Le monde de l’intelligence artificielle évolue à une vitesse fulgurante, et OpenAI reste à l’avant-garde avec le lancement de GPT-4.1, dévoilé le 14 avril 2025. Ce nouveau modèle, accompagné de ses variantes GPT-4.1 mini et GPT-4.1 nano, redéfinit les standards en matière de IA générative, avec des performances exceptionnelles dans le codage et le traitement de contextes longs. Chez ChatGPTFrancais, nous avons analysé ce modèle pour vous présenter ses points forts, ses différences par rapport à GPT-4o, et son impact potentiel pour les développeurs et les entreprises.
Qu’est-ce que GPT-4.1?
GPT-4.1 est une évolution majeure des modèles de langage d’OpenAI, conçue pour répondre aux besoins croissants des applications complexes. Disponible uniquement via l’API d’OpenAI, ce modèle excelle dans deux domaines clés:
- Programmation: Avec une précision accrue et des capacités avancées pour générer, déboguer et optimiser le code.
- Traitement de contexte long: Capable de gérer jusqu’à 1 million de tokens, soit environ 750 000 mots, idéal pour analyser de vastes documents ou bases de code.
Ses connaissances sont mises à jour jusqu’en juin 2024, garantissant des réponses pertinentes et actuelles. Contrairement à GPT-4o, qui est intégré à ChatGPT, GPT-4.1 cible principalement les développeurs via l’API, bien que certaines de ses améliorations se retrouvent dans la version optimisée de GPT-4o sur ChatGPT.
Les points forts de GPT-4.1
1. Performances inégalées en programmation
GPT-4.1 établit un nouveau record avec un score de 54,6% sur le benchmark SWE-bench Verified, surpassant GPT-4o (33,2%) de 21,4%. Cela signifie qu’il résout plus efficacement les problèmes de codage complexes, comme le débogage ou la génération de code frontend. Les développeurs apprécient également sa capacité à réduire les modifications inutiles, passant de 9% à seulement 2% par rapport à son prédécesseur.
« GPT-4.1 a corrigé tous les problèmes ouverts que j’avais avec d’autres modèles, qui généraient du code incomplet », témoigne un utilisateur lors de la phase de test sous le nom de code « Alpha Quasar ».
2. Traitement de contexte long révolutionnaire
Avec une fenêtre contextuelle de 1 million de tokens, GPT-4.1 permet de traiter des documents volumineux ou des projets entiers en une seule requête. Sur le benchmark OpenAI-MRCR, il atteint 57,2% à 128 000 tokens et 46,3% à 1 million de tokens, dépassant largement GPT-4o (31,9% à 128 000 tokens). Cela en fait un outil idéal pour des tâches comme:
- Analyser des contrats juridiques complexes.
- Gérer des bases de code volumineuses.
- Automatiser la documentation de projets.
3. Coûts optimisés et performances rapides
OpenAI a réduit les coûts d’utilisation de GPT-4.1 de 26% par rapport à GPT-4o, avec un prix moyen de 1,84 USD par million de tokens. La variante GPT-4.1 nano est encore plus économique, à seulement 0,12 USD par million de tokens. En termes de vitesse, GPT-4.1 est 40% plus rapide, avec un temps de réponse de 15 secondes pour 128 000 tokens et 1 minute pour 1 million de tokens.
4. Capacités visuelles et multimodales
La variante GPT-4.1 mini surpasse GPT-4o dans les tâches visuelles, avec un score de 74,8% sur MMMU (contre 68,7%) et 72,2% sur MathVista (contre 61,4%). Pour les vidéos, GPT-4.1 atteint 72% sur Video-MME, une amélioration notable pour les applications nécessitant l’analyse de contenu multimédia.
Ce qui distingue GPT-4.1 de GPT-4o
Si GPT-4o excelle dans les interactions conversationnelles et multimodales, GPT-4.1 se concentre sur des cas d’usage techniques:
| Critère | GPT-4.1 | GPT-4o |
| Contexte max. | 1 million de tokens | 128 000 tokens |
| SWE-bench | 54,6% | 33,2% |
| Coût (par million de tokens) | 1,84 USD | 2,50 USD |
| Sortie max. | 32 768 tokens | 16 384 tokens |
De plus, GPT-4.1 est plus strict dans le respect des instructions, ce qui peut nécessiter des prompts plus précis, mais garantit des résultats fiables pour les tâches techniques.
Applications concrètes et intégrations
GPT-4.1 brille dans des cas d’usage réels:
- Windsurf rapporte une amélioration de 60% dans la génération de code, avec 50% de modifications inutiles en moins.
- Thomson Reuters observe une précision accrue de 17% dans l’analyse de documents variés.
- Carlyle améliore de 50% l’extraction de données financières.
Le modèle est intégré à Microsoft Azure et GitHub Copilot, où il est disponible en aperçu public pour tous les utilisateurs, même sur le plan gratuit de Copilot. Les développeurs peuvent l’utiliser pour déboguer, refactoriser ou tester du code directement dans Visual Studio Code.
Limites à connaître
Malgré ses avancées, GPT-4.1 présente quelques défis:
- Précision réduite sur contextes très longs: La performance passe de 84% à 8 000 tokens à 50% à 1 million de tokens sur OpenAI-MRCR.
- Respect strict des instructions: Les utilisateurs doivent fournir des prompts clairs pour éviter des réponses trop littérales.
Ces limitations peuvent être atténuées avec une ingénierie de prompts soignée, comme expliqué dans le Guide de Prompting.
Conclusion
GPT-4.1 marque une étape décisive dans l’évolution de l’IA, avec des capacités inégalées pour le codage, le traitement de contextes longs et l’optimisation des coûts. Bien qu’il exige des prompts précis, ses performances et son intégration dans des plateformes comme Azure et GitHub en font un outil incontournable pour les développeurs et les entreprises. Suivez ChatGPTFrancais pour rester informé des dernières avancées en IA!
Avez-vous déjà testé GPT-4.1? Partagez votre expérience dans les commentaires ou contactez-nous pour en savoir plus!
