GPT-5, IA embarquée, open-weight, annonces à gogo… Et si on prenait 5 minutes pour se recentrer ?

Je fais une pause jusqu’à début septembre Et mes newsletters reprendront à partir du 15 septembre

Mais avant de couper, j’avais envie de revenir sur un point essentiel : derrière les promesses spectaculaires de l’IA, que construit-on vraiment ?

Parce qu’en quelques semaines, les annonces se sont multipliées… et finalement, très peu sont de vrais game changers.

🧠 GPT-5 est là. Et la promesse est immense… mais l’accueil est contrasté.

OpenAI le présente comme “parler à un expert de niveau doctorat (PhD)” — autrement dit, un spécialiste capable de fournir des réponses détaillées, nuancées et argumentées dans de nombreux domaines — avec raisonnement natif, pilotage d’outils, rapidité, robustesse. Mais les premiers retours utilisateurs sont loin d’être unanimes… et je partage ce sentiment.

En utilisation quotidienne depuis sa sortie, je ne vois pas de révolution. Certaines réponses sont plus rapides, mais souvent plus courtes, moins détaillées, parfois truffées d’erreurs surprenantes. On a encore une fois l’impression d’un lancement gonflé au marketing, avec la promesse du “game changer” qui ne se matérialise pas vraiment dans la pratique.

Les critiques les plus fréquentes depuis son lancement : • Réponses jugées plus courtes et moins détaillées que celles des modèles précédents • Suppression du choix des modèles : GPT-5 imposé par défaut sur ChatGPT, frustrant ceux qui préféraient GPT-4o • Erreurs manifestes dès les premières heures : fautes de raisonnement, approximations, orthographe hasardeuse • Limitation d’usage : le mode “GPT-5 Thinking” plafonné à 200 messages/semaine pour les abonnés Plus • Présentation critiquée pour ses graphiques jugés trompeurs, alimentant la méfiance

Face aux plaintes, OpenAI a déjà réintroduit l’accès à GPT-4o pour les abonnés payants et promis un meilleur système de sélection

Oui, GPT-5 apporte des avancées techniques (meilleure gestion du contexte, vitesse accrue), mais la perception reste très mitigée : le lancement est vu comme chaotique, et ses progrès ne compensent pas encore la frustration d’une partie de la communauté

👉 C’est exactement pour ça que je préfère concentrer mon énergie sur ce qui apporte vraiment de la valeur sur le terrain : des outils qui résolvent des problèmes concrets, optimisent un processus, créent de l’autonomie dans les équipes. Pas sur des effets d’annonce.

📸 Exemple parlant : GPT-5 affirme que les “R” de raspberry sont en 1re, 6e et 9e position Ce n’est pas grave. C’est révélateur. Personnellement, je ne sais pas encore si c’est une résistance au changement de ma part ou si GPT-5 demande vraiment une approche différente. Mais pour l’instant, je trouve que l’effet “shit-in → shit-out” est exacerbé : si l’on ne travaille pas ses prompts, la qualité chute vite, parfois même au fil d’une même conversation. J’espérais que GPT-5 ferait un pas vers une compréhension plus fluide des prompts en langage courant… c’est plutôt l’inverse : il faut soigner ses formulations encore plus qu’avant.

⚙️ Sur le terrain, l’IA utile avance. Par petits pas.

J’étais récemment chez Le Casier Français En 4h, on a monté un prototype IA de contrôle qualité sur ligne d’assemblage Dataset réel. Test en live. Premier retour positif

Pas de slide. Pas de “PhD reasoning” Juste un pas concret vers un outil qui résout un problème métier

Même logique avec NotebookLM, qui permet désormais de générer une synthèse vidéo à partir de vos documents Moins médiatisé que GPT-5, mais redoutablement efficace pour les formateurs, les étudiants, les managers

Ce ne sont pas des “démos IA”. Ce sont des outils qui servent

👨💻 Qui dit nouveau outils dit aussi des métiers qui évoluent, à commencer par le mien.

De plus en plus de missions m’amènent à combiner plusieurs casquettes : dev, product, design, coordination… Parce que les outils d’IA permettent de faire plus, plus vite Mais aussi parce que les équipes cherchent à redevenir autonomes

Aujourd’hui, grâce à l’IA, je peux livrer en quelques jours ce qui m’aurait pris des mois auparavant — et avec un haut niveau de qualité La différence ? Je sais architecturer et guider l’IA comme le ferait un CTO, tout en pilotant le projet comme un chef de produit Cette combinaison me permet d’aller vite sans sacrifier la structure et la cohérence

Le retour du “webmaster”, version 2025 ? Peut-être

On commence à voir de plus en plus le terme de “Product Engineer” et je l’aime bien : une sorte de mouton à 5 pattes qui comprend un besoin, prototype, livre… et enchaîne rapidement de nouvelles itérations grâce à l’IA.

Et cette évolution ne tient pas qu’aux outils hébergés dans le cloud. Elle est aussi portée par un autre mouvement de fond : l’open-weight, qui permet de faire tourner ses propres modèles IA là où on le souhaite, avec un contrôle total.

🔓 L’open-weight devient une norme. Et ce n’est pas anecdotique.

OpenAI a publié deux modèles open-weight (OSS-20B et OSS-120B) Oui, comme Mistral, Meta ou DeepSeek Mais quand le leader du marché passe lui aussi à l’ouverture… on sent que quelque chose bascule

Et surtout, ce n’est pas qu’un choix symbolique

Grâce à des outils comme LM Studio, il est désormais possible de faire tourner localement une version de GPT :

✅ hors ligne

✅ sans cloud

✅ avec vos propres données

✅ à partir de 16 Go de RAM pour le modèle OSS-20 d’OpenAI.

👉 Confidentialité, contrôle, souveraineté : ce n’est plus réservé aux experts avec data center. C’est à portée de laptop

La question n’est plus seulement technique, c’est une question de souveraineté : où tourne votre IA, qui contrôle vos données, qui peut y accéder ?

👓 Les géants de la tech dévoilent leurs visions IA tour à tour

En quelques semaines sur juin / juillet :

• OpenAI : IA gratuite, universelle, puissante

• Meta & Apple : IA personnelle, embarquée… mais on attend encore la concrétisation à grande échelle de cette promesse

• Microsoft: IA utile, responsable, tournée vers le cloud quantique

• Google : IA comme catalyseur de productivité

Ils font la course, déploient des outils toujours plus puissants… mais là n’est pas le cœur de la question. La vraie clé n’est pas dans la vision ou la puissance brute des modèles, mais dans l’usage concret qu’on en fait. Et c’est valable à tous les niveaux : entreprises, équipes, écoles. Et pour ça, vous avez la main.

📚 Ce que ça m’apprend aussi côté formation

Que ce soit en entreprise ou en école, je vois la même chose : ce n’est pas le niveau technologique qui bloque, c’est l’appropriation

Cette année, dans mes interventions à Ynov, Euridis, EMIC, j’ai vu monter une vraie attente : comprendre, tester, adapter Pas juste “utiliser un outil”, mais intégrer une logique IA dans sa manière de réfléchir, de produire, de décider

Et c’est exactement ce que je continuerai à développer à la rentrée :

👉 plus de modules IA ciblés

👉 plus de pédagogie appliquée

👉 plus de cas concrets dans mes FormActions

⏸️ Et maintenant ? Pause.

Je coupe jusqu’à début septembre Pas de newsletter d’ici là Reprise prévue le 15 septembre

À très vite, merci de me lire et passez une belle fin d’été 🙂