Ai
Georges Miloradovitch
Chercheur, rédacteur et intervieweur de cas d'utilisation
25 février 2025
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L’IA évolue rapidement, mais pas de la manière dont la plupart des gens le pensent. Les annonces tape-à-l’œil et le battage publicitaire ont tendance à se concentrer sur la puissance brute et la taille du modèle, mais les véritables avancées se produisent dans la façon dont l’IA s’intègre dans la résolution des problèmes quotidiens, dont elle comprend la complexité et dont elle s’adapte à la logique humaine.
ChatGPT 4.5 arrive à ce moment précis de transition. Ce grand modèle de langage signale un passage de l'IA en tant que générateur de réponses à l'IA en tant que penseur structuré. Mais qu'est-ce que cela signifie en pratique ? Et plus important encore, comment s'inscrit-il dans les tendances plus larges qui façonnent l'IA, l'automatisation et la façon dont les entreprises utilisent des outils low-code comme Latenode ?
La façon la plus simple de décrire ChatGPT 4.5 est la suivante : c'est la dernière étape avant qu'OpenAI n'intègre pleinement l'intelligence basée sur le raisonnement dans ses modèles. Pendant des années, les grands modèles linguistiques se sont appuyés sur la force brute : des milliards de paramètres, des ensembles de données d'entraînement massifs et des modèles statistiques. Mais la véritable intelligence ne se résume pas seulement au volume ; elle est aussi une question de structure.
L'une des plus grandes limites de l'IA a toujours été sa tendance à tirer des conclusions hâtives. Elle fournit des réponses sans vraiment montrer son raisonnement, comme un étudiant qui a mémorisé la clé de réponse mais n'a jamais compris le sujet. Si ChatGPT 4.5 restera hautement optimisé et efficace, il ne s'engagera pas dans un raisonnement structuré comme le feront les futurs modèles comme ChatGPT-5.
Cette progression met en évidence un moment clé : ChatGPT 4.5 est le dernier modèle non-CoT avant qu'OpenAI ne passe entièrement aux systèmes de raisonnement structurés.
Actuellement, OpenAI propose plusieurs modèles : GPT-4, GPT-4o, DALL-E et des modèles expérimentaux de la série O. Cela a entraîné une complexité dans le choix du modèle adapté aux différentes tâches. Selon la feuille de route officielle d'OpenAI, GPT-5 unifiera entièrement ces modèles afin que les utilisateurs n'aient plus besoin de choisir entre la profondeur, la vitesse ou les capacités spécialisées.
ChatGPT 4.5 n’introduira pas ce système unifié, mais servira de dernière itération avant le changement. Ce changement sera important : l’IA ne sera plus un ensemble d’outils différents, mais plutôt un système unique qui s’adaptera intelligemment aux besoins de l’utilisateur, passant de manière transparente entre des réponses rapides et un raisonnement approfondi lorsque cela est nécessaire.
Au fil des années, OpenAI a affiné chaque génération pour améliorer le raisonnement, l’efficacité et la convivialité. GPT-3.5 C'était la première étape vers des interactions plus fluides et plus humaines, mais il manquait de cohérence logique. Bien qu'il puisse générer du texte de manière fluide, il manquait de raisonnement structuré, produisant souvent des réponses qui semblaient plausibles mais qui étaient logiquement erronées.
GPT-4 L'approche a été améliorée en introduisant des capacités multimodales grâce à l'intégration de DALL-E et une meilleure rétention du contexte, ce qui la rend plus adaptée à la résolution de problèmes complexes. Cependant, elle restait limitée par l'efficacité du calcul et manquait d'un raisonnement étape par étape robuste.
La libération de GPT-4o a apporté un équilibre entre profondeur et vitesse, rendant les modèles d'IA plus réactifs. Cependant, son raisonnement était toujours implicite plutôt que structuré, ce qui signifie qu'il s'appuyait sur une génération probabiliste plutôt que sur une décomposition des problèmes en étapes logiques. La récente mise à jour de 4o a apporté un changement au modèle, lui permettant de générer des réponses plus humaines, certains utilisateurs admettant même qu'ils ont l'impression de le considérer comme un vieil ami.
Pendant ce temps, OpenAI a expérimenté des modèles de chaîne de pensée (CoT) dans o1 et o3, des systèmes d'IA pionniers capables de décomposer les problèmes en chaînes de raisonnement structurées. Ces modèles ont amélioré les performances dans les tâches de résolution de problèmes en décomposant en interne les requêtes complexes en étapes logiques avant de générer des réponses.
Enfin, la sortie de ChatGPT-4.5, le dernier modèle non basé sur la chaîne de pensée, poserait les bases de ChatGPT-5, qui devrait intégrer pleinement le traitement basé sur le raisonnement. ChatGPT-5 fusionnera les modèles précédents d'OpenAI dans un système unifié, permettant à l'IA de déterminer quand s'engager dans une réflexion approfondie et quand fournir des réponses rapides et intuitives.
ChatGPT 4.5 et ChatGPT 5 seront publiés sur Latenode en tant qu'intégrations plun-and-play nécessitant des jetons API ou des informations d'identification de compte. En attendant, consultez notre Intégration OpenAI.
ChatGPT 4.5 n'est pas le seul modèle à évoluer rapidement en termes de raisonnement, d'efficacité et de capacités multimodales. Alors qu'OpenAI affine son approche avec l'intelligence structurée, des concurrents comme Anthropic, DeepSeek et Google introduisent des modèles dotés de points forts distinctifs. Voici comment ChatGPT 4.5 se compare aux dernières innovations en matière d'IA.
Claude 3.7 Sonnet est un modèle de raisonnement hybride, alliant intuition rapide et résolution de problèmes structurée en profondeur. L'une de ses principales innovations est le raisonnement à plein régime, qui rend son processus de réflexion visible, améliorant ainsi la transparence et la confiance dans la prise de décision. Il a établi de nouvelles références en matière de raisonnement complexe, notamment en programmation, en analyse juridique et en applications scientifiques. Ce modèle sera bientôt publié sur Latenode sous forme d'intégration plug-and-play.
ChatGPT 4.5 devrait améliorer ses performances en résolution de problèmes mathématiques, en raisonnement général et en codage, en s'appuyant sur les avancées démontrées dans le modèle o3 d'OpenAI. Notamment, o3 a atteint un taux de réussite de 49.3 % sur le benchmark SWE-bench Verified, qui évalue les problèmes d'ingénierie logicielle du monde réel, surpassant le taux de réussite de 1 % d'o48.9.
Voir les intégrations Claude actuelles sur Latenode
DeepSeek R1 a fait forte impression avec ses capacités avancées de raisonnement mathématique et logique. Bien qu'il fonctionne avec moins de ressources de calcul que ses concurrents occidentaux, DeepSeek R1 rivalise directement avec les modèles de la série O d'OpenAI en matière de résolution de problèmes structurés, comme le montre par exemple un benchmark MMLU-Pro (Reasoning and Knowledge) d'Artificial Analysis.
Même après la sortie de ChatGPT 4.5 et GPT-5, DeepSeek R1 restera un concurrent sérieux. Conçu pour relever des défis créatifs, scientifiques et techniques, ce modèle bénéficie d'une fenêtre de contexte de 128 29, ce qui en fait une alternative convaincante pour les tâches complexes de raisonnement pilotées par l'IA. Cependant, il s'agit de l'un des modèles les plus lents du marché, générant seulement XNUMX jetons par seconde selon un test de référence d'AA testant la vitesse de sortie.
En comparaison, les modèles OpenAI ont toujours été connus pour leur grande vitesse. Par exemple, o3-mini propose 160 jetons par seconde, ce qui est le deuxième meilleur résultat en février 2025. GPT-4o offre 63 jetons par seconde, ce qui représente plus du double de la vitesse de DeepSeek. ChatGPT 4.5 devrait se situer entre o3 et ses concurrents, avec un taux approximatif de 120 à 140.
See Intégration d'AI DeepSeek, incluant DeepSeek R1 et DeepSeek V3 dans un seul nœud.
La série Gemini de Google se distingue par ses capacités multimodales, lui permettant de traiter du texte, des images et des fichiers. Gemini 1.5 et 2.0 disposent d'une fenêtre contextuelle d'un million de jetons, ce qui lui permet de conserver et d'analyser des quantités massives de données. Il est difficile d'imaginer que ChatGPT 1 aura une fenêtre contextuelle aussi large.
De plus, l'un des modèles les plus récents de Google, Gemini 2.0 Flash, est l'un des plus rapides et des moins chers du marché. En raison de la différence de génération, il bat GPT-4o dans GPQA Diamond, axé sur les tests du modèle sur des tâches scientifiques complexes, et la plupart des autres tests de performance. Étant donné que ChatGPT 4.5 sera un modèle de transition après la série O, nous devons nous attendre à des résultats au moins pas pires que ceux de Gemini.
See Intégration de l'IA de Google sur Latenode, y compris Gemini 1.5 et Gemini 2.0.
Tous les scénarios d'automatisation sont confrontés à des défis, non pas dans la manière dont ils sont conçus, mais dans la manière dont le contenu, les décisions et les intégrations générés par l'IA fonctionnent dans les cas d'entreprise. Lorsque ChatGPT 4.5 sera publié, il pourrait contribuer à résoudre les principaux problèmes qui ont rendu l'automatisation basée sur l'IA peu fiable ou inefficace pour de nombreux utilisateurs. Voici ce à quoi vous pouvez vous attendre :
De nombreux processus d’automatisation dépendent de l’IA pour générer des articles de blog, des e-mails clients, des réponses de chatbot ou des descriptions de produits. Cependant, les modèles existants ont souvent du mal à maintenir l’exactitude des faits, à adhérer au ton de la marque et à éviter les résultats génériques ou incohérents.
Cas d'utilisation: Imaginez un scénario automatisant les réponses par courrier électronique aux demandes des clients à l'aide de flux de travail qui intègrent ChatGPT, Intercom, ou GmailParfois, les réponses générées par l’IA nécessitent une révision humaine car elles contiennent des inexactitudes ou semblent robotiques.
Compte tenu de l'évolution vers plus de profondeur et de précision dans les réponses que nous pouvons voir dans tous les nouveaux modèles développés par OpenAI et d'autres sociétés, il est prudent de supposer qu'avec ChatGPT4.5, un tel scénario sur Latenode conserverait une plus grande précision factuelle, adapterait son ton en fonction des directives de la voix de la marque et ferait même référence aux données internes de l'entreprise s'il est connecté à une base de données pour éviter les hallucinations.
L'une des tâches principales de l'automatisation low-code est que l'IA ne se contente pas de générer des mots, elle traite et transforme également des données. Les modèles d'IA actuels interprètent parfois mal les informations structurées, introduisent des inexactitudes lors de la synthèse des profils ou inventent des détails manquants dans les dossiers professionnels.
Cas d'utilisation: Supposons qu'un système d'automatisation des RH enrichisse les dossiers des employés à l'aide d'un Grattoir de données LinkedIn combiné avec une base de données d'entreprise dans Google SheetsL'objectif est de mettre à jour les intitulés de poste, les compétences et les résumés professionnels, puis d'envoyer des e-mails de prospection à froid. L'IA peut mal interpréter les données LinkedIn, en supposant que des postes obsolètes sont des postes actuels ou en faisant correspondre de manière incorrecte les descriptions de poste aux profils des employés.
Compte tenu de la tendance vers une meilleure gestion du contexte et des invites dans le développement de tous les modèles d’IA, on peut supposer que ChatGPT 4.5 effectuera une vérification à plusieurs niveaux des données extraites avant de générer une réponse pour garantir que les descriptions restent factuelles.
De nombreux outils d'automatisation utilisent l'IA pour résumer de longs e-mails, des documents juridiques ou des commentaires de clients. Cependant, les modèles existants manquent souvent de détails clés ou ne parviennent pas à identifier ce qui est réellement pertinent.
Cas d'utilisation: Une start-up financière traite les factures à l'aide de l'automatisation sur Latenode qui intègre ChatGPT pour le traitement, Google Sheets comme base de données et Gmail pour l'envoi des factures aux clients. Certains modèles d'IA peuvent résumer les données de manière incorrecte, en omettant des détails cruciaux, c'est pourquoi ils nécessitent toujours un examen humain.
Bien que ChatGPT 4.5 ne dispose pas d'un raisonnement complet, il sera formé avec une meilleure compréhension du contexte, une précision factuelle et une adhésion rapide. Il peut aider à mieux structurer les réponses, garantissant que l'automatisation extrait ce qui compte vraiment dans les documents complexes.
ChatGPT 4.5 est la dernière itération avant que les modèles d'IA ne fassent le saut vers le raisonnement par chaîne de pensée et l'auto-optimisation. Nous nous dirigeons vers une époque où l'IA ne se contentera pas de contribuer à l'automatisation, mais l'améliorera de manière proactive. Elle ne se contentera pas d'exécuter des tâches : elle suggérera de meilleures idées, agira plus rapidement et offrira de meilleures façons de faire les choses.
C'est le changement qui se produit actuellement dans l'IA. Pas seulement des modèles plus grands. Pas seulement une meilleure précision. Mais une IA qui réfléchit avant de parler et planifie avant d'agir. La question n'est pas de savoir si cela va changer l'automatisation. La question est : serez-vous en avance sur la courbe, ou l'automatisation de l'IA sur Latenode vous aidera-t-elle à optimiser vos flux de travail avant même que vous ne réalisiez que le changement a eu lieu ? Essayez-le maintenant et voyez s'il répond à vos besoins !
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