En réponse directe à la montée en puissance de Google, OpenAI a dévoilé jeudi GPT-5.2, son modèle le plus abouti à ce jour. Déclinée en trois versions pour les professionnels, cette offensive technologique vise à stopper l’hémorragie d’utilisateurs et à redéfinir les standards du raisonnement complexe et du code.
C’est la réponse du berger à la bergère dans une course à l’armement qui ne connaît aucun répit.
Sam Altman a récemment déclenché un « code rouge » en interne face à la baisse de trafic de ChatGPT et la percée spectaculaire de Google Gemini 3. La priorité n’est plus à l’introduction de la publicité, mais à la reconquête pure et simple de la supériorité technique et des parts de marché perdues.
Pour ce faire, GPT-5.2 arrive avec une promesse de valeur économique concrète via trois déclinaisons distinctes : Instant pour la vitesse d’exécution, Thinking pour le raisonnement structuré (maths, code) et Pro pour une fiabilité maximale. Fidji Simo, directrice produit, l’affirme : ce modèle est taillé pour « débloquer des projets complexes multi-étapes » et s’imposer comme le socle par défaut des développeurs.
Une suprématie technique revendiquée
Sur le papier, les chiffres donnent le tournis.
OpenAI revendique la première place sur les benchmarks critiques de mathématiques, de sciences et de vision. Le mode Thinking de GPT-5.2 surpasserait ainsi le « Deep Think » de Gemini 3 et le Claude Opus 4.5 d’Anthropic sur la quasi-totalité des tests de raisonnement, notamment le redouté SWE-Bench Pro pour l’ingénierie logicielle.
Mais au-delà des scores bruts, c’est la fiabilité opérationnelle qui est visée. Le modèle affiche 38 % d’erreurs en moins que son prédécesseur et excelle dans le maintien d’une logique cohérente sur de longues séquences. Aidan Clark, responsable de la recherche, précise que cette compétence est vitale pour éviter les « erreurs subtiles qui s’accumulent », transformant l’outil en véritable allié pour la modélisation financière et le codage d’agents autonomes.
L’impasse coûteuse du calcul intensif
Cette course effrénée à l’intelligence a cependant un prix exorbitant.
OpenAI dépense désormais des sommes colossales en liquidités pour payer ses coûts d’inférence, ses crédits cloud habituels ne suffisant plus à couvrir l’addition. La stratégie repose sur un pari risqué : augmenter massivement les dépenses de calcul (compute) pour gagner la bataille de la qualité, en espérant que les revenus des entreprises suivront pour éponger la facture.
L’absence notable du jour concerne pourtant la génération d’images.
Google domine actuellement ce segment avec son modèle viral « Nano Banana » (Gemini 3 Pro Image), qui offre un rendu photoréaliste bluffant. OpenAI promet une riposte en janvier, mais pour l’heure, la firme de Sam Altman doit prouver que son engagement de 1 400 milliards de dollars dans l’infrastructure future est justifié par cette seule avancée sur le raisonnement textuel.
