GPT-3 est le modèle de langage qu’OpenAI a présenté en 2020. Il n’a jamais eu d’interface grand public, presque personne ne l’a utilisé directement, et il est débranché depuis janvier 2024. C’est pourtant lui qui a déclenché tout ce que tu utilises aujourd’hui : ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral. Voici son histoire, et la chronologie complète des modèles OpenAI, de GPT-1 à aujourd’hui.
GPT-3 en bref
- Nom complet : Generative Pre-trained Transformer 3.
- Publié : le papier Language Models are Few-Shot Learners paraît fin mai 2020, l’API ouvre en bêta fermée le 11 juin 2020.
- Taille : 175 milliards de paramètres pour la version la plus grosse (nom de code davinci).
- Accès : API payante uniquement, sur liste d’attente. Aucune interface de chat.
- Statut en 2026 : retiré. OpenAI a débranché les modèles de la génération davinci le 4 janvier 2024.
Ce que GPT-3 a réellement changé
Avant GPT-3, pour faire faire une tâche à un modèle de langage, il fallait le réentraîner sur des milliers d’exemples annotés. Un modèle pour la traduction, un autre pour le résumé, un autre pour la classification. Chaque tâche demandait son propre chantier.
Le papier de 2020 démontre autre chose : à cette échelle, le modèle exécute des tâches pour lesquelles il n’a pas été entraîné, à partir de quelques exemples glissés dans la consigne. Sans réentraînement, sans mise à jour de ses paramètres. C’est ce que le titre appelle le few-shot learning.
La conséquence est celle qui structure encore l’IA de 2026 : l’interface d’un modèle devient du texte en langage naturel. Tu ne programmes plus le modèle, tu lui écris ce que tu veux. C’est la naissance de ce qu’on appellera le prompt.
GPT-3 a aussi installé une idée qui a orienté des milliards d’euros d’investissement : à architecture constante, augmenter la taille du modèle et le volume de données fait apparaître des capacités nouvelles. Toute la course aux gros modèles des années suivantes part de là.
D’où vient GPT-3 : GPT-1 et GPT-2
GPT-3 est le troisième d’une série qui monte en puissance très vite.
GPT-1 (juin 2018) est un travail de recherche discret : 117 millions de paramètres, entraîné sur un corpus de livres, présenté dans le papier Improving Language Understanding by Generative Pre-Training. L’idée testée est le pré-entraînement : entraîner d’abord le modèle à prédire du texte au sens large, puis le spécialiser. Elle fonctionne.
GPT-2 (février 2019) fait un bond à 1,5 milliard de paramètres. OpenAI décide de ne pas publier le modèle complet tout de suite, par crainte d’un usage massif pour produire de faux textes. La sortie se fait par étapes sur l’année : 124 millions de paramètres en février, 355 millions en mai, 774 millions en août, et enfin la version complète à 1,5 milliard le 5 novembre 2019. Cette publication échelonnée a lancé le débat sur la diffusion des modèles, débat qui n’est toujours pas refermé.
De GPT-1 à GPT-3, la taille est multipliée par environ 1 500 en deux ans.
De GPT-3 à ChatGPT : le maillon qui manquait
GPT-3 brut est difficile à utiliser. Il complète du texte, il ne suit pas des instructions. Tu lui écris une question, il peut très bien enchaîner sur d’autres questions plutôt que répondre.
Le travail qui suit consiste à l’aligner sur l’intention humaine : lui apprendre à obéir à une consigne, avec de l’apprentissage par renforcement à partir de retours humains. Cette famille de modèles ajustés donne GPT-3.5, et c’est sur cette base que ChatGPT sort le 30 novembre 2022.
La leçon vaut d’être retenue : ce n’est pas la puissance brute de GPT-3 qui a fait basculer le grand public, c’est le fait de l’avoir rendu dressable et de lui avoir mis une zone de saisie devant. Le modèle de 2020 attendait son interface.
La chronologie complète des modèles OpenAI
Cette frise est la référence du site. Les dates sont celles des annonces officielles, vérifiées à la date de mise à jour de cet article. Quand une version arrive d’abord dans l’API puis dans ChatGPT, c’est la première date qui est retenue.
| Date | Modèle | Ce qui change |
|---|---|---|
| Juin 2018 | GPT-1 | 117 millions de paramètres. Valide le pré-entraînement. |
| Février 2019 | GPT-2 | Publication échelonnée. Version complète à 1,5 milliard de paramètres le 5 novembre 2019. |
| Juin 2020 | GPT-3 | 175 milliards de paramètres. Le few-shot learning. API sur liste d’attente. |
| 30 novembre 2022 | ChatGPT (GPT-3.5) | Le chat grand public. Gratuit, sans liste d’attente. |
| 14 mars 2023 | GPT-4 | Multimodal en entrée : le modèle lit aussi les images. |
| 13 mai 2024 | GPT-4o | Modèle « omni » : texte, image et audio dans un seul réseau, avec une réponse vocale quasi instantanée. |
| 12 septembre 2024 | o1-preview | Première série de modèles de raisonnement : le modèle réfléchit avant de répondre. |
| 31 janvier 2025 | o3-mini | Le raisonnement en version rapide et moins chère. |
| 27 février 2025 | GPT-4.5 | Le plus gros modèle non raisonnant d’OpenAI. Retiré de l’API dès le 14 juillet 2025. |
| 14 avril 2025 | GPT-4.1 | Fenêtre de contexte à 1 million de tokens. Décliné en mini et nano. |
| 16 avril 2025 | o3 et o4-mini | Raisonnement avec usage autonome des outils. |
| 7 août 2025 | GPT-5 | Fusion des deux lignées : un seul modèle qui décide s’il doit raisonner. |
| 12 novembre 2025 | GPT-5.1 | Révision de la famille GPT-5. |
| 11 décembre 2025 | GPT-5.2 | Itération suivante. |
| 5 février 2026 | GPT-5.3-Codex | Version spécialisée pour le code et les agents de développement. |
| 5 mars 2026 | GPT-5.4 | Déclinaisons mini et nano le 17 mars 2026. |
| 23 avril 2026 | GPT-5.5 | La version Instant arrive sur le plan gratuit le 5 mai 2026. |
| 9 juillet 2026 | GPT-5.6 (Sol, Terra, Luna) | Trois niveaux : Sol pour le raisonnement de pointe, Terra pour l’usage courant, Luna pour la vitesse. 1 million de tokens de contexte. |
Deux remarques sur cette frise. D’abord, la cadence : entre GPT-1 et GPT-4, cinq ans ; entre GPT-5 et GPT-5.6, onze mois pour six versions. Ensuite, la nature des sauts a changé. Jusqu’à GPT-4, chaque version était surtout plus grosse. Depuis o1, les gains viennent du temps de calcul au moment de la réponse et de la capacité du modèle à se servir d’outils tout seul.
Pour l’histoire des autres laboratoires, va voir l’histoire d’Anthropic et celle de Mistral AI. Pour OpenAI en tant qu’entreprise, c’est par ici. Pour GPT-4 en particulier, l’article dédié détaille son impact.
Est-ce que GPT-3 est encore utilisable en 2026 ?
Non. Le 4 janvier 2024, OpenAI a retiré d’un coup une trentaine de modèles anciens, dont text-davinci-003, le GPT-3 ajusté aux instructions que les développeurs utilisaient le plus. Le remplacement recommandé à l’époque était gpt-3.5-turbo-instruct.
Si tu tombes encore sur un tutoriel qui te demande une clé API pour davinci ou curie, il est périmé. Les modèles actuels sont plus capables et coûtent une fraction du prix de GPT-3 à sa sortie. Le nom « GPT-3 » ne désigne plus qu’un objet d’histoire.
Ce qui reste vivant de GPT-3, ce sont ses idées : le prompt comme interface, l’échelle comme moteur de progrès, et le pré-entraînement généraliste suivi d’un alignement. Les trois sont dans tous les modèles de langage de 2026.
Ce qu’il faut retenir
- GPT-3 sort en juin 2020 avec 175 milliards de paramètres, en API fermée, sans interface publique.
- Son apport n’est pas la taille mais la démonstration du few-shot learning : on pilote le modèle par le texte, sans le réentraîner.
- Il fallait l’alignement sur les instructions, puis une interface de chat, pour que ça devienne ChatGPT en novembre 2022.
- Il est retiré du catalogue OpenAI depuis le 4 janvier 2024.
- Sa descendance directe est aujourd’hui GPT-5.6, sorti le 9 juillet 2026.
Si tu débutes avec ces outils, commence par notre guide pratique de ChatGPT. Et si un terme de cet article t’a bloqué, le lexique de l’IA est fait pour ça.
