OpenAI lance une nouvelle course à l’IA avec le modèle « Garlic » pour affronter Gemini 3 et Opus 4.5

Google et Anthropologie

OpenAI se prépare à une nouvelle manche dans la course aux modèles de langage géants, avec le développement d’un modèle de langage avancé dont le nom de code est « Garlic », une initiative visant à répondre aux avancées impressionnantes réalisées par Google avec Gemini 3 et Anthropic avec Opus 4.5. Le nouveau modèle est présenté en interne comme un point d’inflexion dans la stratégie d’OpenAI pour retrouver sa position à l’avant-garde de la course à l’IA.

Un rapport publié par The Information révèle que Mark Chen, directeur de la recherche d’OpenAI, a informé un certain nombre de collègues la semaine dernière que Garlic était plus performant dans les tests internes et que, dans certains points de référence, ses résultats dépassaient ceux des modèles concurrents.

Excellence dans la programmation et la pensée logique

Selon la même source, le nouveau modèle s’est montré très performant lorsqu’il a été directement comparé au Gemini 3 de Google et à l’Opus 4.5 d’Anthropic, en particulier dans les tâches qui requièrent une grande maîtrise du codage et la capacité de raisonner et de résoudre des problèmes complexes.

Ces premiers résultats renforcent la conviction d’OpenAI que Garlic peut être un atout puissant face aux nouveaux modèles des concurrents, à une époque où la qualité de la programmation et du raisonnement est devenue un critère clé pour juger de la force des modèles de langage.

Schémas de lancement et de dénomination possibles

Le rapport indique qu’OpenAI prévoit de publier une version bêta de Garlic dès que possible, en espérant qu’elle arrivera aux utilisateurs sous la forme de GPT-5.2 ou GPT-5.5 au début de l’année prochaine. Cette démarche s’inscrit dans le cadre d’une tentative manifeste d’accélérer le rythme des publications et de reprendre l’initiative sur un marché qui se fait rapidement concurrence en termes d’innovation et de capacités.

Ceci intervient à un moment où l’entreprise est de plus en plus sollicitée, Google ayant réussi à positionner le Gemini 3 comme un acteur clé de la nouvelle génération de modèles multimodaux, qu’il s’agisse de compréhension, de raisonnement ou de multimédia.

« Code Red et ChatGPT Optimisation

Le dévoilement de Garlic coïncide avec l’état d’alerte interne d’OpenAI, après que Sam Altman, le PDG de l’entreprise, a annoncé dans un mémo interne aux employés qu’il activait ce qu’il a décrit comme un « code rouge » afin d’améliorer d’urgence la qualité de ChatGPT.

Selon des rapports identiques, Altman a parlé à un certain nombre de ses employés d’un nouveau modèle d’inférence qu’OpenAI se prépare à lancer, confirmant qu’il surpasse Gemini 3 dans les évaluations internes. Le modèle, qui est dédié aux tâches de raisonnement profond et d’inférence, devrait arriver la semaine prochaine, dans le cadre d’une stratégie défensive et offensive face à la concurrence croissante de Google.

« L’ail et l’échalote : Différences d’approche et enseignements tirés

The Information note également que Garlic est différent d’un autre modèle en cours de développement au sein d’OpenAI, appelé Shallotpeat. Sam Altman a déclaré à ses employés en octobre dernier que « Shallotpeat » serait l’un des piliers sur lesquels l’entreprise s’appuierait pour concurrencer Google et son modèle Gemini 3.

Selon des initiés, Garlic a bénéficié d’une série de corrections de bogues apparues au cours des travaux sur Shallotpeat, en particulier dans la phase de pré-entraînement, au cours de laquelle le modèle est exposé à une énorme quantité de données provenant de l’internet et d’autres sources, afin d’apprendre des schémas et des relations entre elles.

Cette étape est cruciale pour la construction de l' »intelligence » du modèle. Le mois dernier, Google a annoncé des améliorations significatives de ses techniques de pré-entraînement dans Gemini 3, améliorations dont l’OpenAI a reconnu qu’elles posaient des problèmes similaires.

Traiter les problèmes de pré-entraînement et réduire la taille du modèle

Mark Chen a expliqué qu’au cours du développement de Garlic, OpenAI a abordé un certain nombre de problèmes fondamentaux liés à la phase de pré-entraînement et a pu obtenir de meilleures performances par rapport à GPT-4.5, qui était jusqu’à il y a quelques mois le modèle le plus important et le plus adopté au sein de l’entreprise, avant que son rôle dans la carte de développement ne soit relégué au second plan.

Il a noté que les optimisations ont permis d’intégrer le même niveau de connaissance, qui nécessitait auparavant des modèles à grande échelle, dans un modèle plus petit et plus efficace. Cette évolution signifie que l’entreprise peut atteindre des performances élevées à moindre coût, tant en termes de ressources informatiques que de temps de formation, un facteur critique dans la course aux mégamodèles.

Dans le même temps, M. Chen a révélé que les travaux ont déjà commencé sur un modèle plus grand et plus sophistiqué, basé sur les leçons tirées de l’expérience Garlic, ce qui signifie que le modèle actuel représente une étape de transition vers une nouvelle génération plus ambitieuse.

Étapes critiques avant le lancement public

Malgré les progrès accomplis, le rapport souligne que Garlic doit encore franchir un certain nombre d’étapes clés avant de pouvoir être utilisé de manière générale. Il s’agit notamment de la phase post-formation, au cours de laquelle le comportement du modèle est remodelé par des données plus spécialisées provenant de domaines tels que la médecine et le droit, et le style de réponse est affiné afin de répondre aux normes de qualité et de se conformer aux politiques de sécurité.

Le modèle sera également soumis à des tests approfondis et à des évaluations rigoureuses concernant les normes de sécurité, les systèmes d’atténuation des risques et le contrôle des biais, qui sont devenus un élément central de tout lancement d’un modèle de langage avancé, que ce soit à l’OpenAI ou chez d’autres acteurs majeurs de l’industrie.

À la lumière de ces développements, Garlic semble représenter non seulement un nouveau modèle, mais une tentative d’OpenAI de remodeler l’équilibre des forces sur le marché de l’IA, comme Google avec Gemini 3 et Anthropic avec Opus 4.5, dans une course qui devrait encore s’intensifier dans les mois à venir.