Le faux pas de GPT-5 qui rebat les cartes de l’IA

Le lancement très attendu de GPT-5 par OpenAI en août 2025 a viré à la controverse, opposant un marketing triomphaliste à une vague de critiques acerbes de la part des utilisateurs. Au-delà du chaos initial, cet événement révèle les tensions profondes qui animent l’entreprise et impose une nouvelle lecture du paysage de l’intelligence artificielle.

L’essentiel

• Le lancement de GPT-5 le 7 août 2025 a créé une fracture entre la promesse d’un modèle révolutionnaire et une perception utilisateur dénonçant une régression fonctionnelle et un style « clinique ».
• Face à la fronde, OpenAI a réintroduit l’accès à l’ancien modèle GPT-4o dès le 9 août, un signe de pilotage réactif mais aussi d’un compromis sur sa stratégie de modèle unifié.
• Des défaillances techniques et une communication de crise maladroite expliquent en partie les ratés, qui font écho aux alertes lancées en mai 2024 par d’anciens responsables de la sécurité d’OpenAI.
• Pour les professionnels, cet épisode confirme la fin de l’hégémonie d’un seul acteur et impose la nécessité d’une stratégie multi-modèles, fondée sur des tests internes rigoureux pour rester performant.

Le 7 août 2025, OpenAI a déployé GPT-5, son nouveau modèle phare. L’événement, annoncé par une campagne de communication agressive, était présenté comme une avancée majeure qui devait asseoir de nouveau la domination de l’entreprise sur le secteur de l’intelligence artificielle générative. Cependant, comme le relate un article du quotidien suisse Le Temps publié peu après, les débuts ont été qualifiés de « catastrophiques », l’entreprise étant « soupçonnée de suffisance ». Loin de l’accueil triomphal espéré, le lancement a déclenché une vague de mécontentement sans précédent. Cet épisode soulève une question centrale. Comment un lancement si stratégique a-t-il pu générer un tel décalage entre la promesse et la perception? L’analyse des faits, des communications officielles et du contexte concurrentiel permet de déconstruire une histoire complexe, révélatrice des défis qui animent OpenAI et l’ensemble du secteur.

Une chronologie du chaos : du lancement à la marche arrière

La crise GPT-5 s’est déroulée en quelques jours à peine, illustrant la vitesse à laquelle la perception d’un produit peut basculer dans l’écosystème numérique. La séquence des événements montre une OpenAI d’abord triomphante, puis contrainte de réagir dans l’urgence face à une fronde inattendue.

La promesse d’une intelligence de niveau « doctorat »

Le 7 août, la communication d’OpenAI est parfaitement maîtrisée. L’entreprise positionne GPT-5 comme « son système d’IA le plus intelligent, le plus rapide et le plus utile à ce jour ». Le PDG Sam Altman martèle l’analogie d’une expertise de niveau « doctorat » (PhD), un saut qualitatif majeur par rapport aux versions précédentes. L’argument clé est celui d’un « modèle unifié » doté d’un « routeur en temps réel » qui active automatiquement un mode de pensée plus puissant pour les requêtes complexes, rendant l’expérience plus fluide. Des benchmarks académiques impressionnants sont publiés pour étayer la promesse d’une fiabilité accrue et de capacités « agentiques » améliorées.

Une réception glaciale et la fronde des utilisateurs

Dès les heures qui suivent le lancement, entre le 8 et le 9 août, la perception se crispe. Les forums spécialisés et les réseaux sociaux sont inondés de retours d’utilisateurs furieux. Les termes « horrible », « désastre » et « dégradation » deviennent omniprésents. Les critiques se concentrent sur une sensation de style plus neutre, un ton jugé « froid », « corporate » ou de « secrétaire surmenée », loin de la personnalité et de l’empathie perçues dans les anciens modèles. Pour le codage, de nombreux développeurs signalent que des scripts qui fonctionnaient parfaitement avec GPT-4.1 échouent désormais.

Le 9 août, face à l’ampleur des critiques, OpenAI réagit. Une option de repli vers le modèle GPT-4o, très apprécié des développeurs et qui avait été supprimé, réapparaît pour les abonnés. Cette mesure, vue comme une « soupape de sécurité », apaise une partie des utilisateurs mais confirme aussi que le lancement ne s’est pas déroulé comme prévu. Le 11 août, Sam Altman reconnaît publiquement les problèmes, évoquant une panne technique majeure et admettant l’attachement des utilisateurs aux anciens modèles, un aveu qui éclaire le contexte émotionnel de la fronde.

Derrière la controverse, des défis techniques et stratégiques majeurs

L’accueil glacial réservé à GPT-5 ne peut être réduit à une simple erreur de communication. Il est le symptôme de défis bien plus profonds, qui touchent à la fois à la complexité de l’ingénierie, à la pression d’un marché hyper-compétitif et aux limites potentielles de la technologie elle-même.

Les ratés de l’ingénierie et la complexité du modèle unifié

Le jour même du lancement, des problèmes techniques majeurs ont paralysé le nouveau système. Sam Altman a reconnu qu’une panne critique du routeur automatique avait rendu le modèle « beaucoup plus bête » (« way dumber »), car il était incapable d’activer son mode de raisonnement profond. Cette admission confirme que l’architecture unifiée, si prometteuse sur le papier, représente un point de fragilité considérable.

Cet incident a été aggravé par une erreur de communication flagrante. La présentation officielle contenait des graphiques de performance visiblement erronés, qualifiés de « chart crime » par le média The Verge et reconnus comme une « méga-boulette » par Altman lui-même. Cet épisode a sérieusement entamé la crédibilité d’OpenAI et renforcé l’impression d’un lancement précipité et bâclé.

La pression concurrentielle et l’hypothèse d’un plateau technologique

Le lancement de GPT-5 s’est déroulé dans un contexte de concurrence exacerbée. Des acteurs comme Google avec Gemini 2.5 Pro, Anthropic avec son nouveau modèle Claude Opus 4.1., et même xAI avec Grok 4, ont considérablement réduit l’avance d’OpenAI. Cette pression a très probablement poussé l’entreprise à lancer son produit avant qu’il ne soit totalement prêt.

Plus fondamentalement, l’accueil mitigé de GPT-5 alimente la thèse, défendue notamment par le chercheur Gary Marcus, selon laquelle l’approche qui consiste à simplement augmenter la taille des modèles atteint un plateau de rendements décroissants. Les progrès deviennent plus incrémentaux, tandis que les problèmes fondamentaux de raisonnement persistent. Ce défi est potentiellement aggravé par une pénurie de données d’entraînement de haute qualité, des études indiquant que les IA ont tendance à dégénérer lorsqu’elles sont entraînées sur leur propre contenu.

Tableau basé sur les analyses et benchmarks disponibles en août 2025.

La culture d’OpenAI en question, un écho aux alertes sur la sécurité

Le lancement chaotique de GPT-5 n’est pas un événement isolé. Il résonne de manière troublante avec la crise de gouvernance qui a secoué OpenAI en mai 2024, suggérant que les problèmes de produit sont le symptôme d’une crise de culture plus profonde.

À cette période, le co-fondateur Ilya Sutskever et le chercheur Jan Leike, responsables de l’équipe « Superalignment » chargée de la sécurité des IA futures, ont démissionné avec fracas. L’équipe a été dissoute dans la foulée. Jan Leike a publiquement expliqué son départ en affirmant que « la culture de la sécurité et les processus ont été relégués au second plan par rapport aux produits tape-à-l’œil ». Il a révélé que son équipe « luttait pour obtenir les ressources nécessaires » pour mener ses recherches cruciales.

Le lancement raté de GPT-5 apparaît comme la validation publique de ces avertissements. Le « produit tape-à-l’œil » a été mis sur le marché de manière précipitée, avec des défaillances techniques et une qualité perçue comme dégradée, confirmant que les processus de robustesse ont bien été « relégués au second plan ». La controverse n’est donc pas une simple crise de produit, mais une crise de culture et de crédibilité.

Naviguer dans l’écosystème post-GPT-5 : leçons pour les professionnels

Pour les entreprises et les développeurs, l’épisode GPT-5 marque la fin d’une ère et impose de nouvelles règles de prudence. L’incident confirme qu’aucun fournisseur ne peut plus prétendre à une supériorité absolue.

La stratégie gagnante devient celle de l’orchestration. Il s’agit de tester et de choisir le bon outil pour la bonne tâche, en utilisant par exemple GPT-5 pour du raisonnement général, Gemini pour l’analyse de longs documents, et préférer Claude Opus 4.1 pour la rédaction d’un rapport destiné à des régulateurs ou pour des tâches de développement complexes nécessitant une grande précision. Pour les équipes techniques, cela implique de mettre en place des protocoles de test rigoureux pour chaque nouveau modèle, sans jamais se fier aux benchmarks marketing. Il devient impératif de documenter les écarts de performance perçus selon la tâche et de choisir un modèle par besoin plutôt qu’un modèle pour tout.

Les systèmes doivent être conçus pour la résilience, en intégrant des logiques de « fallback » qui permettent de basculer automatiquement vers un autre fournisseur en cas d’échec. Un rituel de revue régulier permet de réduire le bruit et d’éviter les conclusions hâtives. La perception initiale n’est pas un verdict, elle est un signal pour ajuster les réglages, les consignes et les attentes.

En conclusion, le démarrage de GPT-5 raconte moins une panne de progrès qu’un ajustement de gouvernance produit. Il rappelle brutalement que l’IA générative reste une technologie puissante mais volatile. Si la personnalisation devient explicite et si la continuité d’expérience est tenue, la confiance peut remonter. À défaut, les utilisateurs garderont un réflexe de portefeuille, avec un modèle pour la rigueur et un autre pour la voix, ce qui freinerait l’élan d’unification affiché début août 2025.

En dix points à épingler

1. Le 7 août 2025, OpenAI a lancé GPT-5 avec la promesse d’un modèle unifié de niveau « doctorat ».
2. Dès le 8 août, les utilisateurs ont dénoncé une régression, un style « clinique » et des performances en baisse, notamment en codage.
3. Face à la fronde, OpenAI a réactivé l’accès à l’ancien modèle GPT-4o pour les abonnés le 9 août.
4. Une panne technique du « routeur » de modèles le jour du lancement a contribué à la mauvaise performance perçue.
5. Le 11 août, le PDG Sam Altman a reconnu les problèmes et l’attachement des utilisateurs aux anciens modèles.
6. La controverse alimente la thèse d’un plateau technologique pour les grands modèles de langage.
7. Cet épisode fait écho aux alertes du chercheur Jan Leike, qui avait quitté OpenAI en mai 2024 en critiquant une culture privilégiant les produits à la sécurité.
8. Le marché de l’IA devient plus compétitif, avec des acteurs comme Google et Anthropic se différenciant sur des critères variés.
9. Pour les professionnels, l’incident souligne la nécessité d’adopter une stratégie multi-modèles et de ne plus dépendre d’un seul fournisseur.
10. La clé du succès réside dans la construction de systèmes d’IA agiles, basés sur des tests internes rigoureux et des protocoles de repli.

Sources

• Annonces officielles d’OpenAI et communications de Sam Altman : Les billets de blog du 7 août 2025 et les interventions publiques du 11 août ont fourni la narration marketing, les fonctionnalités annoncées, ainsi que les reconnaissances des défaillances techniques.
• Le Temps : L’article du 10 août 2025 a servi de point de départ en posant la problématique de la « suffisance » d’OpenAI.
• Forums communautaires (Reddit, Hacker News, OpenAI Developer Community) : Les discussions d’août 2025 ont été une source cruciale pour capturer les critiques des utilisateurs sur la dégradation des performances, la perte de « personnalité » et la chronologie des réactions.
• Analyses d’experts (Gary Marcus, The Verge, Platformer) : Les articles publiés ont permis de contextualiser les critiques, d’introduire la thèse du plateau technologique et de documenter les ratés techniques.
• Rapports sur la sécurité chez OpenAI (Pure AI, Futurism, WIRED) : Les articles de mai 2024 sur les démissions de Jan Leike et Ilya Sutskever ont fourni le contexte indispensable pour lier la controverse à la culture interne de l’entreprise.