Que signifie GPT ? De GPT-1 au dernier modèle GPT actuel
Vous utilisez peut-être ChatGPT depuis un certain temps et vous vous êtes soudainement demandé : « Que veut dire GPT, au juste ? »
Dans cet article, je vais décomposer cela point par point, expliquer comment GPT fonctionne et montrer comment il alimente ChatGPT et d'autres outils d'IA que j'utilise au quotidien. À la fin, vous comprendrez la technologie qui sous-tend les conversations, la rédaction et la résolution de problèmes que GPT rend possibles.
Que veut dire GPT ?
GPT signifie Transformateur génératif pré-entraîné, et chaque mot décrit un aspect essentiel de son fonctionnement. Une fois que vous comprenez ces trois termes : Génératif, Pré-entraîné et Transformateur, on comprend mieux le concept.
1. Génératif : le « G » de GPT
Le « G » signifie Génératif, ce qui veut dire que GPT ne se contente pas de répéter ce qu’il a déjà vu : il crée du nouveau texte à chaque fois que vous écrivez quelque chose.
Imaginez que vous demandez à GPT :
« Écris une courte histoire sur un robot qui apprend à peindre. »
GPT ne va pas chercher une histoire toute faite sur Internet. Au lieu de cela, il commence à générer un mot après l'autre en fonction des probabilités qu'il a apprises pendant son entraînement. Par exemple, il pourrait commencer par « Il était une fois », puis prédire le mot suivant, par exemple « un », puis « roi », et ainsi de suite, en construisant une histoire complètement nouvelle au fur et à mesure.
Cela est possible parce que GPT a appris comment fonctionne le langage, et pas seulement le sens des mots. Il comprend les schémas, le ton, la structure des phrases et la manière dont les idées s’articulent. En résumé, « Génératif » signifie qu’il peut produire un texte cohérent, pertinent et créatif, comme le ferait un humain.
2. Pré-entraîné : l'apprentissage avant le réglage fin
Avant même de pouvoir interagir avec vous, GPT passe par une phase d'apprentissage importante appelée pré-entraînement. Pendant cette phase, il analyse d’énormes quantités de textes provenant de livres, d’articles, de sites Web et d’autres sources.
Son objectif ? Prédire le mot suivant dans une phrase.
Cette phase utilise des réseaux neuronaux, des systèmes informatiques qui s’inspirent du fonctionnement du cerveau humain pour traiter l’information. Le réseau apprend à prédire le mot suivant dans une phrase – une tâche simple qui, répétée des milliards de fois, lui enseigne la grammaire, les faits, la logique et même une certaine sensibilité au style.
Par exemple, s’il voit cette phrase :
« Le chat était assis sur le ___. »
Il essaie de prédire le mot manquant : probablement « tapis ».
Quand il se trompe, il ajuste ses « connexions » internes.
Au fil du temps, GPT traite des milliards d’exemples comme celui-ci, apprenant la grammaire, les faits, les schémas de raisonnement et même des nuances subtiles comme l’humour ou le ton.
Donc, « Pré-entraîné » signifie que GPT possède déjà une compréhension large et générale du langage et des connaissances avant d’être affiné pour des utilisations spécifiques (comme la conversation, le résumé ou le codage).
3. Transformateurs et attention : le « cerveau » de GPT
Le « T » — Transformateur — c’est là que la magie opère réellement. Cela fait référence à l’architecture, ou à la structure du modèle. C’est ce qui permet à GPT de comprendre des phrases complexes et de suivre des conversations longues.
Les modèles d’IA classiques analysaient le texte mot par mot, ce qui rendait difficile la mémorisation des parties précédentes d’une phrase. Les transformateurs ont changé cela grâce à un système appelé mécanismes d’attention.
Voici, en termes simples, comment fonctionne l’attention :
Imaginez que GPT lit la phrase :
« Le chat était assis sur le tapis parce qu’il faisait chaud. »
Lorsque GPT voit le mot « il », le mécanisme d’attention l’aide à regarder en arrière et à déterminer à quel mot antérieur « il » se réfère. Dans ce cas, il relie correctement « il » au « tapis », et non au « chat ».
Cette capacité à se concentrer sur le contexte permet à GPT de comprendre les relations entre les mots, même dans des passages longs.
Autre concept clé : les intégrations contextuelles.
GPT représente chaque mot par un ensemble de nombres (appelé intégration) qui capture non seulement le sens du mot, mais aussi son contexte.
Par exemple :
Dans « rive de la rivière », le mot « rive » reçoit une intégration liée à l’eau et à la géographie.
Dans « banque », l’intégration se déplace vers la finance et l’économie.
C’est ainsi que GPT sait ce que vous voulez dire, et pas seulement ce que vous dites.
4. Réglage fin : du modèle intelligent à l’assistant utile
Après le pré-entraînement, GPT connaît très bien le langage, mais il ne sait pas encore comment tenir une conversation agréable, sûre et utile. C’est là qu’intervient le réglage fin.
Le réglage fin apprend à GPT à suivre les instructions et à se comporter de manière appropriée.
Pour ce faire, les développeurs fournissent au modèle des données d’entraînement spécifiques qui incluent des exemples de réponses utiles et sûres. Ensuite, des évaluateurs humains vérifient et notent les résultats pour rendre les réponses du modèle plus précises et conformes aux attentes des utilisateurs.
C'est pour cette raison que ChatGPT est perçu comme conversationnel, poli et informatif : c’est une version de GPT qui a été soigneusement ajustée pour se comporter comme un assistant numérique responsable, et pas seulement comme un générateur de texte aléatoire.
En résumé, GPT est un Transformateur génératif pré-entraîné : un modèle qui apprend les schémas du langage, comprend le contexte grâce à l’attention, et peut générer un texte qui semble naturel et intelligent. Ce n’est pas de la magie ; c'est un ensemble complexe de mathématiques, de données et de conception intelligente qui travaille de concert pour donner aux machines une sonorité plus humaine.
Quelle est la différence entre l’IA et GPT ?
Il est facile de confondre « IA » et « GPT », mais ce n’est pas la même chose.
L’IA (intelligence artificielle) est le domaine vaste : il englobe tout, des voitures autonomes à la reconnaissance faciale, en passant par les assistants vocaux.
GPT est un type spécifique d’IA, conçu pour comprendre et générer le langage humain.
Vous pouvez voir l’IA comme l’ensemble de la boîte à outils, et GPT comme l’un des outils les plus perfectionnés qui s’y trouve, spécialisé dans la conversation, l’écriture et la compréhension du langage.
Le développement de GPT
OpenAI a été le premier à appliquer le pré-entraînement génératif (GP) à l'architecture de transformateur — une initiative qui a remodelé le paysage de l'intelligence artificielle.
Avant cela, la plupart des modèles d'IA étaient entraînés à des fins spécifiques, comme la traduction de langues ou la détection de sentiments. L'idée révolutionnaire d'OpenAI était de laisser un modèle apprendre d'abord la structure générale de la langue — grâce à un pré-entraînement sur de vastes ensembles de données textuelles — pour ensuite l'adapter à de nombreuses tâches différentes.
Et aujourd'hui, des années plus tard, GPT est devenu l'une des familles de systèmes d'IA les plus influentes au monde.
Combien existe-t-il de modèles GPT ?
À ce jour, OpenAI a développé cinq versions principales de ses modèles GPT — chacune étant plus grande, plus intelligente et plus performante que la précédente. Examinons l'évolution de ces modèles.
GPT-1 : Les débuts (2018)
Tout a commencé le 11 juin 2018, lorsque les chercheurs d'OpenAI ont publié l'article « Improving Language Understanding by Generative Pre-Training. » C'est ainsi qu'est né GPT-1, le premier transformateur génératif pré-entraîné.
GPT-1 a été entraîné sur BookCorpus, une collection de plus de 7 000 romans non publiés, utilisant environ 117 millions de paramètres. Il a suivi une méthode d'apprentissage semi-supervisée : d'abord, le modèle a appris les structures générales du langage (pré-entraînement), puis il a été affiné sur des ensembles de données plus petits et annotés pour des tâches spécifiques.
C'était révolutionnaire car cela montrait que l'IA pouvait apprendre à maîtriser le langage sans nécessiter des quantités infinies de données annotées manuellement — un obstacle majeur à l'époque. GPT-1 a prouvé que l'augmentation de la taille d'un modèle de langage généraliste pouvait surpasser les modèles spécialisés entraînés à partir de zéro.
GPT-2 : La puissance de la mise à l'échelle (2019)
Fort de ce succès, OpenAI a publié GPT-2 le 14 février 2019. C'était essentiellement GPT-1 boosté aux stéroïdes — avec 1,5 milliard de paramètres (une multiplication par dix) et entraîné sur WebText, un ensemble de données massif de 8 millions de pages web.
Pour la première fois, un modèle pouvait générer des essais ou des histoires entières qui sonnaient de manière étonnamment humaine. En fait, la capacité d'écriture de GPT-2 était si impressionnante — et potentiellement dangereuse — qu'OpenAI a initialement choisi de ne pas diffuser le modèle complet, craignant qu'il ne soit utilisé à des fins de désinformation ou de spam. Des versions plus petites ont été progressivement publiées avant la sortie complète en novembre 2019.
GPT-2 a clairement démontré que l'augmentation de la taille du modèle et des données entraînait directement des améliorations spectaculaires en termes de fluidité et de cohérence — une tendance qui s'est confirmée dans chaque version ultérieure.
GPT-3 : Un saut quantique (2020)
Puis est arrivé GPT-3, annoncé le 28 mai 2020, et tout a changé. Avec 175 milliards de paramètres, GPT-3 était plus de 100 fois plus grand que GPT-2 et entraîné sur un ensemble de données beaucoup plus vaste qui comprenait des livres, Wikipédia et de larges portions d'Internet.
Ce qui distinguait GPT-3, c'était sa capacité d'apprentissage à partir de quelques exemples — ce qui signifie qu'il pouvait accomplir de nouvelles tâches simplement en consultant quelques exemples dans l'invite, sans nécessiter de réentraînement. Il suffisait de lui montrer quelques lignes d'un poème ou un fragment de code pour qu'il poursuive dans le même style.
Peu après, OpenAI a affiné GPT-3 en utilisant un processus appelé apprentissage par renforcement à partir de réactions humaines (RLHF) — où des évaluateurs humains ont noté les réponses pour indiquer au modèle à quoi ressemblaient les « bonnes » réponses. Cela a mené à InstructGPT, un modèle capable de suivre les instructions de manière plus précise et plus sûre.
Cette même philosophie d'apprentissage est devenue la base de ChatGPT, lancé en novembre 2022, qui est rapidement devenu l'une des applications les plus populaires de l'histoire de l'IA.
GPT-4 : L'intelligence multimodale (2023)
En mars 2023, OpenAI a lancé GPT-4, une amélioration considérable en termes de raisonnement et de sécurité. GPT-4 pouvait traiter du texte et des images — ce qui le rend multimodal — bien qu'il réponde toujours par du texte. Il gérait mieux les requêtes complexes, réduisait les erreurs factuelles et comprenait les subtilités d'une manière inaccessible aux modèles précédents.
GPT-4 est également devenu le moteur de ChatGPT Plus et a alimenté une multitude d'applications concrètes, de Microsoft Copilot à GitHub Copilot, en passant par le tuteur virtuel de Khan Academy, « Mon IA » de Snapchat et même l'outil d'entraînement à la conversation de Duolingo.
GPT-5 : La génération moderne (2025)
Le 7 août 2025, OpenAI a présenté GPT-5, le modèle le plus avancé à ce jour. Il intègre un système de routage dynamique qui décide automatiquement du modèle à utiliser en fonction de la complexité de la tâche : un modèle plus rapide et léger ou un modèle plus lent axé sur le raisonnement.
GPT-5 a également étendu ses capacités multimodales, gérant le texte, les images et l'audio, et a démontré des progrès initiaux en matière de raisonnement multi-étapes, lui permettant de planifier et de résoudre des problèmes en plusieurs étapes. Il peut, par exemple, décomposer un problème mathématique en étapes logiques ou résumer une vidéo avant de rédiger une analyse.
En résumé, GPT-5 n'est pas seulement « plus grand ». Il est plus intelligent dans sa façon de penser, trouvant un équilibre entre vitesse, précision et compréhension contextuelle.
Les modèles de fondation au-delà de GPT
Bien que la série GPT d'OpenAI soit la plus connue, elle n'est pas le seul exemple de modèle de fondation — un vaste système d'IA entraîné sur des données diverses pour servir de base à de nombreuses tâches.
Voici d'autres modèles de fondation majeurs :
PaLM de Google — un modèle comparable à GPT-3, utilisé dans des produits comme Bard et Gemini.
LLaMA de Meta — un modèle de recherche ouvert conçu pour encourager le développement académique et communautaire.
GPT-JT de Together — l'un des modèles open source les plus performants inspirés de la famille GPT.
GPT-J et GPT-NeoX de leutherAI – des modèles open source inspirés par GPT, conçus pour rendre les grands modèles de langage accessibles aux chercheurs.
Ces modèles partagent la même idée sous-jacente que GPT : un seul grand modèle pré-entraîné capable d'alimenter une large gamme d'applications, des chatbots aux générateurs d'images. Il se trouve que GPT est le modèle qui a popularisé ce concept.
Qui possède GPT ?
Les modèles GPT sont la propriété d’OpenAI, la société de recherche qui a développé et introduit cette technologie en 2018. OpenAI gère toutes les versions de GPT, concède des licences d'accès via son API et alimente la célèbre application ChatGPT.
Cependant, « GPT » n’est pas seulement un terme technique ; c’est également un nom de marque associé à OpenAI. En 2023, OpenAI a annoncé que « GPT » devait être considéré comme une marque déposée appartenant à son organisation, à l'instar d'« iPhone » pour Apple.
Cela signifie que les développeurs utilisant les modèles d’OpenAI via son API ne peuvent pas librement nommer leurs propres produits « Quelque chose-GPT ». OpenAI a actualisé ses politiques de marque et d’utilisation afin d’éviter toute confusion entre les produits officiels d’OpenAI et les outils tiers.
Pour appuyer cette démarche, OpenAI a même déposé une demande d’enregistrement de la marque « GPT » dans plusieurs pays :
Aux États-Unis, la demande est toujours en cours d’examen, les discussions portant sur le caractère trop générique de « GPT » pour pouvoir être déposé en tant que marque.
Dans l’Union européenne et en Suisse, OpenAI a obtenu l’enregistrement de « GPT » en tant que marque en 2023, bien que ces enregistrements soient désormais contestés.
En parallèle, OpenAI permet aux utilisateurs de ChatGPT Plus de créer des GPT personnalisés, c'est-à-dire des versions personnalisées de ChatGPT avec des instructions ou des données spécifiques. Ces créations restent intégrées au système d’OpenAI, même si les utilisateurs peuvent les nommer et les partager.
En résumé :
OpenAI possède et développe GPT.
Microsoft est un partenaire clé, fournissant l’infrastructure (via Azure) et intégrant GPT dans des produits tels que Microsoft Copilot et Bing.
D’autres entreprises peuvent développer des systèmes similaires à GPT, mais elles ne sont pas autorisées à les commercialiser sous le nom de « GPT » conformément aux directives d’OpenAI.
ChatGPT et GPT
Maintenant que vous savez ce que GPT veut dire dans ChatGPT, voyons comment les deux sont liés.
Pourquoi l'appelle-t-on ChatGPT ?
Le nom est explicite : « Chat » souligne sa fonction, soit engager des conversations interactives, tandis que « GPT » renvoie au modèle d'IA qui le propulse. En résumé, ChatGPT est une IA conversationnelle basée sur la technologie GPT.
Le lien entre GPT et ChatGPT
Voyez les choses ainsi : GPT est le cerveau, et ChatGPT est l'interface.
GPT est un modèle de langage étendu, entraîné à partir d'une quantité massive de données textuelles. Il comprend le langage, la logique et le contexte, et peut générer du texte, résumer du contenu, répondre à des questions et effectuer d'autres tâches linguistiques.
ChatGPT est une version perfectionnée de GPT, optimisée pour le dialogue. Il utilise l'apprentissage par renforcement et le feedback humain afin d'améliorer ses réponses, de maintenir le contexte de la conversation et de rester sûr et courtois.
Différentes versions de ChatGPT fonctionnent avec différents modèles GPT : les utilisateurs de la version gratuite peuvent utiliser GPT-3.5, tandis que les utilisateurs payants ont accès à GPT-4 ou GPT-5, ce qui a une incidence sur la profondeur, la précision et le raisonnement des réponses.
En résumé, GPT fournit l'intelligence, et ChatGPT transforme cette intelligence en une expérience conversationnelle intuitive, réactive et pratique au quotidien.
Comment GPT est utilisé concrètement
GPT n'est pas qu'une simple curiosité de laboratoire : il est au cœur d'applications bien réelles dans tous les secteurs, en rendant les tâches plus rapides, plus intelligentes et plus interactives. Fondamentalement, GPT est un moteur de génération de texte : il peut créer du contenu, synthétiser des informations, répondre à des questions, traduire des langues, générer du code et même fournir un raisonnement détaillé pour des problèmes complexes.
Par exemple, de nombreuses applications intègrent GPT pour améliorer l'expérience utilisateur :
Les Chatbots et assistants virtuels tels que ChatGPT, Microsoft Copilot et les robots de support client utilisent GPT pour converser naturellement et donner des conseils.
Les Outils de création de contenu tirent parti de GPT pour rédiger des articles, des supports marketing, des publications sur les réseaux sociaux ou des œuvres littéraires.
Les Plateformes d'éducation et de tutorat utilisent GPT pour expliquer des concepts, créer des exercices pratiques ou donner un retour instantané aux apprenants.
Les Outils de développement logiciel, comme GitHub Copilot, se servent de GPT pour suggérer du code, compléter des fonctions et corriger des programmes.
Les Applications d'intelligence économique et de recherche utilisent GPT pour résumer des rapports, analyser des données et faire ressortir des informations clés à partir de grandes quantités de texte.
En résumé, GPT se présente comme un assistant IA polyvalent, capable de générer du texte, de résoudre des problèmes et d'aider à réaliser des tâches qui nécessitent de comprendre ou de produire du langage. Sa flexibilité en fait une base pour d'innombrables applications concrètes dans les domaines de la technologie, du commerce, de l'enseignement et de la création.
Qu'est-ce qu'un LLM et comment il est lié à GPT
Un LLM (Large Language Model) est une IA entraînée sur d'énormes quantités de texte pour comprendre et générer le langage humain. Il peut répondre à des questions, résumer du texte, traduire des langues ou créer du contenu, en prédisant les mots suivants en fonction du contexte.
GPT est un type spécifique de LLM. Il utilise l'architecture transformer et le pré-entraînement génératif pour produire un texte contextuel de haute qualité.
ChatGPT est construit sur GPT, ce qui signifie que c'est aussi un LLM. C'est une version de GPT optimisée pour les conversations, donc plus performante pour suivre les instructions, maintenir le contexte et répondre naturellement dans un échange.
En bref :
LLM = le type général d'IA qui comprend et génère le langage.
GPT = un LLM spécifique développé par OpenAI.
ChatGPT = un produit conversationnel construit sur GPT.
Ainsi, GPT est une instance d'un LLM, et ChatGPT est un produit bâti sur ce LLM.
Conclusion
Voilà qui conclut notre exploration de la signification de GPT. Nous avons vu comment GPT fonctionne, comment il propulse ChatGPT et comment il s'inscrit dans l'univers plus large des LLM.
Vous comprenez maintenant que GPT est le moteur de l'IA conversationnelle, et que ChatGPT est l'interface intuitive que vous utilisez. Que ce soit pour l'écriture, le codage ou les réponses aux questions, cette technologie vise à simplifier et à rendre plus intuitives les tâches liées au langage, vous offrant un aperçu de la manière dont l'IA peut vous être utile au quotidien.