OpenAI révolutionne l’entreprise avec de nouveaux outils IA innovants

Nouveaux outils d’OpenAI pour des agents autonomes

Le mardi dernier, OpenAI a dévoilé une série de nouveaux outils destinés à aider les développeurs et les entreprises à créer des agents AI – des systèmes automatisés capables d’exécuter des tâches de manière indépendante. Cette initiative s’inscrit dans le cadre de leur nouvelle Responses API, qui permet aux entreprises de développer des agents AI personnalisés capable de naviguer sur Internet, d’analyser des fichiers d’entreprise et d’explorer des sites web, tout cela de manière similaire au produit Operator d’OpenAI.

Un changement fondamental : la fin de l’Assistants API

Cette Responses API vient remplacer l’ancienne Assistants API d’OpenAI, qui sera retirée d’ici la première moitié de 2026. La montée en popularité des agents AI a été fulgurante ces dernières années, bien que l’industrie tech peine à définir clairement ce qu’est un « agent AI ». Un exemple récent de cette incohérence se retrouve dans la plateforme Manus de la startup chinoise Butterfly Effect, qui a fait le buzz avant d’être critiquée pour ne pas remplir ses promesses.

Les défis de la mise en œuvre des agents AI

Olivier Godemont, responsable produit API d’OpenAI, a récemment déclaré que, bien qu’il soit relativement simple de démontrer un agent, le véritable défi réside dans sa mise à l’échelle et son utilisation régulière. En début d’année, OpenAI a introduit deux agents AI au sein de ChatGPT: Operator, capable de naviguer sur des sites web pour vous, et Deep Research, qui compile des rapports de recherche. Ces outils ont montré un aperçu prometteur de ce que la technologie agentique peut réaliser, mais leur autonomie reste à améliorer.

L’émergence du Responses API et ses fonctionnalités

Avec la Responses API, OpenAI ambitionne de fournir l’accès aux composants nécessaires pour créer des applications autonomes semblables à Operator et à Deep Research. Les développeurs pourront ainsi utiliser les mêmes modèles AI, tels que le GPT-4o search et GPT-4o mini search, qui sont en phase de prévisualisation. Ces modèles sont conçus pour rechercher des réponses sur le web tout en citant les sources d’information générées.

Précision et défis des outils de recherche AI

OpenAI affirme que ces modèles atteignent de très bonnes performances en matière de précision. Par exemple, sur leur benchmark SimpleQA, GPT-4o search obtient un score de 90 % et GPT-4o mini search un score de 88 %, bien au-dessus de son prédécesseur, le GPT-4.5, qui ne score que 63 %. Malgré cela, l’usage des outils de recherche AI n’élimine pas le problème de la hallucination AI ; ces outils sont encore sujets à des erreurs, en particulier avec des requêtes de recherche simples et à réponse directe.

Outils supplémentaires et perspective d’avenir

La Responses API intègre également une fonctionnalité de recherche dans les fichiers, permettant de parcourir rapidement les données d’une entreprise. En parallèle, les développeurs peuvent utiliser le modèle Computer-Using Agent (CUA), qui alimente la fonctionnalité Operator, pour automatiser diverses tâches informatiques comme la saisie de données. OpenAI reconnaît que ces outils sont encore à un stade précoce de développement et qu’ils travaillent activement à les améliorer.

Un avenir prometteur pour les agents AI

En visant à passer des démonstrations impressionnantes aux outils fonctionnels, OpenAI a également lancé un kit d’outils open-source, le Agents SDK, offrant aux développeurs des moyens gratuits d’intégrer des modèles dans leurs systèmes internes. Olivier Godemont espère que 2025 marquera une avancée significative pour les agents AI sur le terrain. Ce projet ambitieux témoigne de la volonté d’OpenAI de transformer les démonstrations d’agents en applications réelles avec un impact tangible.