OpenAI a corrigé trois défauts à l’origine d’une semaine de plaintes d’utilisateurs, qui accusaient son nouveau modèle GPT-6 Astra d’être devenu moins performant après son lancement. Le groupe en profite pour réinitialiser les plafonds d’usage pour les abonnés Codex.
Points clés
- Toute la semaine, des utilisateurs d’Astra ont publié des tests comparatifs affirmant que le modèle avait été discrètement affaibli depuis sa mise en service.
- Le responsable de Codex chez OpenAI a identifié trois causes, dont une expérimentation sur la gestion du contexte qui a touché environ 4 000 à 5 000 utilisateurs.
- Le précédent modèle phare du groupe, GPT-5.6 Sol, avait déjà fait l’objet des mêmes accusations en juillet.
OpenAI corrige les défauts de qualité d’Astra
Le directeur produit de Codex, Tibo Sottiaux, explique que ses équipes ont travaillé avec les utilisateurs pour remonter l’origine des problèmes, puis déployer des correctifs et une remise à zéro complète des quotas d’usage avant minuit, heure locale, selon une mise à jour publiée samedi. Des « skills » conçues pour d’anciens modèles se déclenchaient trop souvent, empêchant parfois Astra de vérifier correctement son propre travail.
Une expérimentation facultative sur la gestion du contexte pouvait également pousser le modèle à s’arrêter prématurément ou à répondre à d’anciens messages. OpenAI l’a désactivée après que quelque 4 000 à 5 000 utilisateurs ont été concernés par ce test. Certains moteurs avaient été mal configurés et dégradaient de façon mesurable la qualité sur une partie du trafic qui leur était routée ; la société a donc retiré ces moteurs et procédé à plusieurs ajustements plus ciblés. Sottiaux écrit que le modèle suit désormais plus fidèlement le dernier message de l’utilisateur.
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Les utilisateurs d’Astra dénoncent des régressions en programmation
Les critiques se sont multipliées au fil de la semaine sur X, où des développeurs ont fait tourner les mêmes prompts sur la version d’Astra du jour de lancement et sur la version actuelle, en conservant exactement les mêmes paramètres, avant de comparer les sorties.
Le développeur Pranjal Paliwal, qui avait encensé le modèle quelques jours plus tôt, est revenu lire le code qu’Astra avait généré pour lui, avant de qualifier le résultat de « régression » plutôt que d’amélioration.
Dax Raad, créateur de l’outil de développement Opencode, a, lui, rapatrié son équipe sur l’ancien GPT-5.6 Sol, après avoir constaté que ses coûts avec Astra avaient doublé pour des inconvénients qu’il ne jugeait pas justifiés par la valeur ajoutée.
Sur le forum de la communauté, un utilisateur décrit désormais Astra comme étant revenu au niveau de Sol sur des tâches identiques, avec le même nombre de relances nécessaires. Tout le monde ne partage pas cette analyse : un utilisateur pseudonyme, Antikythera, soutient que le modèle a toujours été « paresseux » et friand de listes à puces, et que les usagers ont simplement cessé d’être impressionnés.
Les limites de capacité pèsent sur GPT-6 Astra
Les questions de capacité accompagnent le déploiement du modèle depuis son ouverture plus large début septembre.
D’après de nombreux témoignages, OpenAI a réduit les plafonds d’usage d’Astra pour les utilisateurs intensifs de ChatGPT et suspendu les nouveaux abonnements Pro à 200 dollars, une décision que Sottiaux a confirmée le 10 septembre. Le modèle reste facturé 10 dollars par million de tokens en entrée et 50 dollars par million de tokens en sortie, soit 2,5 fois le tarif appliqué par Sol lors de son lancement.
C’est le deuxième modèle vedette d’OpenAI en deux mois à susciter la même accusation de la part de clients payants. En juillet, plusieurs utilisateurs affirmaient que le mode de raisonnement avancé de Sol était devenu superficiel du jour au lendemain. Sottiaux avait nié toute volonté délibérée d’affaiblir le modèle, tout en reconnaissant que l’entreprise expérimentait sur l’intensité du raisonnement.
