Qu’est-ce que GPT-5.4, et à quoi servent ses versions Thinking et Pro?

Hier, le jeudi 5 mars 2026, OpenAI a lancé GPT-5.4, qu’elle présente comme son modèle le plus performant et le plus efficace pour le travail professionnel. Dans ChatGPT, il apparaît sous le nom GPT-5.4 Thinking, un modèle de raisonnement qui prend le temps de travailler un problème avant de répondre. Un GPT-5.4 Pro plus puissant et plus coûteux est aussi offert. Les développeurs peuvent utiliser les deux par l’API et dans Codex, l’agent de programmation d’OpenAI.

Plus tôt cette semaine, OpenAI a mis à jour son modèle rapide de tous les jours. Ce lancement se situe à l’autre bout de la gamme : les modèles soigneux et plus lents que les gens choisissent pour les rapports, l’analyse, le code et les tâches en plusieurs étapes.

Ce qu’OpenAI a lancé

Un jeton est un petit morceau de texte, souvent une partie de mot. Dans l’API, GPT-5.4 peut prendre jusqu’à 1 million de jetons de contexte, le texte qu’un modèle peut garder en vue d’un coup; c’est assez pour plusieurs longs livres. TechCrunch note que c’est de loin la plus grande fenêtre qu’OpenAI ait offerte. Dans ChatGPT, la fenêtre de GPT-5.4 Thinking reste la même qu’avant.

OpenAI dit que le nouveau modèle intègre la force en programmation de GPT-5.3-Codex, son modèle spécialisé en code lancé en février, dans un modèle général qui gère aussi le travail de bureau. Le passage au nom 5.4 vise à marquer cette fusion.

Comment fonctionnent les nouvelles capacités?

Un plan que vous pouvez orienter. Pour les questions plus longues, GPT-5.4 Thinking commence maintenant par un court aperçu de la façon dont il va aborder la tâche. Si le plan part dans la mauvaise direction, vous pouvez ajouter des consignes pendant qu’il travaille encore, au lieu d’attendre une réponse terminée et de tout recommencer.

Utilisation de l’ordinateur. C’est la capacité de faire fonctionner un logiciel comme le fait une personne : regarder une capture d’écran, décider où cliquer, taper, puis vérifier le résultat. OpenAI dit que GPT-5.4 est son premier modèle polyvalent qui intègre cette fonction (computer use). Sur OSWorld-Verified, un test qui consiste à accomplir des tâches sur un bureau simulé, il obtient 75,0 %, contre 47,3 % pour GPT-5.2, et au-dessus des 72,4 % rapportés pour des humains. Les développeurs peuvent aussi fixer des règles pour déterminer quand le modèle doit s’arrêter et demander une confirmation.

Recherche d’outils. Les agents se connectent souvent à de nombreux outils, comme des agendas, des bases de données et des espaces de stockage de fichiers. Normalement, la description de chaque outil est collée dans le prompt, ce qui gaspille des jetons. Avec la recherche d’outils (tool search), le modèle reçoit une liste courte et ne consulte la description complète d’un outil que lorsqu’il en a besoin. Dans un test avec 36 serveurs d’outils connectés, OpenAI dit que cela a réduit l’utilisation de jetons de 47 %, avec la même exactitude.

Travail de bureau et exactitude. OpenAI s’est concentrée sur les tableurs, les présentations et les documents. Sur GDPval, un test de vrais livrables dans 44 professions, GPT-5.4 a égalé ou dépassé des professionnels dans 83,0 % des comparaisons, contre 70,9 % pour GPT-5.2. Sur des prompts où les utilisateurs avaient signalé des erreurs, ses affirmations individuelles étaient 33 % moins susceptibles d’être fausses.

Tous ces scores viennent d’OpenAI, même si certaines entreprises externes citées au lancement, comme Mercor, disent qu’il arrive aussi en tête de leurs propres tests de travail juridique et financier.

Un exemple concret : une tâche de recherche orientable

Comme GPT-5.4 Thinking montre d’abord son plan, il vaut la peine d’écrire une demande qui invite à la correction :

J’exploite une petite boulangerie. À partir du tableur des ventes de 2025
en pièce jointe, construis une feuille de synthèse qui montre les revenus
mensuels, les meilleurs et les pires produits, et un graphique des ventes
en semaine par rapport à la fin de semaine. Montre-moi ton plan avant de
commencer, et signale les lignes aux chiffres manquants ou bizarres au
lieu de deviner.

1. Le modèle présente ses étapes : nettoyer les données, regrouper par mois et par produit, construire le graphique.
2. Vous remarquez qu’il prévoit de traiter les jours fériés comme des jours de semaine et vous ajoutez, en cours de réponse : « Compte les jours fériés comme des jours de fin de semaine. »
3. Il s’ajuste et continue, puis énumère les lignes qu’il n’a pas pu utiliser.

Pourquoi c’est important

Ce lancement montre où OpenAI place ses paris : sur des agents qui terminent du vrai travail de bureau et de programmation, et pas seulement sur la conversation. L’utilisation de l’ordinateur, une immense fenêtre de contexte et la recherche d’outils servent toutes le même but : permettre à un modèle de mener une longue tâche à travers de nombreux programmes en ayant moins besoin d’être pris par la main.

Il fait aussi monter le prix du niveau supérieur. GPT-5.4 coûte plus cher par jeton que GPT-5.2, même si OpenAI soutient qu’il a souvent besoin de moins de jetons pour le même travail. Côté sécurité, OpenAI considère que GPT-5.4 a une capacité élevée (High) en cybersécurité selon son Preparedness Framework (cadre de préparation), son règlement interne pour les risques graves, et le déploie avec une surveillance et des contrôles d’accès supplémentaires. Elle a aussi publié un nouveau test qui suggère que le modèle est mauvais pour cacher délibérément son raisonnement, ce qui aide les chercheurs qui surveillent ce raisonnement pour y repérer des signes de mauvais comportement.

Faut-il utiliser GPT-5.4 Thinking ou GPT-5.4 Pro?

Pour la plupart des utilisateurs payants de ChatGPT, GPT-5.4 Thinking est le bon choix. Il s’en tire bien en recherche, en rédaction, en analyse de tableurs et en programmation, montre un plan que vous pouvez corriger, et il est inclus dans les forfaits Plus, Team et Pro.

GPT-5.4 Pro s’adresse aux problèmes les plus difficiles, quand une meilleure réponse vaut une longue attente et un prix élevé : questions de recherche ardues, analyses juridiques ou financières complexes, ou code épineux. Dans l’API, il coûte douze fois plus cher par jeton que le modèle standard : les développeurs devraient donc vérifier si la version standard suffit déjà.

Pour les questions rapides de tous les jours, ni l’un ni l’autre n’est nécessaire; le modèle rapide Instant répond plus vite. Une bonne habitude consiste à commencer avec Instant, à passer à Thinking quand une tâche comporte plusieurs étapes, et à réserver Pro au rare travail où l’effort supplémentaire rapporte clairement.