Découvrez l'histoire des modèles GPT d'OpenAI, de GPT-1 à GPT-4o, et comment chaque génération a fait progresser la compréhension, l'utilisabilité et la sécurité des modèles de langage.
Les modèles GPT forment une famille de grands modèles de langage conçus pour prédire le mot suivant dans une séquence de texte. Ils lisent d'énormes quantités de texte, apprennent les motifs d'utilisation du langage, puis utilisent ces motifs pour générer du texte, répondre à des questions, écrire du code, résumer des documents, et bien plus encore.
L'acronyme explique l'idée centrale :
Comprendre comment ces modèles ont évolué aide à saisir ce qu'ils peuvent ou ne peuvent pas faire, et pourquoi chaque génération semble représenter un saut en capacités. Chaque version reflète des choix techniques et des compromis concernant la taille du modèle, les données d'entraînement, les objectifs et le travail sur la sécurité.
Cet article propose un aperçu chronologique et de haut niveau : des premiers modèles de langage et de GPT-1, en passant par GPT-2 et GPT-3, jusqu'à l'instruction tuning et ChatGPT, puis GPT-3.5, GPT-4 et la famille GPT-4o. Nous examinerons les grandes tendances techniques, l'évolution des usages et ce que ces changements laissent présager pour l'avenir des grands modèles de langage.
Avant GPT, les modèles de langage étaient déjà au cœur de la recherche en NLP. Les premiers systèmes étaient des modèles n‑grammes, qui prédisaient le mot suivant à partir d'une fenêtre fixe de mots précédents en utilisant des comptages simples. Ils servaient à la correction orthographique et à l'autocomplétion basique, mais peinaient avec le contexte à longue portée et la rareté des données.
La grande étape suivante fut les modèles de langage neuronaux. Les réseaux feed‑forward puis les réseaux récurrents (RNN), en particulier les LSTM et GRU, apprenaient des représentations distribuées des mots et pouvaient, en principe, gérer de plus longues séquences. Parallèlement, des modèles comme word2vec et GloVe ont popularisé les embeddings de mots, montrant que l'apprentissage non supervisé sur du texte brut pouvait capturer une riche structure sémantique.
Cependant, les RNN étaient lents à entraîner, difficiles à paralléliser et restaient limités sur les contextes très longs. La percée est arrivée avec l'article de 2017 “Attention Is All You Need”, qui a introduit l'architecture transformer. Les transformers ont remplacé la récurrence par l'auto‑attention, permettant au modèle de relier directement n'importe quelles positions d'une séquence et rendant l'entraînement hautement parallèle.
Cela a ouvert la porte à l'échelle des modèles de langage bien au‑delà de ce que les RNN pouvaient gérer. Les chercheurs ont commencé à observer qu'un large transformer entraîné à prédire le token suivant sur d'immenses corpus textuels pouvait apprendre syntaxe, sémantique et même des compétences de raisonnement sans supervision spécifique à la tâche.
L'idée clé d'OpenAI a été de formaliser cela comme un pré‑entraînement génératif : d'abord entraîner un grand transformer decoder‑only sur un corpus Internet‑scale pour modéliser le texte, puis adapter ce même modèle à des tâches en aval avec un entraînement minimal supplémentaire. Cette approche promettait un modèle généraliste plutôt que de nombreux modèles étroits.
Ce changement conceptuel — passer de petites solutions spécifiques à tâche à un grand transformeur pré‑entraîné génératif — a préparé le terrain pour GPT-1 et toute la série GPT qui a suivi.
GPT-1 a marqué le premier pas d'OpenAI vers la série GPT que nous connaissons aujourd'hui. Publié en 2018, il comptait 117 millions de paramètres et reposait sur l'architecture Transformer introduite par Vaswani et al. en 2017. Bien que modeste par rapport aux normes ultérieures, il a cristallisé la recette de base suivie par tous les GPT ultérieurs.
GPT-1 a été entraîné selon une idée simple mais puissante :
Pour le pré‑entraînement, GPT-1 apprenait à prédire le token suivant sur du texte principalement tiré de BooksCorpus et de sources de type Wikipédia. Cet objectif—la prédiction du mot suivant—ne nécessitait pas d'étiquettes humaines, ce qui permettait au modèle d'absorber un large éventail de connaissances sur le langage, le style et les faits.
Après le pré‑entraînement, le même modèle était fine‑tuné en apprentissage supervisé sur des benchmarks NLP classiques : analyse de sentiment, question‑réponse, entailment textuel, etc. Une petite tête de classification était ajoutée, et la plupart du modèle était entraînée de bout en bout sur chaque jeu de données étiqueté.
Le point méthodologique clé était que le même modèle pré‑entraîné pouvait être légèrement adapté à de nombreuses tâches, au lieu d'entraîner un modèle séparé pour chaque tâche depuis zéro.
Malgré sa taille relativement réduite, GPT-1 a apporté plusieurs enseignements influents :
GPT-1 montrait déjà des traces précoces de généralisation zéro‑shot et few‑shot, même si l'évaluation restait majoritairement basée sur le fine‑tuning pour chaque tâche.
GPT-1 n'était pas destiné au déploiement grand public ni à une API développeur. Plusieurs facteurs l'ont maintenu dans le domaine de la recherche :
Pour autant, GPT-1 a établi le modèle type : pré‑entraînement génératif sur de larges corpus textuels, suivi d'un fine‑tuning simple. Chaque GPT ultérieur peut être vu comme un descendant mis à l'échelle, affiné et de plus en plus capable de ce premier transformeur génératif pré‑entraîné.
GPT-2, publié en 2019, a été le premier modèle GPT à attirer une attention mondiale. Il a étendu l'architecture de GPT-1 de 117 millions à 1,5 milliard de paramètres, montrant jusqu'où le simple fait d'augmenter l'échelle d'un modèle transformer de langage pouvait aller.
Architecturalement, GPT-2 ressemblait beaucoup à GPT-1 : un décodeur transformer entraîné pour la prédiction du token suivant sur un large corpus web. La différence clé était l'échelle :
Ce saut de taille a considérablement amélioré la fluidité, la cohérence sur de longs passages et la capacité à suivre des prompts sans entraînement spécifique à la tâche.
GPT-2 a amené de nombreux chercheurs à repenser ce que la simple prédiction du token suivant pouvait accomplir.
Sans aucun fine‑tuning, GPT-2 pouvait accomplir des tâches zéro‑shot comme :
Avec quelques exemples dans le prompt (few‑shot), les performances s'amélioraient souvent. Cela laissait entrevoir que de grands modèles de langage pouvaient représenter en interne une large gamme de tâches, utilisant des exemples en contexte comme une interface de programmation implicite.
La qualité de génération impressionnante a déclenché l'un des premiers grands débats publics autour des grands modèles de langage. OpenAI a initialement retenu la version complète à 1,5B, citant des inquiétudes sur :
OpenAI a adopté une publication échelonnée :
Cette approche progressive fut l'un des premiers exemples d'une politique de déploiement IA explicite axée sur l'évaluation des risques et la surveillance.
Même les plus petits checkpoints GPT-2 ont déclenché une vague de projets open source. Les développeurs ont fine‑tuné des modèles pour l'écriture créative, l'autocomplétion de code et des chatbots expérimentaux. Les chercheurs ont sondé les biais, les erreurs factuelles et les modes de défaillance.
Ces expérimentations ont modifié la perception des grands modèles de langage : d'artefacts de recherche de niche à moteurs de texte généralistes. L'impact de GPT-2 a fixé des attentes — et soulevé des inquiétudes — qui ont façonné la réception de GPT-3, ChatGPT et des modèles de la classe GPT-4 dans l'évolution continue de la famille GPT d'OpenAI.
GPT-3 est arrivé en 2020 avec le chiffre médiatique de 175 milliards de paramètres, plus de 100 fois la taille de GPT-2. Ce simple chiffre a attiré l'attention : il suggérait un pouvoir de mémorisation considérable mais, surtout, il a libéré des comportements peu observés à plus petite échelle.
La découverte marquante avec GPT-3 fut l'in‑context learning. Au lieu de fine‑tuner le modèle sur de nouvelles tâches, on pouvait coller quelques exemples dans le prompt :
Le modèle n'actualisait pas ses poids ; il utilisait le prompt comme une sorte de jeu d'entraînement temporaire. Cela a mené à des notions de zero‑shot, one‑shot et few‑shot prompting, et a déclenché la première vague de prompt engineering : formuler soigneusement instructions, exemples et formatage pour obtenir de meilleurs comportements sans toucher au modèle sous‑jacent.
Contrairement à GPT-2, dont les poids téléchargeables existaient, GPT-3 a été rendu disponible principalement via une API commerciale. OpenAI a lancé une bêta privée de l'OpenAI API en 2020, positionnant GPT-3 comme un moteur de texte généraliste que les développeurs pouvaient appeler via HTTP.
Cela a déplacé les grands modèles de langage du domaine de la recherche vers une plateforme large. Plutôt que d'entraîner leurs propres modèles, startups et entreprises pouvaient prototyper des idées avec une clé API et payer au token.
Les premiers adoptants ont rapidement exploré des usages devenus ensuite classiques :
GPT-3 a montré qu'un modèle général accessible via API pouvait alimenter une large gamme d'applications, préparant le terrain pour ChatGPT et les systèmes GPT-3.5 et GPT-4.
Le GPT-3 de base n'était entraîné que pour prédire le prochain token sur du texte internet‑scale. Cet objectif le rendait bon pour prolonger des motifs, mais pas nécessairement pour faire ce que les gens demandent. Les utilisateurs devaient souvent élaborer des prompts savamment, et le modèle pouvait :
Les chercheurs ont appelé cet écart entre ce que veulent les utilisateurs et ce que fait le modèle le problème d'alignement : le comportement du modèle n'était pas régulièrement aligné sur les intentions humaines, les valeurs ou les attentes de sécurité.
InstructGPT (2021–2022) a été un tournant. Plutôt que de s'entraîner uniquement sur du texte brut, OpenAI a ajouté deux étapes clés sur GPT-3 :
Cela a produit des modèles qui :
Dans des études utilisateurs, des modèles InstructGPT plus petits étaient préférés à des modèles GPT‑3 de plus grande taille non alignés, montrant que l'alignement et la qualité d'interface peuvent compter plus que l'échelle brute.
ChatGPT (fin 2022) a étendu l'approche InstructGPT au dialogue multi‑tours. C'était essentiellement un modèle de classe GPT-3.5, fine‑tuné avec SFT et RLHF sur des données conversationnelles plutôt que sur des instructions en une seule passe.
Au lieu d'une API ou d'un playground destiné aux développeurs, OpenAI a lancé une interface de chat simple :
Cela a abaissé la barrière pour les non‑techniciens. Pas besoin d'expertise en prompt engineering, pas de code, pas de configuration—il suffisait de taper et d'obtenir des réponses.
Le résultat a été une percée grand public : une technologie reposant sur des années de recherche sur les transformers et l'alignement est devenue accessible à quiconque a un navigateur. L'instruction tuning et le RLHF ont rendu le système suffisamment coopératif et sûr pour une large diffusion, tandis que l'interface de chat a transformé un modèle de recherche en produit global et outil du quotidien.
GPT-3.5 a marqué le moment où les grands modèles de langage ont cessé d'être principalement des curiosités de recherche pour devenir des utilitaires du quotidien. Il se situe techniquement entre GPT-3 et GPT-4 en capacités, mais son importance réelle tient à son accessibilité et son aspect pratique.
Techniquement, GPT-3.5 a affiné l'architecture GPT-3 avec de meilleures données d'entraînement, une optimisation mise à jour et un vaste tuning d'instructions. Des modèles de la série — incluant text-davinci-003 et plus tard gpt-3.5-turbo — ont été entraînés pour mieux suivre les instructions en langage naturel que GPT-3, répondre plus sûrement et maintenir des conversations multi‑tours cohérentes.
Cela en a fait une étape naturelle vers GPT-4. GPT-3.5 a préfiguré des tendances qui définiraient la génération suivante : un meilleur raisonnement pour les tâches courantes, une meilleure gestion de prompts longs et un comportement de dialogue plus stable, le tout sans le saut complet de complexité et de coût associé à GPT-4.
La première version publique de ChatGPT fin 2022 était propulsée par un modèle de classe GPT-3.5, fine‑tuné avec RLHF. Cela a considérablement amélioré la façon dont le modèle :
Pour beaucoup, ChatGPT a été la première expérience pratique d'un grand modèle de langage, et il a fixé les attentes sur ce que devrait ressentir un « chat IA ».
gpt-3.5-turbo et pourquoi il est devenu le choix par défautQuand OpenAI a publié gpt-3.5-turbo via l'API, il offrait un équilibre convaincant entre prix, vitesse et capacités. Il était moins cher et plus rapide que les modèles GPT-3 antérieurs, tout en fournissant un meilleur suivi des instructions et une meilleure qualité de dialogue.
Cet équilibre a fait de gpt-3.5-turbo le choix par défaut pour de nombreuses applications :
GPT-3.5 a donc joué un rôle de transition décisif : suffisamment puissant pour débloquer des produits réels à grande échelle, économique pour être massivement déployé, et suffisamment aligné pour être utile dans les flux de travail quotidiens.
GPT-4, publié par OpenAI en 2023, a marqué le passage d'un « grand modèle de texte » à un assistant généraliste avec des compétences de raisonnement renforcées et une entrée multimodale.
Comparé à GPT-3 et GPT-3.5, GPT-4 a moins mis l'accent sur le simple compte de paramètres et plus sur :
La famille comprend notamment gpt-4 et, plus tard, gpt-4-turbo, qui vise à offrir une qualité égale ou supérieure à moindre coût et latence.
Une des caractéristiques phares de GPT-4 est sa capacité multimodale : en plus du texte, il peut accepter des images. Les utilisateurs peuvent :
Cela a rendu GPT-4 moins limité au texte et plus proche d'un moteur de raisonnement général qui communique via le langage.
GPT-4 a aussi été entraîné et affiné avec un accent renforcé sur la sécurité et l'alignement :
Des modèles tels que gpt-4 et gpt-4-turbo sont devenus des choix de référence pour des usages de production sérieux : automatisation du support client, assistants de codage, outils éducatifs et recherche de connaissances. GPT-4 a préparé le terrain pour des variantes ultérieures comme GPT-4o et GPT-4o mini, qui ont poussé plus loin l'efficacité et l'interaction en temps réel tout en héritant des progrès de raisonnement et de sécurité de GPT-4.
GPT-4o ("omni") marque un virage de « performance maximale quel qu'en soit le coût » vers « rapide, abordable et toujours disponible ». Il est conçu pour offrir une qualité comparable à GPT-4 tout en étant beaucoup moins cher à exploiter et suffisamment rapide pour des expériences interactives en direct.
GPT-4o unifie texte, vision et audio dans un même modèle. Plutôt que d'assembler des composants séparés, il gère nativement :
Cette intégration réduit la latence et la complexité. GPT-4o peut répondre en quasi‑temps réel, diffuser des réponses au fil de la génération et basculer sans friction entre modalités au sein d'une même conversation.
Un objectif clé de GPT-4o est l'efficacité : améliorer le rapport performance/prix et réduire la latence par requête. Cela permet à OpenAI et aux développeurs de :
Le résultat est que des capacités autrefois réservées à des API coûteuses deviennent accessibles aux étudiants, amateurs, petites startups et équipes explorant l'IA pour la première fois.
GPT-4o mini pousse l'accessibilité plus loin en échangeant une partie de la capacité maximale contre la vitesse et un coût ultra‑faible. Il convient particulièrement pour :
Parce que 4o mini est économique, les développeurs peuvent l'intégrer dans bien plus d'endroits—applications, portails clients, outils internes—sans craindre des factures d'utilisation élevées.
Ensemble, GPT-4o et GPT-4o mini étendent les fonctionnalités avancées de GPT aux cas d'usage multimodaux, conversationnels et en temps réel, tout en élargissant l'accès pratique aux modèles de pointe.
Plusieurs courants techniques traversent chaque génération de modèles GPT : l'échelle, le feedback, la sécurité et la spécialisation. Ensemble, ils expliquent pourquoi chaque nouvelle sortie semble qualitativement différente, pas seulement plus grande.
Une découverte clé derrière le progrès des GPT est celle des lois d'échelle : en augmentant les paramètres du modèle, la taille du jeu de données et le compute de manière équilibrée, les performances s'améliorent de façon lisse et prévisible sur de nombreuses tâches.
Les premiers modèles ont montré que :
Cela a conduit à une approche systématique :
Les modèles GPT bruts sont puissants mais indifférents aux attentes utilisateur. Le RLHF les transforme en assistants utiles :
Au fil du temps, cela a évolué vers instruction tuning + RLHF : d'abord fine‑tuner sur de nombreuses paires instruction‑réponse, puis appliquer RLHF pour affiner le comportement. Cette combinaison sous‑tend les interactions de type ChatGPT.
À mesure que les capacités augmentaient, la nécessité d'évaluations de sécurité systématiques et d'une application des politiques s'est accrue.
Les pratiques techniques incluent :
Ces mécanismes s'itèrent régulièrement : de nouvelles évaluations découvrent des modes de défaillance qui alimentent les données d'entraînement, les reward models et les filtres.
Les premières versions étaient centrées sur un seul « modèle phare » avec quelques variantes plus petites. Avec le temps, la tendance s'est orientée vers des familles de modèles optimisées pour différentes contraintes et usages :
Sous le capot, cela reflète une pile mûre : architectures et pipelines d'entraînement partagés, puis fine‑tuning ciblé et couches de sécurité pour produire un portefeuille plutôt qu'un monolithe unique. Cette stratégie multi‑modèle est désormais une tendance technique et produit centrale de l'évolution GPT.
Les modèles GPT ont fait passer l'IA basée sur le langage d'un outil de recherche de niche à une infrastructure sur laquelle de nombreuses personnes et organisations s'appuient.
Pour les développeurs, les modèles GPT se comportent comme un « moteur de langage » flexible. Plutôt que de coder des règles, on envoie des prompts en langage naturel et on reçoit en retour du texte, du code ou des sorties structurées.
Cela a changé la conception logicielle :
De nombreux produits s'appuient désormais sur GPT comme composant central plutôt que comme simple fonctionnalité ajoutée.
Les entreprises utilisent les GPT à la fois en interne et face au client.
En interne, les équipes automatisent le tri du support, rédigent des e-mails et rapports, assistent la programmation et l'assurance qualité, et analysent documents et logs. En externe, GPT alimente chatbots, copilotes dans des suites de productivité, assistants de codage, outils de contenu et copilotes de domaine pour la finance, le droit, la santé, etc.
Les API et produits hébergés rendent possible l'ajout de fonctionnalités linguistiques avancées sans gérer l'infrastructure ni entraîner des modèles maison, abaissant la barrière d'entrée pour les petites et moyennes structures.
Les chercheurs utilisent GPT pour brainstormer des hypothèses, générer du code d'expérimentation, rédiger des articles et explorer des idées en langage naturel. Enseignants et étudiants s'appuient sur GPT pour des explications, des exercices, du tutorat et de l'aide linguistique.
Écrivains, designers et créateurs utilisent GPT pour l'élaboration, l'idéation, la construction de mondes et le polissage de brouillons. Le modèle devient moins un remplaçant qu'un collaborateur accélérant l'exploration.
La diffusion des GPT soulève aussi des problèmes sérieux. L'automatisation peut déplacer certains emplois tout en créant de nouvelles demandes, poussant les travailleurs vers de nouvelles compétences.
Comme GPT est entraîné sur des données humaines, il peut refléter et amplifier des biais sociaux s'il n'est pas correctement cadré. Il peut aussi produire des informations plausibles mais incorrectes, ou être détourné pour produire du spam, de la propagande et d'autres contenus trompeurs à grande échelle.
Ces risques ont motivé des travaux sur les techniques d'alignement, des politiques d'utilisation, la surveillance et des outils de détection et de traçabilité. Équilibrer les nouvelles applications puissantes avec la sécurité, l'équité et la confiance reste un défi ouvert à mesure que les modèles GPT progressent.
À mesure que les modèles GPT gagnent en capacités, les questions centrales évoluent de « peut‑on les construire ? » vers « comment devons‑nous les construire, déployer et gouverner ? »
Efficacité et accessibilité. GPT-4o et GPT-4o mini laissent entrevoir un avenir où des modèles de haute qualité tournent à moindre coût, sur des serveurs plus petits et peut‑être sur des appareils personnels. Questions clés :
Personnalisation sans surapprentissage. Les utilisateurs veulent des modèles qui mémorisent préférences et styles sans fuiter de données ou devenir biaisés. Les questions ouvertes incluent :
Fiabilité et raisonnement. Même les meilleurs modèles hallucinent, échouent silencieusement ou se comportent de façon imprévisible en cas de distribution shift. La recherche porte sur :
Sécurité et alignement à grande échelle. À mesure que les modèles gagnent en autonomie via des outils et l'automatisation, les maintenir alignés avec des valeurs humaines—et les garder alignés lors de mises à jour continues—reste un défi. Cela inclut le pluralisme culturel : quelles valeurs sont encodées et comment gérer les désaccords ?
Régulation et normes. Gouvernements et groupes industriels élaborent des règles sur la transparence, l'utilisation des données, le watermarking et le reporting d'incidents. Questions ouvertes :
Les systèmes GPT futurs seront probablement plus efficaces, plus personnalisés et plus intégrés aux outils et organisations. Parallèlement à ces capacités, on peut s'attendre à des pratiques de sécurité plus formelles, des évaluations indépendantes et des contrôles utilisateurs plus clairs. L'histoire de GPT-1 à GPT-4 montre des progrès réguliers, mais aussi que les avancées techniques doivent aller de pair avec la gouvernance, la contribution sociale et une mesure attentive des impacts réels.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) sont de grands réseaux de neurones entraînés à prédire le mot suivant dans une séquence. En faisant cela à grande échelle sur d'immenses corpus textuels, ils apprennent la grammaire, le style, des faits et des schémas de raisonnement. Une fois entraînés, ils peuvent :
Connaître l'histoire permet de clarifier :
Cela aide aussi à fixer des attentes réalistes : les GPT sont d'excellents apprenants de motifs, mais pas des oracles infaillibles.
Les jalons clés comprennent :
L'instruction tuning et le RLHF rendent les modèles plus alignés sur ce que veulent les utilisateurs.
Ensemble, ils :
GPT-4 se distingue des modèles antérieurs sur plusieurs points :
GPT-4o et GPT-4o mini sont optimisés pour la vitesse, le coût et l'usage en temps réel plutôt que pour la seule performance maximale.
Les développeurs utilisent souvent les modèles GPT pour :
L'accès via API permet d'intégrer ces capacités sans entraîner ni héberger ses propres modèles.
Les modèles GPT actuels présentent des limitations importantes :
Plusieurs tendances devraient façonner les futurs systèmes GPT :
L'article propose des lignes directrices pratiques :
Ces changements font passer GPT-4 d'un simple générateur de texte à un assistant généraliste.
Ils rendent les fonctionnalités avancées de GPT économiquement viables pour un plus large public.
Pour les usages critiques, les sorties doivent être vérifiées, contraintes avec des outils (récupération, validateurs) et accompagnées d'une supervision humaine.
L'orientation générale va vers des systèmes plus capables mais aussi plus contrôlés et responsables.
Utiliser les GPT efficacement revient à associer leurs forces à des garde‑fous et à une bonne conception produit.