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OpenAI lance ChatGPT Pro à 100 dollars avec des limites d'utilisation de Codex 5 fois supérieures à celles de Plus

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OpenAI a lancé un nouveau palier d'abonnement à 100 dollars par mois pour ChatGPT, baptisé ChatGPT Pro, ciblant explicitement les développeurs et les "vibe coders", ces utilisateurs qui construisent des logiciels en langage naturel avec l'aide de l'IA. Cette offre se positionne entre le plan Plus à 20 dollars et le plan Pro existant à 200 dollars, et son argument principal est simple : elle offre cinq fois plus d'utilisation de Codex, l'environnement de développement assisté par IA d'OpenAI, par rapport au plan Plus. Sam Altman, PDG et co-fondateur d'OpenAI, a annoncé le lancement sur X en évoquant une "très forte demande". Concrètement, le plan à 100 dollars permet par exemple d'envoyer entre 300 et 1 500 messages locaux avec le modèle GPT-5.3-Codex toutes les cinq heures, contre 45 à 225 pour le plan Plus, et d'effectuer entre 50 et 400 tâches cloud sur la même fenêtre, contre 10 à 60. Les revues de code passent également de 10 à 25 pull requests par semaine à 100 à 250. Le plan à 200 dollars offre quant à lui le double du plan à 100 dollars, soit dix fois les limites du Plus.

Ce lancement signale une montée en puissance d'OpenAI sur le segment du développement logiciel assisté, un marché devenu stratégique. En introduisant un palier intermédiaire, l'entreprise cherche à capter les développeurs qui trouvaient le plan Plus trop limité sans vouloir payer 200 dollars. La décision est toutefois ambiguë : OpenAI a simultanément annoncé un "rééquilibrage" de l'utilisation de Codex pour les abonnés Plus, réduisant les sessions longues au profit de sessions plus courtes et distribuées dans la semaine, ce qui revient de facto à restreindre les usages intensifs des utilisateurs à 20 dollars, les incitant à passer à la formule supérieure.

Le contexte concurrentiel explique en grande partie cette accélération. Anthropic, principal rival d'OpenAI, a récemment révélé un chiffre d'affaires annualisé dépassant 30 milliards de dollars, devançant les 24 à 25 milliards estimés d'OpenAI. Cette croissance est portée en grande partie par l'adoption massive de Claude Code et Claude Cowork, des outils de développement assisté par IA qui gagnent rapidement du terrain auprès des équipes techniques. OpenAI, qui a largement contribué à populariser l'IA générative, se retrouve ainsi à devoir défendre son leadership sur un segment qu'il a pourtant contribué à inventer. La guerre des abonnements pour coder avec l'IA ne fait que commencer, avec des acteurs comme Google, GitHub Copilot et Cursor également dans la course.

Impact France/UE

Les développeurs européens disposent d'un nouveau palier intermédiaire à 100$/mois pour accéder à Codex avec des limites 5x supérieures au plan Plus, une option concrètement utilisable par les équipes techniques en France et en Europe.

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1MarkTechPost

Guide de code complet sur NVIDIA KVPress : inférence LLM à contexte long et compression du cache KV

NVIDIA a publié KVPress, une bibliothèque open source conçue pour compresser le cache clé-valeur (KV cache) des grands modèles de langage et réduire drastiquement leur consommation mémoire lors des inférences sur de longs contextes. Un tutoriel complet publié récemment par des ingénieurs en IA illustre son fonctionnement concret à travers une implémentation pas-à-pas exécutable sur Google Colab. L'exemple s'appuie sur le modèle Qwen2.5-1.5B-Instruct de Qwen, chargé en quantification 4 bits via la bibliothèque BitsAndBytes, et fait appel à la version 0.4.0 de KVPress. Deux stratégies de compression sont comparées : ExpectedAttentionPress, qui estime l'importance des tokens en fonction de l'attention attendue, et KnormPress, qui s'appuie sur la norme des vecteurs K pour éliminer les entrées peu pertinentes. Le pipeline génère un corpus synthétique long, pose des questions ciblées sur ce corpus, puis mesure les écarts de performance et d'empreinte mémoire entre la génération standard et les différentes configurations compressées. L'enjeu est considérable pour l'industrie du traitement du langage naturel. Le KV cache est le principal goulot d'étranglement mémoire lors de l'inférence sur de longs contextes : chaque token généré alimente un cache qui grossit linéairement, rendant les fenêtres de 32 000, 128 000 voire un million de tokens extrêmement coûteuses en VRAM. KVPress permet de ne conserver dans ce cache que les entrées jugées les plus informatives, en supprimant dynamiquement les tokens à faible contribution. Pour les développeurs déployant des applications d'analyse de documents, de recherche d'information ou d'agents conversationnels à mémoire longue, cette compression peut rendre viables des scénarios qui nécessiteraient sinon du matériel de classe A100 ou H100. La possibilité de faire tourner ces expériences sur Colab, avec une simple GPU grand public, illustre bien la baisse de barrière à l'entrée que KVPress ambitionne d'offrir. La gestion du KV cache est devenue l'un des fronts les plus actifs de la recherche en inférence LLM depuis que les fenêtres contextuelles ont explosé en 2023-2024. Des techniques comme Sliding Window Attention, PagedAttention (à la base de vLLM) ou les approches de quantification du cache ont émergé pour répondre à cette pression. NVIDIA, en proposant KVPress comme couche d'abstraction modulaire compatible avec le pipeline Hugging Face Transformers, cherche à standardiser l'accès à ces optimisations pour un public plus large que les seules équipes d'infrastructure. La prochaine étape naturelle sera d'évaluer ces stratégies sur des modèles de plus grande taille et sur des benchmarks de rétention d'information à longue portée, pour quantifier précisément le compromis entre taux de compression et fidélité des réponses dans des cas d'usage de production.

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1 source

2Le Big Data

Préparez votre portefeuille : OpenAI lance un nouveau niveau ChatGPT Pro à 100 $

OpenAI a annoncé le 9 avril 2026 un nouveau niveau d'abonnement ChatGPT Pro à 100 dollars par mois, venant s'ajouter au niveau Plus existant. Ce plan premium offre entre 5 et 20 fois plus d'utilisation de Codex, l'outil de génération et de complétion de code intégré à ChatGPT. Les abonnés Pro accèdent également au raisonnement avancé via GPT-5.4 Pro, à un nombre maximal de tâches Codex simultanées, au chargement illimité de fichiers avec GPT-5.3, à la génération d'images sans restriction, ainsi qu'à un accès étendu à la recherche approfondie, au mode agent, aux projets, aux tâches planifiées et aux GPT personnalisés. OpenAI a précisé dans la foulée que l'accès promotionnel à Codex accordé aux abonnés Plus prenait fin le jour même de l'annonce. Ce nouveau palier cible principalement les développeurs intensifs et les professionnels qui s'appuient quotidiennement sur des capacités de raisonnement avancées. Pour eux, la possibilité de conduire des sessions Codex longues et complexes représente un gain concret : prototypes plus ambitieux, itérations plus rapides, réduction du temps de développement logiciel. Les entreprises technologiques peuvent également y voir un levier pour accélérer leurs cycles de production sans multiplier les abonnements individuels. L'accès anticipé aux nouvelles fonctionnalités constitue un avantage supplémentaire pour ceux qui cherchent à rester à la pointe des capacités disponibles. À 100 dollars mensuels, le tarif reste élevé pour un usage individuel, mais se positionne en dessous des coûts d'API pour des volumes d'utilisation équivalents. Cette annonce s'inscrit dans une stratégie de montée en gamme progressive qu'OpenAI déploie depuis le lancement de ChatGPT Plus à 20 dollars en 2023. La société fait face à des coûts d'infrastructure considérables liés à l'entraînement et à l'inférence de modèles toujours plus puissants, et la segmentation tarifaire lui permet de financer ces investissements tout en conservant une offre accessible au grand public. La guerre des assistants IA s'intensifie avec Google, Anthropic et Microsoft qui proposent leurs propres niveaux premium, poussant chaque acteur à différencier son offre par la performance brute et les outils spécialisés. Codex, repositionné comme outil central du plan Pro, illustre le pari d'OpenAI sur le marché des développeurs, segment jugé stratégique pour ancrer l'usage professionnel de ChatGPT dans les workflows d'entreprise. Les prochains mois diront si ce prix trouve preneur au-delà des early adopters.

UELes développeurs et entreprises françaises peuvent souscrire à ce nouveau palier, mais sans avantage tarifaire spécifique pour l'Europe et avec un coût élevé pour un usage individuel.

OutilsOpinion

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3The Verge AI

Google Gemini peut désormais répondre à vos questions avec des modèles 3D et des simulations

Google a dévoilé une nouvelle fonctionnalité pour son assistant Gemini permettant de générer des modèles 3D interactifs et des simulations en réponse aux questions des utilisateurs. Concrètement, lorsqu'un utilisateur pose une question sur un phénomène physique ou scientifique, Gemini peut désormais produire une représentation tridimensionnelle animée, accompagnée de commandes permettant de la manipuler en temps réel : rotation du modèle, curseurs pour ajuster des paramètres, boutons pour mettre en pause ou masquer certains éléments visuels. Lors d'un test rapporté par The Verge, un utilisateur a demandé une simulation de la Lune orbitant autour de la Terre, et Gemini a généré un modèle 3D complet avec un curseur pour contrôler la vitesse de l'orbite, une option pour masquer la trajectoire et un bouton de pause. Cette évolution représente un changement notable dans la façon dont les IA conversationnelles transmettent l'information. Plutôt que de se limiter à du texte ou des images statiques, Gemini ouvre la voie à une pédagogie interactive, particulièrement utile pour l'enseignement des sciences, de la physique ou de l'astronomie. Les enseignants, étudiants et professionnels pourront explorer des concepts complexes de manière intuitive, sans recourir à des logiciels spécialisés. Cette fonctionnalité s'inscrit dans la course que se livrent les grands acteurs de l'IA générative pour différencier leurs produits au-delà du simple chat textuel. Google, qui fait face à une concurrence intense d'OpenAI et d'Anthropic, cherche à positionner Gemini comme un assistant multimodal de référence. La capacité à produire des visualisations dynamiques et paramétrables pourrait devenir un avantage décisif, notamment dans les secteurs éducatif et scientifique.

UELes utilisateurs européens de Gemini peuvent dès maintenant exploiter cette fonctionnalité pour l'enseignement scientifique et la vulgarisation, sans nécessiter de logiciels spécialisés.

OutilsOutil

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4AWS ML Blog

Amazon Bedrock : comprendre le cycle de vie des modèles

Amazon Web Services a formalisé le cycle de vie des modèles de fondation (FM) disponibles sur sa plateforme Bedrock, en introduisant un cadre structuré en trois états distincts : Actif, Hérité (Legacy) et Fin de vie (EOL). Ce système vise à donner aux entreprises une visibilité suffisante pour planifier leurs migrations sans interruption de service. Concrètement, un modèle reste disponible au minimum 12 mois après son lancement, puis passe en état Legacy avec un préavis d'au moins 6 mois avant sa date de fin de vie. AWS a également introduit une nouvelle phase intermédiaire appelée "extended access" pour les modèles dont la fin de vie est postérieure au 1er février 2026 : après 3 mois en état Legacy, le modèle entre dans cette période d'accès étendu pendant laquelle les utilisateurs actifs peuvent continuer à l'utiliser au moins 3 mois supplémentaires. Durant cette fenêtre, les demandes d'augmentation de quota ne seront plus approuvées et les tarifs peuvent être ajustés par le fournisseur du modèle, avec notification préalable. Cet encadrement change concrètement la manière dont les équipes techniques doivent gérer leurs applications IA en production. Jusqu'ici, une fin de vie pouvait surprendre des équipes insuffisamment préparées, entraînant des pannes ou des migrations précipitées. Avec ce calendrier prévisible, les développeurs peuvent anticiper les transitions, tester les modèles de remplacement via la console Bedrock ou l'API, et adapter leur code sans urgence. L'état d'un modèle est désormais exposé directement dans les réponses API via le champ modelLifecycle, accessible lors d'appels GetFoundationModel ou ListFoundationModels. Il faut toutefois noter que les comptes inactifs en phase Legacy, c'est-à-dire n'ayant pas appelé le modèle pendant 15 jours ou plus, peuvent perdre l'accès prématurément. La migration vers un nouveau modèle reste une action manuelle : rien ne se fait automatiquement lorsqu'un modèle atteint sa date EOL. Cette politique s'inscrit dans un contexte où Amazon Bedrock multiplie les modèles disponibles, provenant de fournisseurs comme Anthropic, Meta, Mistral ou Cohere, chacun avec ses propres cycles de mise à jour. À mesure que ces modèles évoluent rapidement, l'accumulation de versions obsolètes pose des problèmes de maintenance et de sécurité pour AWS comme pour ses clients. En clarifiant les règles du jeu, AWS cherche à professionnaliser la gestion du cycle de vie des IA en entreprise, sur le modèle de ce que font déjà les plateformes cloud pour leurs APIs et services logiciels. La prochaine étape pour les équipes utilisant Bedrock sera d'intégrer ces états dans leurs processus de surveillance et d'alerte, afin de ne jamais être pris de court lors d'une transition de modèle.

UELes entreprises européennes utilisant Amazon Bedrock doivent intégrer ce nouveau cadre de cycle de vie dans leurs processus de gestion des applications IA en production pour éviter des interruptions de service.

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