Deux ans de suspense, un lancement expéditif : GPT-5 devait succéder à ce qui a lancé la fièvre de l'IA en 2023. Il cristallise finalement les craintes d’une bulle IA prête à éclater, entre progrès techniques invisibles pour le grand public et colère d’utilisateurs privés de leur compagnon numérique.
- La sortie de GPT-5 a déçu, marquant des avancées techniques moins spectaculaires malgré des coûts élevés.
- OpenAI a dû rétablir GPT-4o pour apaiser les utilisateurs, illustrant un changement vers la monétisation de l'attachement émotionnel.
- Sam Altman admet que le marché de l'IA est en bulle, avec des valorisations irrationnelles face à des performances décevantes.
Fin août 2025, la sortie de GPT-5 a confirmé un phénomène redouté : chaque saut générationnel des modèles de langage (LLM) offre désormais des gains de plus en plus faibles, malgré des coûts exponentiels. OpenAI a voulu simplifier l’interface de ChatGPT en imposant un routage automatique. La manœuvre a court-circuité les habitudes des power-users et brisé l’attachement affectif tissé autour de GPT-4o. Les serveurs saturés et l’absence de communication préalable ont achevé de transformer l’upgrade en crise de relations publiques.
- Chat dans différentes langues, dont le français
- Générer, traduire et obtenir un résumé de texte
- Générer, optimiser et corriger du code
Des lois de passage à l’échelle qui s’essoufflent
Depuis GPT-3 (2020), la règle empirique est simple : doubler les paramètres et l’électricité, récolter un bond spectaculaire en benchmarks. Mais la progression suit en réalité une loi logarithmique : chaque point supplémentaire exige dix fois plus de données et de GPU. Entre GPT-4 (86% sur MMLU) et GPT-5 (92%) l’amélioration reste mesurable, sans l’effet « wow » ressenti en 2023.
Analystes et chercheurs observent un plateau dans la courbe coûts/bénéfices. L’écosystème, gavé de capitaux, tente de justifier des valorisations stratosphériques alors que le rendement marginal décroît. Le fiasco perçu de GPT-5 agit comme révélateur : les investisseurs redoutent que l’IA générative ne livre plus de bonds qualitatifs proportionnels aux milliards injectés. OpenAI met en avant un score de 94,6% à AIME 2025 et 74,9% sur SWE, des benchmarks reconnus comme des standards de l'industrie. Pourtant, développeurs et rédacteurs se plaignent d’un code plus verbeux, de raisonnements bancals et d’un ton « corporate ». La valeur ajoutée tangible ne suit pas toujours les courbes des tableaux Excel.
Quand l’émotion supplante la technique
GPT-4o avait acquis une réputation de « voix chaleureuse » apte à écouter, consoler, voire jouer les psychologues amateurs. Études et témoignages soulignaient un risque de dépendance émotionnelle. Le retrait brutal du modèle a donc provoqué un sentiment de deuil numérique : certains parlaient de la perte d’un « ami ».
GPT-5 unifie plusieurs sous-modèles derrière un algorithme de routage. ChatGPT décide seul si la requête mérite le mode de raisonnement coûteux ou un Mini rapide. Résultat : un prompt complexe peut recevoir une réponse superficielle, sans raisonnement explicite. Les utilisateurs avancés regrettent la disparition du sélecteur manuel et dénoncent un manque de transparence. Sous pression, Sam Altman a rétabli GPT-4o… pour les abonnés Plus à 23€/mois. GPT-4.5 reste cantonné à l’offre Pro, accentuant la fragmentation.
Intelligence perçue et nouveautés
En quatre jours, la firme est passée du silence radio à l’aveu : « Nous avons sous-estimé l’attachement aux anciens modèles », concède Altman sur X. OpenAI promet désormais de documenter chaque évolution, de laisser coexister plusieurs versions et de relever les quotas de messages pensants.
Le PDG voit plus loin que les LLM : appareil conçu par Jony Ive, OS maison, interface cerveau-machine, diversification dans l’énergie. L’objectif : compenser la stagnation des scaling laws par des usages intégrés et un contrôle complet de l’expérience, quitte à déplacer la valeur vers le matériel.
GPT-5 n’est pas abandonné : OpenAI mise sur une acclimatation progressive, arguant qu’il est « moins sycophantique » et meilleur en sécurité. Les variantes Mini/Thinking laissent espérer un compromis entre coût et profondeur d’analyse. L’entreprise doit surtout reconquérir la confiance, en prouvant que les gains invisibles pour l’utilisateur finiront par améliorer, concrètement, son quotidien.
La bulle spéculative au grand jour
L'aveu de Sam Altman selon lequel le marché de l'IA traverse une phase de « bulle » comparable à celle d'internet en 2000 éclaire d'un jour nouveau les enjeux autour de GPT-5. Avec une valorisation de 500 milliards de dollars pour OpenAI et seulement un milliard de revenus mensuels, les ratios financiers rappellent les excès de la dot-com. Le PDG reconnaît lui-même que certaines valorisations d'entreprises d'IA sont « folles » et « irrationnelles ».
Cette admission intervient alors qu'une étude du MIT révèle que 95% des déploiements d'IA générative en entreprise échouent à générer des gains de productivité ou des retours financiers. Les investissements massifs dans les centres de données et les puces spécialisées semblent davantage motivés par la peur de rater le prochain tournant technologique que par une demande réelle clairement identifiée.
Le secteur présente tous les signes d'une économie de château de cartes : les géants de la tech investissent massivement dans des start-ups qui utilisent ensuite leurs services de cloud computing, créant une demande artificielle qui justifie de nouveaux investissements. Cette boucle autoentretenue pourrait s'effondrer si les applications grand public ne décollent pas suffisamment vite pour générer des revenus réels.
