OpenAI poursuit l’évolution de sa gamme de modèles GPT-5 en lançant GPT-5-Codex, une déclinaison de sa dernière génération de modèles faussement hybrides « GPT-5 » qui a été spécifiquement entraînée pour l’ingénierie logicielle.
L’histoire remonte à 2021, quand OpenAI avait présenté Codex comme modèle dérivé de GPT-3, pensé pour générer du code et alimenter GitHub Copilot. Depuis les choses ont bien changé. Codex est devenu chez OpenAI un véritable agent IA spécialisé dans le développement logiciel et capable de Générer du code à partir d’instructions en langage naturel, de corriger des bugs, d’éxécuter des tests, de proposer des pull requests, de réviser des bases de code complexes, etc.
Mais Codex était jusqu’ici animé par un modèle dérivé d’OpenAI o3. Or, depuis cet été, la jeune pousse star de l’IA a enfin lancé son très attendu GPT-5, un modèle généraliste de nouvelle génération aux capacités de réflexion avancées mais qui a plutôt jusqu’ici déçu par ses capacités de développement et de codage pas aussi avancées qu’attendu.
Et c’est justement ce qui fait tout l’intérêt de l’annonce du jour. OpenAI vient en effet de lancer GPT-5-Codex, une version de son dernier modèle recentrée sur les usages de développement et d’automatisation logicielle.
Un nouvel expert IA du dev
Contrairement à GPT-5, orienté usages larges, GPT-5-Codex est conçu pour exécuter des tâches complexes de développement : création de projets complets, ajout de fonctionnalités et de tests, refactorisation à grande échelle ou encore revue de code. OpenAI souligne qu’il peut fonctionner en mode collaboratif avec le développeur ou travailler de manière autonome pendant plusieurs heures, itérant et corrigeant jusqu’à obtenir un résultat opérationnel. « GPT-5-Codex combine deux compétences essentielles pour un agent de programmation : le travail interactif en binôme et l’exécution indépendante de tâches longues », explique ainsi l’éditeur.
Le modèle a également été calibré pour la détection de bogues critiques lors des revues de code, avec des évaluations menées sur des dépôts open source. Le modèle navigue dans la base de code, analyse les dépendances et exécute les tests pour valider la correction du code. Des ingénieurs logiciels expérimentés, sollicités pour évaluer les commentaires de révision générés, ont constaté que GPT-5-Codex soumet moins de commentaires incorrects, tout en ajoutant plus de « commentaires à fort impact ». Ses commentaires se révèlent plus pertinents et moins verbeux que ceux de ses prédécesseurs.
Un comportement plus dynamique et plus avisé
OpenAI met aussi en avant sa capacité d’adaptation (une qualité de base du modèle GPT-5) : rapide sur des demandes simples, mais capable de raisonner longuement et de tester sur des chantiers complexes. Dans ses environnements cloud, GPT-5-Codex peut en outre analyser des images ou des captures d’écran pour guider le développement d’interfaces.
GPT-5-Codex est désormais accessible à tous les utilisateurs ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu et Enterprise via les outils Codex – terminal, IDE (pour VS Code et dérivés), GitHub ou ChatGPT. Les entreprises peuvent configurer l’environnement Codex pour qu’il corresponde au plus près à leur environnement de développement réel, notamment via des fichiers AGENTS.md placés dans les dépôts pour guider le modèle.
OpenAI prévoit de rendre le modèle disponible aux clients API dans un futur proche, sans préciser de calendrier.
GPT-5-Codex devient le socle de la stratégie d’OpenAI pour positionner Codex non plus comme simple assistant de saisie, mais comme partenaire de développement agentique. Son nouveau modèle va devoir vite faire ses preuves et démontrer ses atouts car la concurrence est féroce face à Claude Code d’Anthropic, Cursor d’Anysphere ou GitHub Copilot de Microsoft.
Pour OpenAI, GPT-5-Codex représente une évolution significative dans l’automatisation du développement logiciel. Sa capacité à adapter son temps de traitement et ses performances améliorées en révision de code en font un outil potentiellement pertinent pour les équipes cherchant à optimiser leurs cycles de développement, tout en maintenant des standards de qualité élevés.
Autrement dit, GPT-5-Codex veut largement dépasser les enjeux de productivité individuelle des développeurs et laisse entrevoir aux DSI la perspective de confier des pans entiers de maintenance et d’évolution logicielle à une IA spécialisée. Reste à savoir quand les gains potentiels en robustesse et en vitesse de mise en production seront réellement tangibles. Ce qui impose préalablement de résoudre les nouveaux défis en matière de gouvernance et de sécurité applicative engendrés par l’invasion des agents IA d’ingénierie logicielle.
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