Une annonce ambitieuse pour GPT‑6 par Sam Altman
- ARKTechNews

- 28 oct.
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OpenAI a récemment indiqué que son futur modèle GPT-6 visera des améliorations majeures par rapport à GPT-5, après un lancement jugé décevant par certains. Altman a notamment affirmé que "GPT-6 sera largement meilleur que GPT-5", et que GPT-7 surpassera encore GPT-6. Il a aussi souligné que le délai entre GPT-5 et GPT-6 devrait être plus court que celui entre GPT-4 et GPT-5, signe que l’entreprise veut accélérer les itérations.
Les axes d’amélioration annoncés : mémoire, personnalisation et vitesse
Selon les déclarations d’Altman et des articles d’analyse, GPT-6 se concentre sur trois grands axes : la capacité de mémoire (c’est-à-dire la faculté à retenir des informations sur l’utilisateur, la personnalisation) adaption aux goûts, routines et préférences individuelles, et un renforcement de la vitesse ou de l’échelle de raisonnement. La mémoire utilisateur est d’ailleurs citée comme une demande importante par Altman : "Les gens veulent de la mémoire". Cette orientation marque une différence par rapport aux versions antérieures, plus centrées sur la taille, la quantité de données et le coût.

Contexte et retour sur le lancement de GPT-5
Le lancement de GPT‑5 en août 2025 (selon plusieurs sources) a été accueilli avec réserve. De nombreux utilisateurs ont considéré que les progrès n’étaient pas à la hauteur de l’attente, notamment en termes de "révolution". OpenAI a reconnu certains problèmes dans le déploiement : Altman a admis avoir "screw up some things on the rollout" (rater quelques trucs pendant le déploiement). Dans ce contexte, GPT-6 est présenté comme une réponse stratégique : un modèle qui corrigera les lacunes perçues, restaurera la confiance des utilisateurs et poussera l’innovation plus loin.
Les promesses… et les questions qui restent
Les promesses sont fortes : un modèle plus rapide, plus fort, plus personnalisé. Certaines sources évoquent que GPT-6 pourrait être "dix fois" plus performant, l’idée d’un gain d’un ordre de grandeur. Toutefois, cette notion est à prendre avec prudence : elle est plus rhétorique qu’évaluable à ce stade public. Parmi les défis : la vie privée liée à la mémoire utilisateur, la mise en œuvre technique, l’évolutivité de l’infrastructure, et l’acceptation par le public. Altman a évoqué qu’il "est très probable que nous devions faire en sorte que le calcul de l’IA devienne abondant et bon marché". Il reste aussi que même avec ces progrès, Altman rappelle que l’IA ne reproduit pas encore certaines capacités humaines : "les modèles sont très bons pour la reconnaissance de motifs et la mémoire, mais pas pour avoir l’initiative ou tenir sur le long terme".
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