Que sont o3 et o4-mini d’OpenAI, et qu’est-ce qui change quand un modèle de raisonnement peut utiliser des outils?

Hier, le 16 avril 2025, OpenAI a lancé deux nouveaux modèles de sa « série o », la famille entraînée à réfléchir avant de répondre : o3 et o4-mini. Les utilisateurs payants de ChatGPT peuvent les choisir dès aujourd’hui, les développeurs peuvent les appeler par l’API, et les utilisateurs gratuits peuvent essayer o4-mini.

La grande nouvelle n’est pas seulement qu’ils obtiennent de meilleurs résultats aux tests. C’est que ces modèles de raisonnement peuvent maintenant utiliser tous les outils qu’offre ChatGPT, et choisir eux-mêmes quand s’en servir. Posez une question qui exige des chiffres à jour, un calcul et un graphique, et le modèle peut chercher, calculer et dessiner d’un seul coup, en réfléchissant entre chaque étape.

Ce qu’OpenAI a lancé

OpenAI présente o3 comme son modèle de raisonnement le plus puissant, fort en programmation, en mathématiques, en sciences et en compréhension d’images. Dans des évaluations menées par des experts externes, il a commis 20 % moins d’erreurs majeures que o1, le premier modèle de la série, sur des tâches difficiles tirées du monde réel. o4-mini est plus petit et optimisé pour la vitesse et le coût. Il excelle particulièrement en mathématiques, en programmation et dans les tâches visuelles, et comme il coûte moins cher à faire tourner, ChatGPT permet beaucoup plus de messages avec lui.

Les résultats sont ceux d’OpenAI, tels que rapportés par TechCrunch, qui note que o3-mini avait obtenu 49,3 % au même test de programmation. Un jeton est un morceau de mot; un million de jetons équivaut à environ 750 000 mots.

Dans ChatGPT, les nouveaux modèles remplacent o1, o3-mini et o3-mini-high dans le menu des modèles, aux côtés d’une variante appelée o4-mini-high qui consacre plus d’effort à chaque réponse. Les clients Enterprise et Edu y auront accès une semaine plus tard. OpenAI affirme aussi qu’un o3-pro plus puissant, avec la prise en charge complète des outils, devrait suivre d’ici quelques semaines.

Comment fonctionne un modèle de raisonnement avec des outils?

Un modèle de raisonnement écrit une chaîne de pensée privée, une série d’étapes intermédiaires, avant de donner sa réponse finale. Imaginez un élève qui fait ses calculs au brouillon avant de recopier une réponse propre sur sa copie d’examen. Les modèles précédents de la série o, dans ChatGPT, faisaient cette réflexion en grande partie seuls. o3 et o4-mini peuvent s’arrêter au milieu de leur réflexion pour utiliser un outil, lire le résultat et continuer à raisonner.

OpenAI a entraîné ce comportement par apprentissage par renforcement, une méthode où le modèle essaie de nombreuses approches et est récompensé pour celles qui fonctionnent. L’entreprise affirme avoir appris aux modèles non seulement comment utiliser les outils, mais aussi quand il vaut la peine de s’en servir. Elle rapporte aussi que l’apprentissage par renforcement suit la même tendance observée lors de l’entraînement des modèles GPT précédents : plus de puissance de calcul donne de meilleurs résultats, tout comme le fait de laisser le modèle réfléchir plus longtemps.

Penser avec des images est la deuxième nouvelle capacité. Les modèles précédents pouvaient décrire une photo. Ces modèles peuvent intégrer une image au raisonnement lui-même, et utiliser des outils pour l’agrandir, la faire pivoter ou la recadrer en cours de route. OpenAI affirme que cela aide avec les images floues, à l’envers ou de mauvaise qualité, comme une photo de tableau blanc prise rapidement avec un téléphone.

Un exemple concret

L’annonce d’OpenAI propose ce genre de demande : comment la consommation d’énergie de cet été en Californie se comparera-t-elle à celle de l’an dernier? Voici comment le modèle peut décomposer la tâche :

1. Chercher sur le Web les données publiques des services publics sur la consommation passée et actuelle.
2. Exécuter du Python pour nettoyer les chiffres et bâtir une prévision simple.
3. Faire un graphique qui compare les deux étés.
4. Expliquer les principaux facteurs derrière la prévision, et chercher de nouveau s’il manque quelque chose.

Vous pouvez écrire vous-même un prompt semblable :

J’ai joint une photo de mon budget d’avril écrit à la main.
Lis les montants, additionne-les par catégorie et fais un graphique à barres.
Dis-moi ensuite quelle catégorie a le plus augmenté par rapport à mars,
qui se trouve sur la deuxième photo. Si un chiffre n’est pas clair, dis-le.

La dernière phrase compte : elle permet au modèle de signaler ce qu’il ne peut pas lire au lieu de deviner.

Pourquoi c’est important

L’utilisation d’outils fait passer un modèle de raisonnement du statut de penseur minutieux à quelque chose de plus proche d’un assistant de recherche. TechCrunch note que les modèles de raisonnement mènent maintenant le domaine, alors que plusieurs laboratoires, dont Google, Anthropic et DeepSeek, lancent les leurs. OpenAI affirme que o3 et o4-mini sont généralement à la fois plus intelligents et moins chers que les modèles qu’ils remplacent, ce qui rend le raisonnement minutieux pratique pour les questions de tous les jours.

OpenAI présente aussi ce lancement comme une étape dans une direction : réunir le raisonnement de la série o avec la conversation naturelle et l’utilisation d’outils de ses modèles GPT. Sur le plan de la sécurité, l’entreprise affirme avoir refait ses données d’entraînement aux refus pour ces modèles et que ses tests les ont placés tous deux sous le niveau de risque « High » de son Preparedness Framework (cadre de préparation), l’échelle interne qu’elle utilise pour juger des capacités dangereuses.

La même annonce a présenté Codex CLI, un agent de programmation à code source ouvert pour le terminal qui utilise ces modèles par défaut.

Lequel choisir dans ChatGPT, o3 ou o4-mini?

Choisissez o3 pour les questions où la qualité compte plus que la vitesse : une analyse complexe, un bout de code délicat, un graphique ou un diagramme à interpréter avec soin, ou une recherche qui combine plusieurs sources. Il répond généralement en moins d’une minute, mais il consomme une plus grande part de votre quota de messages.

Choisissez o4-mini pour les nombreuses questions de tous les jours qui profitent quand même d’une réflexion étape par étape, comme des devoirs de mathématiques, un résumé rapide de données ou une courte tâche de programmation. Ses limites plus élevées en font le meilleur choix par défaut pour un usage fréquent, et o4-mini-high est là quand vous voulez un peu plus de soin.

Peu importe votre choix, donnez au modèle le matériel dont il a besoin, précisez la forme que doit prendre la réponse et demandez-lui de signaler tout ce qu’il n’a pas pu vérifier. Le raisonnement réduit les erreurs; il ne les élimine pas.