Nous pensions attendre les derniers développements de GPT-5.3. Il se pourrait finalement qu’OpenAI passe directement à la vitesse supérieure avec la version 5.4.
Lundi soir, je me suis heurté à un blocage de cybersécurité dans Codex. Le message d’erreur faisait référence à un modèle appelé :
gpt-5.4-ab-arm1-1020-1p-codexswic-ev3
Cela ressemble moins à un nom de modèle qu’à un mot de passe Wi-Fi. Mais l’essentiel est simple : 5.4.
GPT-5.3-Codex a été lancé il y a trois semaines. C’était déjà le premier modèle d’OpenAI officiellement estampillé « High Cybersecurity Capability ». Et voilà que son successeur apparaît tranquillement dans des journaux d’erreurs.
Pas vraiment un mode furtif.
Ce n’était pas un cas isolé
Au cours de la semaine dernière :
- Deux pull requests distinctes dans le dépôt GitHub public de Codex d’OpenAI faisaient référence à GPT-5.4 nommément
- L’une définissait la version minimale du modèle sur (5, 4)
- Une autre ajoutait une commande slash permettant d’« activer le mode rapide pour GPT-5.4”
- Les deux ont été supprimées dans les heures qui ont suivi au moyen de poussées forcées
- Un employé d’OpenAI travaillant sur Codex (Tibo) a brièvement publié — avant de la supprimer — une capture d’écran montrant GPT-5.4 dans le sélecteur de modèles
- Il m’a aussi lancé sur le ton de la plaisanterie : « Tu n’as rien vu »
Nous en sommes maintenant à cinq variantes majeures de GPT-5 en sept mois. À ce rythme, GPT-5.9 sortira avant vos OKR du deuxième trimestre.
Déchiffrer le slug (puisque, évidemment, nous l’avons fait)
Cette chaîne monstrueuse n’est pas destinée aux humains. Il s’agit d’un identifiant de déploiement interne — le « vrai » nom du modèle qui se cache derrière les noms conviviaux comme gpt-5.3-codex.
Voici le guide de décodage :
gpt-5.4:
Ligne de base du modèle + version mineure. Il s’agit d’un nouvel instantané ou d’une nouvelle variante de la famille GPT-5.
ab:
Presque certainement un groupe de test A/B. Vous avez peut-être été aiguillé vers une expérimentation.
arm1:
Il s’agit probablement du cluster matériel — une flotte de serveurs basée sur ARM. (Les utilisateurs de Codex CLI sur des Mac arm64 ont observé des indicateurs similaires.)
1020:
Identifiant interne de build ou de configuration. Imaginez « bundle de publication n° 1020 ».
1p:
Probablement une inférence « en un seul passage » — une unique passe de génération, par opposition aux pipelines de raisonnement multipasses.
codexswic:
Profil de routage optimisé pour Codex. « swic » est presque certainement une abréviation interne.
ev3:
Variante expérimentale 3.
En clair : il s’agit d’un build réel et déployé, actuellement testé — pas d’un simple espace réservé.
Par ailleurs, plusieurs utilisateurs ont signalé des erreurs de Codex exposant des chaînes presque identiques. Cela laisse fortement penser qu’il s’agit du modèle vers lequel Codex aboutit après un routage entre des pools de capacité et des expérimentations.
Alors, qu’est-ce que ça donne ?
Le plus important à savoir, c’est que je ne suis pas certain que ce soit bien ce qui fonctionnait. Mais, subjectivement, je suis totalement convaincu qu’il s’agit d’un bond spectaculaire en vitesse. Les réponses étaient plus approfondies et semblaient repérer certaines choses qui lui avaient échappé les jours précédents, tout en optimisant mon OpenClaw (allez voir ici et ici si vous êtes un molty. Ça permet d’économiser quelques $$$.)
Il faut garder à l’esprit que ces performances pourraient être le fruit de mon enthousiasme et d’un effet placebo. Je ne le crois pas, mais je ne peux pas l’exclure. J’en dirai davantage si je suis plus convaincu d’utiliser un nouveau modèle. En attendant, je choisis toutefois un optimisme prudent.
Pourquoi sauter la version 5.3 ?
Hypothèse de travail — non confirmée :
La version 5.3 était peut-être une étape consacrée à la stabilité et à la sécurité.
La version 5.4 pourrait être une passe de raffinement des performances.
La référence au « mode rapide » dans la pull request est particulièrement intéressante. Elle laisse entendre qu’OpenAI pourrait introduire :
- Différents niveaux de latence au sein de Codex
- Potentiellement, des pipelines d’inférence distincts
- Ou une variante 5.4 optimisée pour la vitesse
C’est important, car le rythme d’itération des modèles s’accélère. Nous ne sommes plus à l’époque des « grandes sorties annuelles ». Nous sommes entrés dans des cycles de déploiement rapides de versions mineures.
Cela commence moins à ressembler à des lancements de produits… qu’à du DevOps continu pour les modèles.
La tendance de fond
OpenAI lançait autrefois des versions phares. Désormais, les modèles apparaissent dans les journaux avant les articles de blog.
Cela suggère trois choses :
- Les déploiements internes ont lieu bien avant les annonces publiques
- Codex devient un banc d’essai de première ligne
- Les numéros de version deviennent fluides plutôt que cérémoniels
Le véritable changement ne réside pas dans la version 5.4. C’est le fait que les grands modèles évoluent désormais discrètement, progressivement et en permanence.
Autrement dit : si vous attendez la prochaine grande révélation de GPT, il se pourrait que vous l’utilisiez déjà.
Note de la rédaction : ce contenu a d’abord été publié dans la newsletter de notre publication sœur, The Neuron. Pour découvrir davantage de contenus de The Neuron, inscrivez-vous à sa newsletter ici.