GPT-7 n'est pas encore sorti, mais l'essentiel des forces de recherche d'OpenAI est déjà tourné vers lui. Le 27 septembre 2026, Boris Power, responsable de la recherche appliquée chez OpenAI, a révélé en interview qu'environ 80 à 90 % des investissements de recherche de l'entreprise visent GPT-7, GPT-8 et les générations suivantes — parce que « l'essentiel de la valeur » vient des sauts de génération, et non des petites itérations au sein d'une même génération.
Selon le média tech The Decoder, Power a qualifié les mises à jour comme le passage de GPT-5.1 à 5.2 de paris délibérés à court terme : elles apportent des améliorations grâce à des données d'entraînement spécialisées et aident l'équipe à apprendre vite par essais et erreurs, mais en interne, ces mises à jour incrémentales sont vues comme « extrêmement myopes ». À ses yeux, le vrai bond n'a lieu que lorsqu'une nouvelle génération de modèles arrive — « tout le reste devient tout simplement bien meilleur » — et après chaque bond, l'équipe doit réapprendre où concentrer ses efforts pour obtenir des « gains rapides ».
Pourquoi les mises à jour « myopes » continuent quand même
Les propos de Power ne réclament pas la fin des mises à jour mineures ; ils établissent une priorité d'allocation des ressources : les sauts de génération fixent le plafond, les mises à jour mineures ne déterminent que la vitesse à laquelle on s'en rapproche au sein d'une génération. Pour OpenAI, la valeur des itérations 5.x réside dans « l'apprentissage plus rapide aujourd'hui », pas dans « la construction de l'avenir ». Cela explique aussi pourquoi les utilisateurs trouvent les petites mises à jour chiches — en interne, elles n'ont jamais été le front principal.
Chaque génération devient plus « facile à vivre »
Power a aussi livré un jugement sans rapport avec l'architecture des modèles : le principal goulot d'étranglement des assistants IA actuels n'est pas la qualité des modèles, mais l'intégration des utilisateurs. La plupart des utilisateurs de ChatGPT ignorent ce que l'IA peut réellement faire pour eux. L'ère GPT-4 exigeait des prompts soigneusement rédigés, GPT-5 est plus facile à utiliser mais réclame encore beaucoup de retours, et GPT-6 fonctionne déjà comme « un collègue compétent à qui l'on peut simplement confier un objectif ». Les futurs modèles devront présenter proactivement les possibilités et anticiper les besoins — exactement le type de problème qu'un saut de génération peut résoudre de manière systématique.
Ce que développeurs et utilisateurs doivent en retenir
Pour les développeurs, le message pratique est limpide : ne planifiez pas vos feuilles de route produit comme si les mises à jour 5.x étaient le plafond des capacités. C'est de la maintenance, pas un signal ; la vraie variable est le prochain saut de génération. OpenAI vient à peine de positionner GPT-6 Sol et Luna sur les tâches quotidiennes (OpenAI lance GPT-6 Sol et Luna : prix API divisés par deux, cap sur les tâches quotidiennes), que son centre de gravité de recherche est déjà au-delà — signe que les investissements en calcul et en talents de l'entreprise parient sur un avenir plus lointain. La concurrence ne reste pas immobile non plus : Gemini 4 de Google est déjà entré en post-entraînement précoce (Gemini 4 entre en post-entraînement précoce, la nouvelle direction de Google promet une sortie bien avant la fin de l'année). Pour les utilisateurs ordinaires, la conclusion est encore plus simple : mieux vaut attendre la prochaine génération que de courir après chaque petite mise à jour.
