GPT-5 est un modèle d’intelligence artificielle puissant, capable de traiter divers types d’entrées — texte, images et audio — et de générer des réponses textuelles riches. Pour tirer le meilleur parti de ce modèle, il est essentiel de comprendre ses fonctionnalités clés et de les adapter à votre cas d’usage. Tout d’abord, ses capacités multimodales permettent d’analyser directement des images ou des fichiers audio sans passer par des étapes intermédiaires comme la reconnaissance optique de caractères (OCR), ce qui améliore la précision et la profondeur de l’analyse. Par exemple, une photo ou un enregistrement vocal peut être envoyé avec une requête, et le modèle peut interpréter non seulement le contenu verbal, mais aussi des éléments comme le ton de voix ou la cadence. Une autre fonctionnalité essentielle est l’appel d’outils (tool calling), qui transforme GPT-5 en un agent capable d’exécuter des fonctions externes. Vous pouvez définir des outils personnalisés — comme une fonction pour récupérer la météo — en précisant leur nom, leur description et leurs paramètres. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour intégrer des données dynamiques dans les réponses du modèle. Pour garantir une bonne performance, il est crucial de fournir des descriptions claires et détaillées des outils. Parmi les paramètres configurables, deux sont particulièrement importants : l’effort de raisonnement et la verbosité. L’effort de raisonnement (minimal, bas, moyen, élevé) influence la profondeur du traitement cognitif du modèle. Pour des tâches simples et rapides, comme un chatbot interactif, un effort minimal suffit. Pour des problèmes complexes, une valeur plus élevée est nécessaire, bien que cela augmente le coût et la latence (10 $ par million de jetons à l’écriture de cet article). Il est recommandé de commencer par un niveau bas et d’augmenter progressivement selon les résultats. La verbosité (faible, moyenne, élevée) contrôle la longueur des réponses. La valeur moyenne est celle utilisée par défaut et convient à la plupart des cas. Pour des réponses détaillées, on peut opter pour « élevé », mais cela peut entraîner une surcharge inutile. La sortie structurée, notamment au format JSON, est une fonctionnalité précieuse pour l’extraction de données. En demandant explicitement une réponse JSON, vous garantissez une sortie parseable, idéale pour automatiser la récupération d’informations comme les dates, les noms ou les chiffres dans des documents. Le téléchargement de fichiers est également très pratique : vous pouvez envoyer directement un document PDF ou image, et le modèle le traite intégralement, même sans OCR préalable. Cette fonctionnalité est rapide et efficace pour les applications nécessitant une analyse rapide de documents complexes. Cependant, GPT-5 présente un inconvénient majeur : OpenAI ne rend pas accessibles les tokens de pensée (thinking tokens), ce qui empêche le streaming des étapes de raisonnement pendant l’exécution. Cela nuit à l’expérience utilisateur dans les applications interactives où une réponse progressive serait bénéfique. En comparaison, des modèles comme Gemini 2.5 Pro ou Claude d’Anthropic offrent cette fonctionnalité. En conclusion, GPT-5 est un outil puissant, mais son efficacité dépend de réglages précis. Il est recommandé de tester différentes combinaisons de paramètres, de privilégier les niveaux d’effort et de verbosité les plus bas compatibles avec la qualité attendue, et de prévoir des modèles de secours auprès d’autres fournisseurs pour garantir la résilience des applications.