A retenir sur ce que GPT-5.1 peut faire pour les développeurs
GPT-5.1 accélère le codage avec des modes adaptatifs et sans raisonnement.
La nouvelle mise en cache rapide réduit les coûts des API pour les développeurs d'applications embarquées.
De nouveaux outils rendent les agents d'intelligence artificielle plus performants dans les IDE modernes.
OpenAI est de retour avec une nouvelle mise à jour 5.1 de son précédent modèle de grand langage GPT-5.
OpenAI utilise bien sûr l'IA pour coder plus rapidement. En outre, il a été prouvé que le codage par l'IA, entre les mains d'un codeur professionnel, est un multiplicateur de force et un accélérateur de projet presque magique.
Dans cet article, nous parlons de GPT-5.1 dans l'API. En d'autres termes, il s'agit d'envoyer des prompts à l'IA par l'intermédiaire d'un appel de fonction d'un programme (API) et de récupérer un résultat en tant que valeur de retour de cet appel.
Codex est désormais disponible dans une version 5.1
Cette fonctionnalité d'IA pilotée par l'API fonctionne dans les produits logiciels créés par les développeurs, mais comme les outils de développement eux-mêmes utilisent l'API pour fournir de l'intelligence, l'utilité de ces outils s'en trouve accrue. Les développeurs qui utilisent l'agent de codage Codex d'OpenAI en bénéficient également, car Codex est désormais disponible dans une version 5.1.
JetBrains, par exemple, est un fabricant d'excellents outils de développement. Bien que j'ai abandonné la plateforme JetBrains parce que VS Code est beaucoup plus largement utilisé, les produits JetBrains font toujours partie de mes favoris. En fait, en utilisant VS Code, certaines fonctionnalités de JetBrains me manquent parfois.
C'est pourquoi j'ai trouvé intéressant que Denis Shiryaev, responsable de l'écosystème AI DevTools chez JetBrains, décrive l'expérience de l'entreprise avec la nouvelle version GPT-5.1 dans un billet de blog OpenAI. Il a déclaré : “GPT 5.1 n'est pas juste un autre LLM - il est véritablement agentique, le modèle le plus naturellement autonome que j'ai jamais testé”.
“Il écrit comme vous, code comme vous, suit sans effort des instructions complexes et excelle dans les tâches frontales, s'intégrant parfaitement dans votre base de code existante”, a-t-il ajouté.
Examinons quelques-unes des raisons pour lesquelles le GPT-5.1 suscite un tel enthousiasme.
Raisonnement adaptatif
J'ai trouvé que le codage avec GPT-5 était étonnamment puissant, mais parfois fastidieux. Quelle que soit la question posée à l'IA, la réponse prenait du temps. Même la question la plus simple pouvait prendre quelques minutes avant de donner une réponse. Cela s'explique par le fait que toutes les requêtes sont envoyées au même modèle.
GPT-5.1 évalue le prompt et, selon que la question est facile ou difficile, il ajuste l'effort cognitif qu'il consacre à la réponse. Cela signifie que les questions simples n'auront plus le délai qui était si frustrant lors de l'utilisation de l'ancien modèle de codage.
Voici une question que j'ai posée à GPT-5 il y a quelques jours : “Veuillez vérifier mon travail. J'ai renommé EDD_SL_Plugin_Updater pour que chaque plugin qui l'utilise ait un nom unique afin d'éviter les conflits. J'ai mis à jour le nom de la classe dans le fichier updater, mis à jour le nom du fichier updater, puis mis à jour les références au fichier et à la classe dans le fichier principal du plugin. Pouvez-vous vérifier les plugins et vous assurer qu'il n'y a pas d'erreurs ? Faites-moi un rapport si vous trouvez quelque chose et n'apportez pas de modifications”.
Comment sont différenciées les requêtes ?
Il s'agit d'une requête importante, qui demande à l'IA d'analyser quelque 12 000 fichiers et de me fournir une analyse. Elle devrait utiliser toute la puissance de réflexion dont elle est capable.
En revanche, une demande comme “Quelle commande WP-CLI affiche la liste des plugins installés ?” est une requête très simple.
Il s'agit d'une recherche dans la documentation qui ne nécessite aucune intelligence réelle. Il s'agit simplement d'un pormpt permettant de gagner du temps, afin que je n'ai pas à basculer dans le navigateur et à effectuer une recherche sur Google.
Les appels à l'API sont facturés sur la base des jetons
Les réponses à la question rapide sont plus rapides et le processus utilise moins de jetons. Les jetons sont la mesure de la quantité de traitement utilisée. Les appels à l'API sont facturés sur la base des jetons, ce qui signifie que les questions de commodité simples coûteront moins cher à poser.
Il y a un autre aspect de ce processus qui est assez puissant, c'est ce qu'OpenAI décrit comme un “raisonnement profond plus persistant”. Rien n'est plus désagréable que d'avoir une longue conversation avec l'IA et de la voir perdre de vue ce dont vous parliez.
Désormais, OpenAI affirme que l'IA peut rester sur la bonne voie plus longtemps.
Mode “Pas de raisonnement”
Ce mode ne désactive pas la compréhension du contexte, l'écriture de code de qualité ou la compréhension des instructions. Il ne fait que désactiver l'analyse en profondeur du style “chaîne de pensée”. Ils devraient l'appeler le mode “ne pas trop réfléchir”.
Pensez-y de cette manière : nous avons tous un ami qui réfléchit trop à chaque question ou action. Il s'enlise, met une éternité à faire des choses simples et se retrouve souvent paralysé par l'analyse.
Bref, il y a un temps pour les grandes réflexions, et un temps pour choisir et passer à autre chose.
Idéal pour les recherches simples ou les tâches de base
Ce nouveau mode “pas de raisonnement” permet donc à l'intelligence artificielle d'éviter les délibérations habituelles étape par étape et de se contenter de sauter à une réponse. Il est idéal pour les recherches simples ou les tâches de base.
Ce mode réduit considérablement le temps de latence (temps de réponse). Il crée également une expérience de codage plus réactive, plus rapide et plus fluide.
En combinant le mode “pas de raisonnement” et le raisonnement adaptatif, l'IA peut prendre le temps de répondre à des questions difficiles, mais peut aussi répondre rapidement à des questions plus simples.
Mise en cache étendue des prompts
La mise en cache étendue des messages constitue un autre moyen de gagner en rapidité (tout en réduisant les coûts). Lorsqu'une IA reçoit un prompt, elle doit d'abord utiliser ses capacités de traitement du langage naturel pour analyser ce prompt et comprendre ce qui lui est demandé.
Ce n'est pas une mince affaire. Il a fallu des décennies aux chercheurs en intelligence artificielle pour amener les IA à comprendre le langage naturel, ainsi que le contexte.
Ainsi, lorsqu'un prompt est émis, l'IA doit effectuer un véritable travail de symbolisation, afin de créer une représentation interne à partir de laquelle elle pourra élaborer une réponse. Ce travail n'est pas sans coût en termes d'utilisation des ressources.
Les gains de vitesse et les économies pourraient être considérables
Si une question est posée à nouveau au cours d'une session et que le même message ou un message similaire doit être réinterprété, ce coût est à nouveau supporté. N'oubliez pas que nous ne parlons pas seulement des prompts qu'un programmeur donne à une API, mais aussi des prompts qui s'exécutent dans une application et qui peuvent souvent être répétées au cours de l'utilisation de l'application.
Prenons l'exemple d'un prompt détaillé destinée à un agent d'assistance à la clientèle, qui doit traiter le même ensemble de règles de base pour chaque interaction avec un client. L'analyse de ce prompt peut nécessiter des milliers de jetons et doit être effectuée des milliers de fois par jour.
En mettant le prompt en cache (et OpenAI le fait maintenant pour 24 heures), le prompt est compilé une fois et peut ensuite être réutilisé. Les gains de vitesse et les économies pourraient être considérables.
Une meilleure analyse de rentabilité pour les concepteurs
Toutes ces améliorations permettent à l'OpenAI de présenter à ses clients un meilleur dossier commercial pour les design-ins. Le design-in est un terme assez ancien, utilisé pour décrire le moment où un composant est conçu dans un produit.
Le design-in le plus célèbre (et le plus important) est probablement celui qui a vu IBM choisir le processeur Intel 8088 pour le premier PC IBM en 1981. Cette décision a lancé l'ensemble de l'écosystème x86 et a alimenté le succès d'Intel dans le domaine des processeurs pendant des décennies.
Aujourd'hui, Nvidia est le bénéficiaire d'énormes décisions de conception de la part des opérateurs de centres de données, avides de la plus grande puissance de traitement de l'IA qu'ils puissent trouver. Cette demande a poussé Nvidia à devenir l'entreprise la plus précieuse au monde en termes de capitalisation boursière, soit 5 000 milliards de dollars.
La manne des appels API
OpenAI bénéficie également de design-ins. CapCut est une application vidéo avec 361 millions de téléchargements en 2025. Temu est une application de shopping avec 438 millions de téléchargements en 2025. Si, par exemple, l'une ou l'autre entreprise devait intégrer l'IA dans son application, et si elle le faisait en utilisant les appels d'API d'OpenAI, OpenAI pourrait gagner beaucoup d'argent grâce au volume cumulé des appels d'API et à la facturation qui en découle.
Mais comme pour les composants physiques, le coût des marchandises vendues est toujours un problème pour les conceptions. Chaque fraction de centime dans le coût des marchandises vendues peut augmenter le prix final global ou avoir un impact dangereux sur les marges.
En définitive, si OpenAI peut réduire considérablement le coût des appels d'API tout en continuant à fournir une valeur d'IA, comme elle semble l'avoir fait avec GPT-5.1, il y a de bien meilleures chances qu'elle puisse justifier l'inclusion de GPT-5.1 dans les produits des développeurs.
Plus de nouvelles capacités
La version GPT-5.1 offre également de meilleures performances de codage. L'IA est plus facile à diriger et à bidouiller, ce qui signifie qu'elle suit mieux les instructions.
L'IA de codage réfléchit moins inutilement, est plus conversationnelle pendant les séquences d'appel d'outils et a un comportement plus amical pendant les interactions des séquences.
Il existe également un nouvel outil apply_patch qui facilite les séquences de codage en plusieurs étapes et les actions agentiques, ainsi qu'un nouvel outil shell qui fonctionne mieux lorsqu'il est demandé de générer des commandes en ligne de commande et d'évaluer et d'agir en fonction des réponses.
https://www.zdnet.fr/actualites/la-nouvelle-mise-a-jour-gpt-5-1-permet-aux-developpeurs-de-realiser-dimportantes-economies-de-temps-et-dargent-484929.htm