questions fondamentales sur l’alignement et le contrôle de systèmes superintelligents.²⁴

Les développements futurs annoncés, comme le système unifié GPT-5 intégrant des capacités de raisonnement avancées ⁵⁰ et la montée en puissance potentielle des agents IA autonomes ¹⁶, promettent de nouvelles avancées spectaculaires. Cependant, ils intensifieront également les débats sur la gouvernance de l’IA, la nécessité de cadres réglementaires adaptés et l’importance cruciale d’une approche centrée sur l’humain. La stratégie d’OpenAI d’itération prudente et d’apprentissage par le déploiement ⁸⁹ sera mise à l’épreuve à mesure que les enjeux augmenteront.

En fin de compte, OpenAI occupe une place centrale dans le récit en cours de l’intelligence artificielle. Son influence est indéniable, mais sa trajectoire future dépendra de sa capacité à concilier ses ambitions technologiques vertigineuses avec la responsabilité immense qui accompagne la création de technologies aussi puissantes. Le chemin vers une AGI bénéfique nécessitera non seulement des percées techniques, mais aussi une vigilance constante, une transparence accrue, une collaboration mondiale et un dialogue ouvert et continu sur les valeurs que nous souhaitons voir intégrées dans les intelligences de demain. La responsabilité de guider cette évolution ne repose pas uniquement sur OpenAI, mais sur la société dans son ensemble.

Sources des citations

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