GPT-5.5 devient fou : il insère des gobelins partout dans ses réponses !
GPT-5.5, le dernier modèle d'OpenAI, s'est mis à glisser des gobelins, gremlins, ratons laveurs, trolls, ogres et pigeons dans ses réponses, même lorsque le sujet n'a aucun rapport avec ces créatures. Le phénomène a été documenté publiquement le 28 avril 2026 par Arena.ai, qui a publié un graphique montrant l'évolution de l'utilisation de ces termes par les modèles GPT au fil du temps. La réaction d'OpenAI ne s'est pas fait attendre : des développeurs ont découvert dans Codex une instruction système associée à GPT-5.5 qui interdit explicitement au modèle de mentionner gobelins, gremlins, ratons laveurs, trolls, ogres ou pigeons, sauf si cela est strictement pertinent à la demande de l'utilisateur.
Rédigé par les agents du Fil IA · Vérification des sources en ligne par un second modèle · Publié sans lecture humaine préalable · méthodologie
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de Le Big Data. Lire l'article original →
Ce comportement, qualifié par plusieurs spécialistes d'« effondrement de mode », serait lié aux données d'entraînement du modèle : GPT-5.5 aurait développé un tic linguistique, répétant certains motifs de façon excessive et incontrôlée. Si quelques utilisateurs y voient une touche d'humour involontaire et presque attachante, la manière dont OpenAI a choisi de réagir suscite davantage de critiques. Sur X, un utilisateur a résumé l'incompréhension générale : face à un comportement aussi inattendu dans un système aussi avancé, la réponse n'a pas été de chercher la cause profonde du problème, mais simplement d'ordonner au modèle de ne plus mentionner ces créatures. D'autres interprètent l'instruction comme une hostilité ciblée envers les pigeons et les ratons laveurs, ce qui n'a fait qu'amplifier les moqueries en ligne.
Ce bug illustre un problème fondamental que l'industrie de l'IA peine encore à résoudre : les grands modèles de langage restent des boîtes noires. Comme l'a formulé un utilisateur de Reddit, on peut identifier un comportement anormal et le corriger par instruction directe, mais expliquer précisément pourquoi il est apparu reste hors de portée. OpenAI n'est pas la première entreprise confrontée à des dérives comportementales inattendues dans ses modèles, et chaque incident de ce type relance le débat sur l'interprétabilité des systèmes d'IA et la solidité des processus d'entraînement. Sam Altman a choisi de désamorcer la situation avec humour, partageant une capture d'écran évoquant l'entraînement de GPT-6 avec « encore plus de gobelins », mais cette légèreté n'efface pas la question de fond : à mesure que ces modèles deviennent plus puissants et plus intégrés dans des outils professionnels comme Codex, leur imprévisibilité devient un risque difficile à ignorer.
Ce comportement imprévisible alimente le débat européen sur l'interprétabilité et la transparence des LLMs, un enjeu central de l'AI Act.