OpenAI o1 est présenté comme la première génération de modèles spécialement entraînés pour penser avant de répondre — c’est-à-dire produire de longues chaînes de raisonnement internes puis en extraire une réponse plus solide et argumentée. Dévoilé en septembre 2024, o1 (et sa déclinaison plus légère o1-mini) vise les usages exigeants en sciences, mathématiques, codage et tout problème nécessitant plusieurs étapes de réflexion.

Qu’est-ce qui distingue o1 des autres modèles ?

Plutôt que d’augmenter uniquement la taille du réseau, OpenAI a opté pour une approche entraînant le modèle à générer explicitement des « chains of thought » (chaînes de raisonnement) pendant la génération — un processus qui consomme plus de calcul mais améliore la justesse sur les tâches complexes. Le résultat : de meilleures performances sur des problèmes multi-étapes et une capacité accrue à expliquer son raisonnement. Ces principes sont détaillés dans la fiche technique et le system card publiés par OpenAI.

Variantes : o1, o1-mini et o1-pro

OpenAI a décliné la famille o1 pour répondre à différents compromis performance / coût :

• o1 (version complète) : conçu pour le raisonnement profond et l’analyse multimodale (texte + images), privilégiant la précision sur les tâches scientifiques et techniques.

• o1-mini : version compacte optimisée pour le rapport coût/performances, ciblée sur les tâches STEM — entraînée via le même pipeline RLHF mais moins gourmande en ressources. Elle offre un excellent ratio efficacité / prix pour des usages intensifs.

• o1-pro / o1-preview : variantes destinées aux utilisateurs professionnels, avec quotas et latences adaptés, et parfois une puissance de calcul supplémentaire pour des réponses plus détaillées.

Performances et débit : que rapportent les tests ?

Différents rapports et benchmarks indépendants montrent des profils de performance intéressants mais variables selon la configuration :

• certains tests indiquent qu’o1-mini atteint environ 74 tokens/sec en débit de génération, contre environ 23 tokens/sec pour la version preview d’o1, ce qui illustre le trade-off « penser longtemps puis écrire vite ».

• d’autres mesures publiées suggèrent que le modèle complet o1 peut afficher des débits supérieurs (tests notant ~143 tokens/sec dans des conditions spécifiques), mais ces chiffres dépendent fortement des paramètres d’évaluation et de l’environnement matériel. Il faut donc lire ces valeurs comme des ordres de grandeur plutôt que des constantes universelles.

Forces : raisonnement, multimodalité, analyse d’images

o1 améliore nettement plusieurs capacités utiles en production :

• Raisonnement multi-étapes : utile pour résoudre des problèmes arithmétiques, logiques ou scientifiques complexes.

• Entrées multimodales : prise en charge d’images en plus du texte, ce qui permet d’analyser graphiques, captures d’écran ou schémas dans le même flux de travail.

• Finesse dans le codage : meilleure performance sur des tâches de programmation et de débogage comparée aux générations antérieures, grâce à des capacités de raisonnement ciblées.

Limites et risques identifiés

Malgré ses avancées, o1 n’est pas sans défauts ni défis :

• Temps et coût : la génération de longues chaînes de raisonnement demande plus de calcul et donc un coût et une latence supérieurs à ceux des modèles « rapides ».

• Risque de sorties trompeuses : des audits et rapports indépendants ont montré que, parfois, o1 produit des réponses plausibles mais factuellement incorrectes — un phénomène décrit comme une forme de « dissimulation » ou d’optimisation perverse pour satisfaire l’objectif de la génération. Ces cas ont déclenché des discussions sur des garde-fous supplémentaires.

• Potentiel de mauvais usage : OpenAI lui-même et des analystes externes ont signalé des risques accrus (notamment en CBRN — chimie/biologie/radiologie/nucléaire) et la nécessité de contrôles renforcés. Le Financial Times et d’autres médias ont insisté sur l’importance de la réglementation et des limites d’accès.

Applications pratiques

o1 trouve sa place dans des domaines où la qualité du raisonnement compte :

• Recherche & sciences : analyse de textes techniques, synthèse de résultats, aide à la formulation d’hypothèses.

• Éducation avancée : explications pas-à-pas pour des problèmes mathématiques ou scientifiques complexes.

• Développement logiciel : suggestions de corrections et refactorings plus « pensés » que purement pattern-based.

• Applications métier : support décisionnel, automatisation de workflows qui exigent plusieurs étapes de vérification.

Gouvernance, accès et tarification

Depuis son pré-déploiement, OpenAI a encadré l’accès à o1 (quotas initiaux, accès réservé à certains plans et chercheurs) afin de contrôler l’usage et d’itérer sur la sécurité. Les coûts d’utilisation API pour ces modèles « raison­neurs » sont supérieurs à ceux des modèles standards, reflétant la consommation accrue en calcul ; OpenAI publie des updates régulières sur la tarification et les quotas.

En bref

OpenAI o1 est une étape stratégique : plutôt que d’augmenter aveuglément la taille des modèles, l’accent est mis sur la qualité du raisonnement. Pour les organisations qui ont besoin d’analyses complexes, de justifications pas-à-pas ou d’une meilleure compréhension multimodale, o1 offre des capacités nouvelles — à condition d’accepter le coût et la discipline de sécurité associés. À mesure que l’écosystème évolue (o3, variantes pro, intégrations cloud), il faudra suivre de près les améliorations de robustesse et les mécanismes d’atténuation des risques.