En 2025, l’IA a largement révélé ses capacités d’action et de codage dépassant le strict contexte d’aide à la complétion de code pour laquelle elle commençait à être massivement employée depuis 2024.
Et même si Anthropic avec Claude Sonnet est souvent montré en exemple à suivre et considérée comme la référence en matière de codage, il ne faut pas non plus oublier qu’OpenAI a joué un rôle prépondérant dans cette démocratisation du codage par IA avec la famille Codex. Lancé initialement comme une spécialisation de GPT‑3 pour la génération de code, Codex a rapidement évolué vers des modèles capables d’interagir avec des environnements de développement complets. GPT‑4.1 a introduit une meilleure compréhension du contexte applicatif, tandis que GPT‑5‑Codex et GPT‑5.1‑Codex‑Max ont franchi un cap en matière de raisonnement multi‑étapes, d’usage du terminal et d’exécution de tâches longues.
Lancé ce week-end, GPT‑5.2‑Codex s’inscrit dans cette continuité, mais affiche une ambition encore plus large : devenir un agent de génie logiciel à l’échelle industrielle. Cette sortie de GPT-5.2-Codex s’inscrit aussi dans le « Code Red » (Code Rouge) annoncé fin Novembre en interne chez OpenAI pour focaliser toute l’entreprise sur un « go-to-market » rapide tout azimuth afin de permettre à la firme de Sam Altman de reprendre les devants sur les modèles multimédia (GPT-5.2 Thinking et GPT-5.2 Pro), sur la génération et l’édition d’images (GPT-Image 1.5) et sur le codage avec ce nouveau GPT-5.2-Codex. En une semaine, OpenAI aura renouvelé tous ses modèles phares et remis la pression sur Google et son Gemini 3 comme sur Anthropic et Claude 4.5.
GPT‑5.2‑Codex, une spécialisation assumée
GPT‑5.2‑Codex n’est pas un simple dérivé de GPT‑5.2. Il s’agit d’un modèle explicitement optimisé pour le travail de longue durée sur de grands dépôts de code, là où GPT‑5.2 reste un modèle généraliste orienté vers la connaissance et la productivité intellectuelle. OpenAI résume cette approche en parlant de « modèle de programmation agentique le plus avancé pour l’ingénierie logicielle à l’échelle professionnelle ».
La différence clé réside dans la gestion du contexte. GPT‑5.2‑Codex introduit une « compaction native du contexte » (déjà inaugurée avec GPT-5.1-Codex-Max il y a un mois), permettant de conserver une compréhension cohérente d’un projet sur des sessions prolongées, sans explosion des coûts en tokens. « GPT‑5.2‑Codex est désormais meilleur pour le travail à horizon long, avec une compréhension fiable des contextes étendus et un appel d’outils plus robuste », explique OpenAI. Cette capacité se traduit concrètement par une meilleure exécution de refactorisations massives, de migrations technologiques ou de constructions de fonctionnalités complexes.
Performances et cas d’usage
Sur les benchmarks de référence, GPT‑5.2‑Codex affiche des gains mesurés mais significatifs. Il atteint 56,4 % de réussite sur SWE‑Bench Pro, dépassant GPT‑5.2 et les versions précédentes de Codex.
Sur Terminal‑Bench 2.0, qui évalue l’usage du terminal et la résolution de tâches système, le modèle atteint 64 % de précision, confirmant sa progression dans les environnements réels de développement.
Au‑delà des chiffres, OpenAI met en avant des usages concrets : navigation dans de vastes codebases, refactorisation orientée performance, réduction de la consommation mémoire ou amélioration des temps de réponse applicatifs.
Le modèle bénéficie également de capacités visuelles renforcées, capables d’interpréter des captures d’écran, des diagrammes techniques ou des maquettes d’interface pour générer des prototypes fonctionnels.
Un accent marqué sur la cybersécurité
De façon plus surprenant, ce modèle de codage se révèle également très significativement supérieur sur toutes les tâches de cybersécurité défensive. Le Dev n’est donc pas son seul terrain de prédilection.
OpenAI observe « un saut net de performance » sur les évaluations de type capture‑the‑flag, utilisées pour simuler des scénarios d’attaque et de défense. Ces capacités permettent d’assister les équipes dans la détection de vulnérabilités, l’analyse de correctifs et la validation de configurations sécurisées.
Cette orientation n’est pas anodine. Car il ne faudrait pas non plus que les usages de cybersécurité offensive se multiplie grâce à ce modèle. OpenAI accompagne donc la sortie du modèle d’un déploiement prudent, avec un programme d’accès restreint pour les professionnels de la sécurité. « Nous croyons qu’un déploiement progressif, avec des partenaires de confiance, est essentiel pour équilibrer accessibilité et sécurité », souligne OpenAI.
Limites, déploiement et intégration
Malgré ses avancées, GPT‑5.2‑Codex n’est pas exempt de limites. Les gains de performance restent incrémentaux sur certains benchmarks, et des comparaisons indépendantes montrent que des modèles concurrents, notamment à bas coût (comme Gemini 3 Flash), peuvent surpasser Codex sur des tâches spécifiques.
GPT‑5.2‑Codex est déjà disponible dans l’écosystème « Codex » (accessible aussi depuis ChatGPT), les extensions IDE et les environnements cloud d’OpenAI.
Côté API, pas de rupture attendue, tout a été pensé pour que son intégration dans les workflows existants soit transparente. Mais son ouverture sera progressive et ne débutera qu’en 2026.
Sur le plan économique, GPT‑5.2‑Codex est accessible aux utilisateurs payants de ChatGPT, avec une ouverture progressive de l’API. Les coûts exacts varient selon les usages mais la tarification de l’API n’a pas encore été officialisée. Il faudra attendre 2026.
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