Le 6 octobre 2025, OpenAI pourrait enfin lever le voile sur GPT‑5. C’est à l’occasion de son événement annuel, le DevDay, organisé à San Francisco, que la startup californienne compte faire cette annonce stratégique. Après des mois d’attente, l’entreprise souhaite dévoiler sa vision d’une IA générative plus puissante, plus fluide… et plus universelle.
Des nouvelles très attendues au DevDay
OpenAI ambitionne de faire de son DevDay l’équivalent de la WWDC d’Apple ou de la Google I/O. Cette troisième édition, prévue le 6 octobre, pourrait être le théâtre de plusieurs annonces majeures, à commencer par GPT‑5, dont la sortie était initialement attendue début 2025, avant d’être reportée « de quelques mois » pour des raisons de test et de fiabilité.
L’événement comprendra une keynote diffusée en ligne, des démonstrations produits, et surtout une prise en main directe pour les développeurs présents sur place. Si l’on se fie au calendrier et aux déclarations récentes de Sam Altman, tous les indicateurs convergent : GPT‑5 pourrait être dévoilé en grande pompe, avec un positionnement clair en faveur des usages professionnels, data-driven et adaptatifs.
Autre nouveauté pressentie : le lancement d’un modèle open source, pensé pour concurrencer les initiatives de Google (Gemma), Meta (Llama) ou encore Alibaba (Qwen). Ce modèle, destiné à des usages locaux et personnalisables, répondrait à une demande croissante des développeurs pour des outils plus ouverts, maîtrisables et auditables.
OpenAI DevDay
— OpenAI (@OpenAI) June 26, 2025
Oct 6, 2025 in San Francisco
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Un modèle remplaçant GPT‑4 et 4.5
Si OpenAI génère autant d’attentes, c’est parce que GPT‑5 vise à unifier l’expérience utilisateur. Fini le sélecteur de modèles entre GPT‑3.5, GPT‑4, ou GPT‑4o : GPT‑5 doit devenir le modèle unique, capable de s’adapter automatiquement à la tâche en cours, qu’il s’agisse d’un raisonnement complexe, d’une génération de code ou d’une analyse de données.
Selon les premiers testeurs internes, GPT‑5 se montre significativement plus performant que ses prédécesseurs, combinant la rigueur logique des modèles GPT‑4o et la souplesse linguistique des LLM plus traditionnels. L’objectif est clair : réduire drastiquement les erreurs de raisonnement (les fameuses hallucinations), tout en améliorant la clarté, la transparence et la capacité du modèle à justifier ses réponses.
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Source : x.com
