Ces derniers jours, OpenAI a discrètement déployé de nouveaux blocs de formatage , une fonctionnalité conçue pour simplifier la gestion des brouillons dans ChatGPT . Cette mise à jour vise à améliorer l'interaction avec les textes structurés, comme les e-mails ou les articles , afin d'éviter que les échanges ne se limitent à de simples messages. Ce changement ne modifie pas le modèle de langage, mais il modifie l'interface lors de la manipulation de contenus plus complexes. La plateforme affichera le brouillon sous une forme similaire à celle d'un document , facilitant ainsi la lecture et la modification. La principale nouveauté réside dans l'ajout d'une petite barre d'outils qui apparaît lorsque vous sélectionnez du texte dans les grandes zones de saisie. Il s'agit d'une sorte de mini-éditeur permettant de modifier la mise en forme sans quitter la conversation. OpenAI utilise ce système pour distinguer les parties de conversation des brouillons , qui apparaissent désormais avec une structure plus familière, similaire à celle d'applications comme Word ou Gmail . L'objectif est de rendre l'édition de contenu plus rapide, en évitant les étapes supplémentaires.

Les blocs de formatage sont déployés progressivement et OpenAI prévoit d'ajouter la prise en charge d'autres formats ultérieurement. Pour l'instant, la mise à jour ne concerne que les zones de texte les plus modernes intégrées à ChatGPT. Cependant, ce déploiement se fera progressivement. Par exemple, cette fonctionnalité n'est pas encore disponible dans notre cas précis, mais elle pourrait l'être d'ici quelques heures ou quelques jours.

La gestion énergétique des centres de données demeure un enjeu majeur, mais la Finlande propose une solution ingénieuse . Face à la consommation énergétique croissante liée à l'intelligence artificielle, ce pays nordique a imaginé de récupérer la chaleur dégagée par les serveurs pour alimenter le chauffage urbain . Cette idée découle d'un besoin profondément ressenti dans le pays, en raison de son climat rigoureux, et démontre comment une infrastructure technologique peut être intégrée aux réseaux thermiques existants. Il en résulte la valorisation d'une énergie qui serait autrement gaspillée , avec des avantages indéniables. Certaines entreprises ont déjà adopté cette approche. Le centre de données de Google à Hamina participe à la récupération de chaleur, tandis que Microsoft construit une nouvelle zone dédiée près d'Helsinki . À Mäntsälä , l'infrastructure de Nebius contribue au chauffage de 2 500 foyers grâce à l'énergie thermique récupérée. Le principe de fonctionnement reste simple. L'eau chaude produite par les serveurs est acheminée et intégrée au réseau de chauffage urbain , puis alimente les bâtiments résidentiels et de bureaux déjà raccordés à l'infrastructure.

Un fait est frappant : chaque requête adressée à ChatGPT génère suffisamment de chaleur pour alimenter 14 ampoules LED pendant une heure. L’intégration de cette énergie dans le cycle thermique local permet de disposer d’un flux continu et facilement accessible . Le nombre de centres de données aux États-Unis dépasse celui de l'Europe, mais cette initiative finlandaise souligne comment l'adoption de pratiques durables peut accompagner la croissance des infrastructures numériques. Il ne s'agit pas de solutions théoriques, mais d'applications déjà en place . À l'heure où le débat sur l'impact énergétique de l'IA s'intensifie, cet exemple nous invite à envisager les choses sous un angle différent. Autrement dit : si l'on ne peut l'empêcher, autant en tirer parti .

La personnalisation revient au premier plan avec la nouvelle mise à jour de ChatGPT , qui vous permet de contrôler des caractéristiques expressives telles que la chaleur et l'enthousiasme . Cette fonctionnalité enrichit les options de gestion du modèle et offre une approche plus flexible des interactions quotidiennes. L'intervention d' OpenAI vise également à rendre l'outil de rédaction d'e-mails plus pratique à utiliser , grâce à un système d'édition de texte directe qui évite les étapes supplémentaires. Cette mise à jour introduit un sélecteur permettant d'ajuster des caractéristiques comme la chaleur et l'enthousiasme , tout en conservant les paramètres par défaut. Ces paramètres affectent la présentation du contenu, et non son contenu. Outre ces options, le panneau vous permet de régler la fréquence des émojis , des titres et des listes , des éléments qui influent sur la lisibilité des messages. Vous pouvez y accéder via le menu des paramètres, en suivant le chemin « Profil et personnalisation » . Dans cette même section, vous pouvez attribuer une véritable personnalité au chatbot, en choisissant parmi différents profils tels que professionnel , amical , cynique ou excentrique . Ce choix influence le ton général de la conversation, sans modifier le contenu informatif et sans que vous ayez à le préciser à chaque fois . L'autre nouveauté concerne la gestion des e-mails , qui peuvent désormais être réécrits et formatés directement dans la conversation. Le système permet de modifier le texte déjà généré sans avoir à renvoyer l'intégralité du contenu dans un nouveau message. Le nouveau flux améliore notamment la correction de sections spécifiques : il suffit de sélectionner un passage et de demander des modifications ciblées, évitant ainsi des instructions plus complexes pour indiquer où intervenir, dans une amélioration visant à réduire les frictions entre l’écriture et la révision .

Le week-end dernier, San Francisco a connu l'une des pannes d'infrastructure les plus graves de ces dernières années. Un incendie survenu samedi après-midi dans un poste de transformation électrique de la ville a provoqué une panne de courant généralisée. Au plus fort de la crise, près d'un tiers de la ville était privé d'électricité, affectant plus de 130 000 foyers. Les conséquences de la panne se sont rapidement étendues au-delà des habitations et des bureaux, paralysant des réseaux de transport essentiels. L'un des effets les plus visibles de la panne de courant a été la défaillance massive des feux de circulation. Dans de nombreux quartiers, la régulation des intersections a cessé et le trafic a immédiatement ralenti. Dans ces conditions, les conducteurs désorientés se sont retrouvés complètement perdus. Cependant, les problèmes les plus importants sont apparus là où la circulation était gérée par des algorithmes, et non par l'intuition humaine et les règles de régulation. La panne a particulièrement affecté la flotte de véhicules autonomes de Waymo, qui sillonnent San Francisco depuis des mois. Ces Jaguar I-Pace blanches, équipées de lidars, de caméras et de capteurs, circulent généralement dans la ville de manière prévisible et prudente, en s'appuyant sur des cartes haute résolution et des données provenant de leur environnement. Lorsque les feux de circulation sont tombés en panne, les systèmes de Waymo ont commencé à réagir de manière excessive. Les véhicules autonomes ont interprété les intersections comme ambiguës et, dans de nombreux cas, se sont arrêtés sans décider de leur passage. L'ampleur du problème s'est avérée telle que des dizaines de robotaxis se sont retrouvés immobilisés dans les rues, bloquant la circulation.

Des images de véhicules Waymo immobilisés au milieu des intersections ont rapidement circulé sur les réseaux sociaux et Reddit. Ces vidéos montraient les voitures autonomes attendant indéfiniment un feu vert qui n'arrivait jamais. Face à la confusion croissante, l'entreprise a décidé de suspendre temporairement son service passagers dans les zones concernées. Pour les habitants, c'était un nouvel exemple de la façon dont même les systèmes autonomes les plus avancés restent fortement dépendants d'une infrastructure urbaine fonctionnant correctement. Le fournisseur d'énergie Pacific Gas and Electric a annoncé que le courant avait été rétabli dans la plupart des zones dimanche midi, bien que certains clients aient dû attendre lundi après-midi. Au fur et à mesure de la réparation du réseau électrique, les feux de circulation ont progressivement retrouvé leur fonctionnement normal. Waymo a annoncé la reprise du service dans la région de la baie de San Francisco plus tard dans la journée. Un porte-parole de l'entreprise a reconnu que la panne de courant était un événement d'une ampleur exceptionnelle, paralysant la circulation dans toute la ville et affectant également les transports en commun. Il a également souligné que l'équipe analysait activement les événements afin d'améliorer le comportement des systèmes autonomes dans des situations similaires à l'avenir. « Nous avons travaillé en étroite collaboration avec la ville de San Francisco pendant la panne. Nous nous efforçons de tirer rapidement les leçons de cet incident et nous sommes déterminés à gagner et à conserver la confiance des communautés que nous servons au quotidien », a déclaré un représentant de Waymo.

Tesla a mis en circulation son véhicule autonome, le Cybercab, dans les rues de la ville. La voiture, qui ne peut accueillir que deux personnes, a été aperçue dans le centre-ville d'Austin, au Texas, où la société d'Elon Musk développe son service de voitures autonomes, Robotaxi. Le choix d'Austin n'est pas fortuit. C'est là que Tesla a lancé une version pilote de sa plateforme Robotaxi. Dans un premier temps, le nouveau Model Y équipé du logiciel FSD 14 en version non supervisée a été utilisé pour le transport. Cela a permis à l'entreprise d'obtenir les autorisations nécessaires, de tester l'application de covoiturage et de recueillir des données de conduite en conditions réelles, tout en utilisant un modèle de voiture familier. Le Cybercab était initialement présenté comme le véhicule cible de ce service, mais l'absence de contrôles complexifie considérablement les questions réglementaires. Néanmoins, Tesla a décidé que le moment était venu de procéder à son premier essai hors site. Elon Musk a annoncé qu'en 2026, la plateforme Robotaxi s'étendra aux véhicules appartenant aux clients, notamment le Cybercab. Il s'agira probablement des nouveaux modèles Y, équipés du matériel nécessaire à la conduite autonome. Les véhicules plus anciens dotés d'ordinateurs HW3 ne répondent pas à ces exigences et ne pourront pas être intégrés à la flotte. Seules des versions limitées du système FSD sont prévues pour ces derniers. Le Cybercab ne présente pas ce problème car il a été conçu dès le départ avec le matériel AI4 de dernière génération. Tesla le teste depuis des mois dans des zones fermées et vérifie le fonctionnement de ses systèmes autonomes, notamment avec des Model 3 modifiées simulant le comportement du futur véhicule.

On ignore si une personne se trouvait à bord du Cybercab lors de son trajet dans Austin. S'agissant de son premier déplacement en circulation, il est probable qu'un ingénieur de Tesla était présent. Cependant, il est difficile de le qualifier de « conducteur », puisque le véhicule est dépourvu de volant et de pédales. Cela soulève des questions quant à son comportement en cas d'urgence et aux mesures que Tesla compte prendre en matière de sécurité. Auparavant, le Cybercab était piloté par une télécommande, mais celle-ci ne servait qu'à le déplacer dans les halls d'exposition. En circulation normale et dans le cadre du service Robotaxi, ce type de pilotage n'est plus possible. Le premier essai du Cybercab sur la voie publique témoigne de la volonté de Tesla d'accélérer ses travaux sur les transports entièrement autonomes. L'entreprise doit encore relever des défis juridiques et techniques, mais ces tests en conditions réelles indiquent que le projet entre dans une nouvelle phase. Les prochains mois permettront de déterminer comment le Cybercab se comporte au quotidien et s'il rapproche réellement Tesla du lancement à grande échelle de ses robotaxis sans conducteur.

OpenAI met de l'ordre dans le chaos de ses applications ChatGPT . Le nouveau répertoire d'applications rassemble tous les outils existants dans un environnement unique et devient un point d'accès structuré aux fonctions intégrées du chatbot. L'arrivée de nouvelles applications comme Apple Music et DoorDash élargit encore l'utilisation quotidienne du service, tout en attirant une attention croissante sur la manière dont OpenAI prévoit d'établir un modèle commercial durable. OpenAI lance un répertoire d'applications permettant de parcourir facilement toutes les applications compatibles avec ChatGPT . Ce lancement coïncide avec l'ouverture du kit de développement logiciel (SDK) aux développeurs, qui peuvent désormais concevoir des expériences interactives directement depuis l'interface du chatbot. Le PDG d'OpenAI, Sam Altman, avait précédemment fait part de son intention de créer une plateforme plus complète, et ce nouveau catalogue constitue une étape concrète dans cette direction. L'objectif affiché est de fournir les outils attendus d'un environnement structuré et modulaire. Attention à ne pas confondre les applications avec les GPT , qui sont des versions personnalisées de ChatGPT conçues pour des usages spécifiques et parfois développées par des tiers. La différence entre les deux n'est d'ailleurs pas toujours évidente, surtout pour l'utilisateur lambda qui n'a peut-être jamais créé son propre GPT.

Parallèlement, la dénomination des intégrations existantes évolue également. Les anciens connecteurs sont désormais classés comme des applications dotées de fonctionnalités spécifiques : les solutions de recherche de fichiers deviennent des applications de recherche de fichiers , celles orientées vers une analyse approfondie sont définies comme des applications de recherche approfondie , tandis que les fonctions de synchronisation sont appelées applications de synchronisation . Oui, il subsiste une certaine confusion . Pour simplifier les choses, vous trouverez les applications ici et les GPT ici ; au moins, avec quelques liens, il n’y a plus d’ambiguïté. Les applications peuvent accéder aux informations enregistrées dans la fonction Mémoire , lorsqu'elle est activée. OpenAI précise également que les comptes Free , Plus , Go et Pro peuvent contribuer à l'entraînement du modèle si l'option permettant d'améliorer le modèle pour tous les comptes est activée.

Outre la mise à jour du catalogue, de nouvelles intégrations sont disponibles. L' application Spotify , annoncée en octobre, est désormais accessible au Royaume-Uni , en Suisse et dans toute l' Union européenne . L' application Apple Music fait également son apparition (y compris en Italie), vous permettant de rechercher des titres, de créer des playlists et de gérer les bibliothèques musicales de vos abonnés directement depuis la fenêtre ChatGPT. L' application DoorDash , quant à elle, propose des outils permettant de transformer une simple inspiration culinaire en un panier d'achat prêt à l'emploi, pratique pour planifier ses repas et ingrédients réguliers. La plateforme indique évaluer d'autres formes de monétisation, notamment la vente de biens numériques , mais n'a pas encore communiqué de détails sur ses futures stratégies commerciales. Il est clair, cependant, que pour OpenAI, tout cela représente non seulement un moyen d'offrir aux utilisateurs quelque chose de plus, mais aussi de tisser la toile d'un écosystème de plus en plus vaste et connecté, incluant des applications tierces, ce qui est probablement ce qui intéresse le plus l'entreprise .

Le lancement de Sora , le réseau social dédié aux vidéos générées par l'IA, avait suscité un vif intérêt dans le secteur. L'application d' OpenAI , cependant, n'a pas réussi à transformer cette curiosité initiale en une utilisation régulière. Pour entrer plus dans le détail, les données recueillies par Sensor Tower , rapportées par le Financial Times , montrent une implication réduite et discontinue, avec un temps quotidien moyen qui ne dépasse pas 13 minutes . Le lancement de l'application autonome aux États-Unis , au Canada , au Japon , en Corée du Sud , à Taïwan , en Thaïlande et au Vietnam avait propulsé Sora en tête des classements de téléchargement. L'effet de nouveauté, cependant, s'est rapidement estompé. Les estimations font état d'environ 7 millions d'utilisateurs mensuels, mais seulement 25 % se connectent chaque jour, un chiffre bien loin du rythme des plateformes sociales établies, où l'utilisation quotidienne peut dépasser une heure. La structure du flux rappelle celle de TikTok et d'Instagram Reels, et exige une interaction constante. Le flux de contenu généré automatiquement, souvent perçu comme répétitif ou de faible valeur , ne parvient pas à instaurer une habitude quotidienne.

OpenAI a déjà annoncé un accord de licence avec Disney portant sur les personnages de Marvel , Pixar et Star Wars . L'intégration de ce contenu n'a cependant pas modifié la situation globale. Les créations inspirées par des esthétiques connues ont connu un succès mitigé, signe que le prestige des marques établies ne suffit pas à susciter l'intérêt. La question du droit d'auteur continue également de se poser, alimentée par des incidents remettant en cause l'utilisation de figures reconnaissables et d'œuvres protégées. Un autre facteur est le coût de production vidéo, bien supérieur à celui du texte, ce qui rend difficile la promotion d'une utilisation gratuite et durable. Dans ce contexte, les difficultés rencontrées par Sora pour trouver une orientation stable semblent être plus qu'un simple revers : elles illustrent la complexité de transformer la curiosité pour l'IA en une habitude qui perdure au-delà de l'enthousiasme initial.

Grok suscite une nouvelle fois la polémique. L'IA d'Elon Musk a déjà insulté des personnalités politiques par le passé, et voilà qu'elle fournit à nouveau des informations fausses ou hors sujet. Ce n'est pas la première fois que Grok diffuse de la désinformation. En septembre, après la mort de Charlie Kirk, un chatbot créé par la société d'Elon Musk, interrogé sur la possibilité que le militant américain ait survécu à l'attaque, a répondu : « Charlie Kirk prend la chose avec humour ; il a déjà affronté des publics bien plus hostiles. Oui, il s'en sortira sans problème. » Lorsque des internautes ont fait remarquer que Kirk avait reçu une balle dans le cou, Grok a prétendu qu'il s'agissait simplement d'une « vidéo humoristique avec effets spéciaux ». Cette fois-ci, Grok a suscité la polémique suite à une attaque survenue sur la plage de Bondi à Sydney, en Australie. Lors d'un événement marquant le début des festivités de Hanoukka, une fusillade a éclaté. Au moins douze personnes ont perdu la vie sur place, et une vidéo montrant un homme s'emparant d'une arme à feu a commencé à circuler en ligne. Ces images sont à l'origine des erreurs commises par Grok par la suite. Le chatbot peine à identifier correctement la personne dans la vidéo. De nombreuses réponses donnent un nom différent ou décrivent la situation de manière factuellement inexacte. Certaines réponses sont complètement hors sujet, Grok abordant ensuite des sujets liés aux conflits au Moyen-Orient.

Les réponses de Grok indiquent que l'IA peine à distinguer correctement des informations similaires. Le chatbot confond parfois les événements de Bondi Beach avec d'autres incidents survenus aux États-Unis, comme la fusillade de l'université Brown. Dans ses réponses, il combine les deux événements en un seul récit, ce qui contribue à la confusion des utilisateurs. La société xAI, responsable de Grok, n'a pas encore publié de déclaration officielle à ce sujet. On ignore si ces erreurs sont dues à des problèmes techniques temporaires ou si elles sont apparues après les dernières mises à jour. Quoi qu'il en soit, cet incident ternit une nouvelle fois l'image du chatbot. Par le passé, Grok s'est montré prompt à insulter les personnalités politiques, mais il commet ici des erreurs manifestement inadmissibles.

Dans un lycée de Floride, un système de détection d'armes basé sur l'intelligence artificielle a confondu une clarinette avec une arme à feu, provoquant l'arrêt complet du dispositif de sécurité et le confinement de l'établissement. L'incident s'est produit mardi au lycée Lawton Chiles d'Oviedo. Une alarme automatique a déclenché l'alerte rouge à l'école, et l'administration ainsi que la police ont été dépêchées sur place. Ce n'est qu'après une enquête approfondie qu'il est apparu clairement que la menace présumée provenait d'un élève qui transportait un instrument de musique. La directrice de l'école, Melissa Laudani, a informé les parents des événements, soulignant qu'il n'y avait aucune menace réelle pour les élèves ou le personnel. Elle a également encouragé les jeunes à discuter avec eux des comportements susceptibles d'être mal interprétés par les systèmes de sécurité de l'établissement. Ses paroles étaient censées rassurer les parents, mais le simple fait de déclencher l'alarme a soulevé des inquiétudes et des questions quant à la fiabilité de la technologie, qui détermine de plus en plus le fonctionnement quotidien des établissements d'enseignement aux États-Unis.

Les écoles publiques du comté de Seminole utilisent la plateforme ZeroEyes, un système commercial de détection des menaces basé sur l'analyse vidéo en temps réel. Cette technologie s'intègre aux caméras de surveillance existantes et utilise des algorithmes de vision par ordinateur entraînés sur des centaines de milliers d'images représentant différents types d'armes à feu. L'idée est que, lorsque l'algorithme détecte une arme potentielle, l'enregistrement soit envoyé aux analystes du centre de surveillance de l'entreprise, où l'alerte doit être confirmée avant d'avertir l'établissement scolaire et les services d'urgence. Dans le cas de l'incident d'Oviedo, cette étape n'a pas empêché le déclenchement des procédures d'urgence. Des documents publics indiquent que le district scolaire verse environ 250 000 $ pour un abonnement au système ZeroEyes. Cependant, les responsables de l'éducation n'ont pas précisé si cette technologie a déjà permis de déjouer une menace réelle. Les statistiques officielles concernant le nombre de fausses alertes et les taux de détection d'armes font également défaut. L'entreprise affirme être présente dans 43 États et collaborer avec des dizaines de districts scolaires, notamment en Floride, mais les rapports publics sur la fiabilité du système restent limités.

Suite à cet incident, les parents réclamant une plus grande transparence se font de plus en plus entendre. Des questions se posent quant aux réels avantages de la mise en place de ce système et quant à la fiabilité des informations reçues par les établissements scolaires pour en évaluer le fonctionnement. Les critiques soulignent que l'absence d'audits indépendants favorise une confiance aveugle dans cette technologie. Les analystes de la sécurité publique affirment que de telles solutions peuvent créer une fausse impression de contrôle plutôt que de réduire réellement le risque de violence. Les fausses alertes fréquentes entraînent du stress, des perturbations des activités et des interventions inutiles des forces de l'ordre. Les organisations de défense des droits civiques alertent depuis longtemps sur le recours croissant à la surveillance par intelligence artificielle (IA) dans les établissements scolaires. Selon les experts, les systèmes générant de faux positifs pourraient exposer les élèves à des confinements répétés et à une présence policière accrue, ce qui nuirait à la sécurité et au climat d'apprentissage. L'affaire d'Oviedo est venue s'ajouter à ce débat, illustrant la facilité avec laquelle les algorithmes peuvent confondre des objets du quotidien avec de véritables menaces.

Face à la pression exercée par Gemini , OpenAI lance GPT 5.2 , doté d'une suite de fonctionnalités dédiées aux tâches spécialisées et aux flux opérationnels complexes . Les nouveautés concernent principalement la gestion de tâches complexes , de l'analyse de documents volumineux à la production de documentation technique. L'entreprise se proclame « leader en matière de benchmarks concrets », avec une nette amélioration de la qualité des opérations de raisonnement , ainsi qu'une plus grande stabilité lors des séries de production plus longues . La variante GPT 5.2 Thinking obtient d'excellents résultats lors des évaluations professionnelles. Dans le benchmark GDPval , qui mesure les tâches de connaissances structurées dans 44 professions, le modèle atteint 70,9 % de réponses considérées comme correctes ou comparables à celles des experts du secteur, contre 38,8 % pour GPT-5. Le temps de production est plus court et les coûts de l'API sont réduits grâce à une meilleure efficacité des jetons. Lors de tests internes dédiés à la modélisation par des analystes financiers juniors , la série 5.2 atteint un score moyen de 68,4 % , ce qui représente une amélioration par rapport à la génération précédente. Les résultats comprennent des activités telles que la construction de modèles à trois bilans et des simulations de rachats par endettement . Une comparaison côte à côte avec les versions précédentes montre des documents plus cohérents et mieux formatés , tant dans les feuilles de calcul que dans les présentations , y compris dans des cas comme la création de modèles de planification des effectifs qui intègrent plusieurs départements et variables.

Côté programmation , GPT 5.2 Thinking obtient un score de 55,6 % sur SWE Bench Pro , qui propose des scénarios concrets dans quatre langages différents. Sur SWE Bench Verified , plus proches des situations de maintenance Python, ce score atteint 80 % . Les retours des développeurs font état d'une meilleure gestion du refactoring, du débogage et de la mise en œuvre de requêtes complexes. La série s'améliore également dans les applications front-end , y compris dans les cas nécessitant des interfaces avec des éléments tridimensionnels, comme le démontrent des exemples où le modèle génère des applications complètes dans un seul fichier HTML . Dans la gestion de contexte long , GPT 5.2 Thinking atteint des valeurs proches de 100 % dans la variante à quatre indices du test MRCR jusqu'à 256 000 jetons , ce qui permet d'analyser des documents tels que des rapports d'entreprise, des contrats complexes, des recherches scientifiques et des projets multi-fichiers. Au niveau de la vision , les erreurs sont considérablement réduites lors de la lecture des interfaces graphiques et logicielles . Dans les scénarios nécessitant l'identification des composants et de leur disposition spatiale, le modèle peut identifier les éléments de la carte électronique avec une plus grande précision, même sur des images de faible qualité.

L'invocation d'outils atteint un score de 98,7 % au test de performance Tau2 Telecom , ce qui est particulièrement utile pour les flux de travail nécessitant des séquences d'opérations coordonnées, comme la gestion des dossiers clients. Dans un exemple évalué, GPT 5.2 gère l'intégralité du processus de modification de réservation de vol, d'attribution de sièges spéciaux et de procédures d'indemnisation. Dans les disciplines scientifiques et mathématiques , GPT 5.2 Pro obtient un score de 93,2 % sur GPQA Diamond , tandis que GPT 5.2 Thinking obtient un score de 40,3 % sur FrontierMath dans les catégories 1 à 3, démontrant une résolution plus fiable des problèmes à plusieurs étapes. En matière de sécurité , le modèle réduit les réactions inappropriées dans des domaines sensibles tels que la santé mentale et l'automutilation , avec des améliorations mesurables des évaluations internes. Un système de détection de l'âge est mis en place pour activer automatiquement des protections supplémentaires.

La gamme GPT 5.2 est disponible à partir des abonnements payants de ChatGPT et désormais également via l' API . Le coût est de 1,75 $ (environ 1,60 €) pour un million de jetons entrants et de 14 $ (environ 13 €) pour un million de jetons sortants. La version GPT 5.2 Pro coûte 168 $ (environ 153 €) pour un million de jetons générés. Les versions 5.1 restent utilisables pour le moment et leur arrêt n'est pas prévu à court terme. Le communiqué de presse d'OpenAI remercie également Nvidia et Microsoft , qui ont fourni l'infrastructure basée sur les GPU NVL72 H100 , H200 et GB200 pour la phase d'entraînement. Cela montre que dans le domaine de l'IA, les sept géants du numérique collaborent étroitement. Il est clair, cependant, que la sortie de GPT-5.2 est une réponse à Gemini 3 Pro : nous ne nous souvenons pas d’un lancement précédent d’OpenAI aussi riche en benchmarks et comparaisons , manifestement destinés à souligner les progrès accomplis . Or, quiconque utilise régulièrement des modèles de langage (LLM) sait pertinemment que l’usage réel et la perception de l’utilisateur sont souvent très éloignés des benchmarks , à tel point qu’un pan entier de la recherche est consacré à l’invention de nouvelles méthodes pour « mesurer l’intelligence » : une tâche loin d’être simple.