L'OpenAI DevDay 2025 était une vitrine dynamique pour les développeurs (début octobre 2025). Au cours de cette conférence, OpenAI a dévoilé une large gamme de produits, boîtes à outils, SDK et versions de modèles conçus pour faire passer l'entreprise du statut de fournisseur de modèles à celui d'opérateur de plateforme : des applications fonctionnant dans ChatGPT, un générateur d'agents par glisser-déposer (AgentKit), le déploiement généralisé de Codex pour les workflows des développeurs, et un nouvel ensemble de niveaux de modèles (dont GPT-5 Pro et Sora 2 pour la vidéo) destinés aux intégrations de niveau production. Voyons maintenant ce qu'OpenAI a présenté lors de cette conférence et analysons les avancées qu'elle apportera au secteur actuel de l'IA. Ce guide est également destiné aux développeurs.
Pourquoi OpenAI DevDay 2025 est-il important ?
Le DevDay 2025 est important car il redéfinit où et comment les applications seront créées et distribuées dans un monde où l'IA est native. Au lieu de traiter les modèles comme une fonctionnalité back-end appelée par les développeurs via une API, OpenAI intègre une couche d'expérience, ChatGPT, comme hôte des applications interactives. Cette évolution a trois implications :
- Distribution: Les développeurs peuvent atteindre l'audience massive de ChatGPT directement dans l'expérience de chat, plutôt que de s'appuyer uniquement sur les magasins d'applications traditionnels ou les canaux Web.
- Composition: Les applications, les agents et les modèles deviennent des éléments constitutifs composables. Vous pouvez combiner un modèle de spécialiste du domaine, un agent qui enchaîne les étapes des tâches et une interface utilisateur conversationnelle pour créer une expérience produit unique.
- Réécrire le paradigme de l’ingénierie : De « l’écriture de code pour créer des fonctions » à « l’orchestration d’agents intelligents + évaluation automatisée », le processus d’ingénierie est devenu granulaire, visualisé et standardisé.
Qu'est-ce que le nouveau SDK Apps et que permet-il ?
Qu'est-ce que le SDK Apps ?
Le SDK Apps est la boîte à outils du développeur d'OpenAI pour la création applications interactives qui vivent dans ChatGPT. Plutôt que de créer des liens vers des pages Web ou de renvoyer des données statiques, les applications créées avec le SDK peuvent être appelées à partir d'une conversation, restituer une interface utilisateur interactive dans ChatGPT, accepter les demandes de suivi et, surtout, préserver le contexte tout au long de la session de chat afin que l'application et le modèle de langage puissent collaborer de manière transparente.
Fonctionnalité:
- Intégration de l'application dans le chat : Les applications s'affichent dans ChatGPT, permettant aux utilisateurs d'effectuer des tâches en plusieurs étapes (par exemple, concevoir une affiche dans Canva, puis la transformer en pitch deck) sans quitter la conversation.
- Continuité contextuelle : les applications reçoivent un contexte structuré (via le protocole de contexte modèle / MCP) afin qu'elles se comportent comme des participants de chat de première classe plutôt que comme des intégrations ponctuelles.
- Mode développeur et aperçu : les développeurs peuvent tester des applications en mode développeur, effectuer des itérations rapidement et les soumettre à un examen lorsqu'elles sont prêtes.
- Plomberie du commerce et de la monétisation (à venir) : OpenAI a signalé des crochets commerciaux afin que les applications puissent vendre des biens/services au sein de l'expérience de chat et que les développeurs puissent éventuellement monétiser leurs applications.
- Outils pour les données et les autorisations : Le SDK définit des modèles pour demander à l'utilisateur de connecter des comptes et d'accorder l'accès aux données lorsqu'une application tierce doit agir ou lire des données, avec des flux intégrés pour le consentement et l'échange de jetons.
Pourquoi le SDK des applications est important
En faisant de ChatGPT un environnement hôte pour les applications tierces, OpenAI recadre le produit d'un assistant conversationnel à d'exécution — un « système d'exploitation » pour les interactions conversationnelles. Pour les développeurs, cela réduit les frictions : au lieu de créer une interface utilisateur et un tunnel de distribution distincts, ils peuvent développer une logique applicative légère et bénéficier de la découverte et de l'expérience utilisateur conversationnelle de ChatGPT. Pour les équipes produit et les entreprises, cela modifie l'architecture des fonctionnalités : au lieu d'intégrer un modèle à un site web, vous pouvez intégrer le produit dans une structure conversationnelle prenant en charge les suivis, les clarifications et les sorties multimodales.
OpenAI tente de transformer le « langage naturel » en une nouvelle couche d'interface utilisateur universelle. Au sein de cette couche, une application est définie non pas comme un « ensemble de pages », mais plutôt comme un « ensemble de fonctionnalités + contexte + fonctionnalités transactionnelles ». Cela équivaut à unifier « navigateur + app store + paiement + SDK » dans une conversation. L'objectif n'est pas de remplacer les applications natives, mais plutôt de restructurer la chaîne : placer le « premier contact » dans ChatGPT et réserver l'« utilisation approfondie » aux applications externes (plein écran, redirections).
Qu'est-ce qu'AgentKit et comment change-t-il le développement des agents ?
Qu'est-ce qu'AgentKit ?
AgentKit est la nouvelle boîte à outils d'OpenAI pour la création, le déploiement et l'optimisation d'applications agentiques : des agents logiciels capables de planifier, d'agir et d'interagir de manière autonome pour le compte des utilisateurs. AgentKit intègre des primitives de développement pour la décomposition des tâches, l'utilisation des outils et l'évaluation du comportement des agents. OpenAI a positionné AgentKit comme « l'infrastructure des agents », permettant aux développeurs d'assembler des agents fiables, vérifiables et plus faciles à itérer.
Quelles sont les principales fonctions d’AgentKit ?
- Générateur d'agents visuels : un canevas pour connecter des nœuds logiques, définir des flux et orchestrer plusieurs agents sans coder manuellement chaque détail de coordination.
- Connecteurs d'outils et d'API : adaptateurs prédéfinis pour lier les agents à des services externes (API, bases de données, webhooks) permettant des actions réelles.
- Évaluation et garde-fous : Les évaluations et le traçage intégrés permettent aux équipes d'évaluer les traces des agents, de détecter les régressions et d'ajuster le comportement des invites/chaînes.
- Déploiement et observabilité : primitives de déploiement intégrées et télémétrie pour surveiller les performances des agents et les échecs en production.
Pourquoi AgentKit est-il important ?
Le point de friction pratique avec les agents concerne la fiabilité et la sécurité : comment permettre à un agent d'agir sans effets secondaires inattendus ? AgentKit s'efforce de prioriser ces préoccupations en matière d'ingénierie : la fourniture de modèles standardisés pour l'accès aux outils, la gestion du contexte et l'évaluation réduit l'imprévisibilité et raccourcit les cycles de développement. Pour les organisations développant des workflows d'automatisation, des assistants clients ou des systèmes d'aide à la décision, AgentKit est l'échafaudage qui transforme des prototypes d'agents fragiles en services de production.
Qu'est-ce que Codex et qu'est-ce qui a changé lors du DevDay ?
Qu'est-ce que le Codex ?
Codex est l'assistant de codage d'OpenAI dédié aux workflows de développement : une suite de fonctionnalités de modélisation, d'outils CLI et d'intégrations (plugins d'édition, hooks CI) conçus pour accélérer la création, la révision et la maintenance du code. Lors du DevDay, OpenAI a annoncé Le Codex est généralement disponible, en le faisant passer du niveau d'aperçu/d'utilisation interne à un niveau de support de production pour les équipes d'ingénierie.
Quelles sont les principales fonctions du Codex après la mise à jour ?
- Génération de code sensible au contexte : Codex peut générer du code basé sur le contexte complet du référentiel (pas seulement une courte fenêtre d'invite) et suivre les contraintes de style et d'architecture.
- Boucles de rétroaction des développeurs et d'édition en direct : Les développeurs peuvent itérer en demandant à Codex de refactoriser, d'ajouter des tests ou d'implémenter des fonctionnalités avec des démonstrations de rechargement en direct dans les bacs à sable de développement.
- Intégration avec les applications et les agents : Codex peut être invoqué par des agents ou des applications pour écrire du code de collage, répondre aux erreurs d'exécution ou synthétiser automatiquement les clients API.
- Modèles spécialisés : Courir GPT5-CODEX, excellent dans la refactorisation et la révision de code, et peuvent ajuster le « temps de réflexion » en fonction de la complexité de la tâche.
- Tâches de longue durée : Capable d’exécuter des tâches en continu pendant plus de dix minutes ou plus.
- Collaboration multi-terminaux : IDE unifié, terminal, GitHub et cloud ; intégration Slack et SDK Codex récemment ajoutés (connexion aux pipelines CI/CD, opérations et maintenance et données).
Pourquoi l’évolution du Codex est-elle importante ?
Ceci est important car cela comble les deux plus grands déficits de productivité du développement logiciel avec les LLM : maintenir la précision contextuelle dans les bases de code volumineuses et boucler la boucle, de la suggestion au changement déployé. Lorsqu'un modèle peut analyser l'intégralité d'un référentiel et appliquer les modifications in situ, et lorsqu'il est intégré aux outils de déploiement, les développeurs peuvent passer de l'écriture de code d'échafaudage à l'orchestration des décisions produit de plus haut niveau.
La sortie officielle de Codex en accès libre ne se limite pas à améliorer la complétion. L'aspect le plus fascinant de la démo n'était pas la quantité de code écrit, mais la façon dont Codex naviguait de manière autonome dans les protocoles, lisait la documentation, configurait un serveur MCP, modifiait l'interface utilisateur, connectait des périphériques et progressait continuellement sur des « tâches à long terme » dans le cloud.
Quelles mises à jour du modèle et de l'API OpenAI a-t-il annoncées ?
Quelles mises à jour de modèles ont été annoncées lors du DevDay ?
Lors du DevDay, OpenAI a mis l'accent sur une actualisation et une extension de sa gamme de modèles qui équilibre une fidélité supérieure et rentable variantes:
- GPT-5 Pro — une offre de plus grande capacité de la famille GPT-5 optimisée pour le raisonnement approfondi, les contextes longs et les charges de travail de production (documentées dans les pages du modèle de plate-forme).
- Sora2 — un modèle phare de génération vidéo et audio, capable de produire des vidéos courtes et réalistes avec des dialogues synchronisés et un réalisme physique amélioré. OpenAI a positionné Sora 2 comme sa prochaine étape dans la vidéo générative.
- Modèles voix/temps réel plus petits et moins chers — des variantes « mini » (par exemple, des mini modèles audio/en temps réel) conçues pour permettre des interactions vocales ou en temps réel à faible latence et abordables.
GPT-5 Pro : qu'est-ce que c'est, à quoi ça sert, pourquoi c'est important
Qu'est-ce que c'est: GPT-5 Pro est une configuration haute fidélité de la famille GPT-5 destinée aux charges de travail critiques et d'entreprise. Elle offre des fenêtres contextuelles étendues, un meilleur suivi des instructions et un taux d'hallucinations réduit pour les tâches de raisonnement complexes. La version Pro se positionne comme le modèle de référence pour les tâches de haute précision où la latence et le coût constituent un compromis acceptable en termes de performances.
Pourquoi c'est important: Pour des applications telles que l'analyse juridique, la synthèse scientifique ou la prise de décision en plusieurs étapes, qui reposent sur la précision et un contexte étendu, l'offre Pro modifie les aspects économiques de la création de modèles LLM : au lieu de réduire les tâches à des systèmes de règles stricts, les équipes peuvent s'appuyer sur un modèle conçu pour un raisonnement de bout en bout et une confiance accrue. La disponibilité d'une offre Pro payante sur l'API simplifie également les décisions d'approvisionnement et d'architecture pour les entreprises.
Sora 2 : ce que c'est, ce que ça fait
Qu'est-ce que c'est: Sora 2 est le modèle de conversion texte-vidéo de deuxième génération d'OpenAI. Il produit des clips courts et réalistes avec un son et des dialogues synchronisés, une meilleure plausibilité physique et des boutons de contrôle pour les créateurs. OpenAI a publié Sora 2 avec une application Sora destinée aux consommateurs et des API pour les développeurs afin d'assurer l'intégration.
Ce qu'il fait: Sora 2 produit de courtes vidéos à partir de textes, peut prolonger des clips existants et intègre un son qui s'adapte aux mouvements des lèvres et à l'acoustique de la scène. Il est conçu pour la production créative, le prototypage rapide et les nouveaux formats sociaux centrés sur de courts clips générés par l'IA.
Modèles en temps réel et mini : des expériences en temps réel abordables
OpenAI a également mis l'accent sur des variantes de modèles moins coûteuses et à faible latence (famille temps réel/mini), conçues pour offrir des expériences vocales et interactives à un coût bien inférieur à celui d'avant. Ces modèles permettent aux équipes produit d'ajouter des assistants vocaux en direct, des chatbots à faible coût et des fonctionnalités hors ligne intégrées sans coût exorbitant par jeton, élargissant ainsi le champ des cas d'usage viables.
API GPT-image-1-mini
image-gpt-1-mini est une modèle d'image multimodal optimisé en termes de coûts d'OpenAI qui accepte entrées de texte et d'image et produit sorties d'imagesIl se positionne comme un modèle plus compact et plus économique que la famille complète GPT-Image-1 d'OpenAI, conçu pour une production à haut débit où le coût et la latence constituent des contraintes importantes. Ce modèle est destiné à des tâches telles que génération de texte en image, retouche d'image / retouche d'imageet des flux de travail qui intègrent des images de référence.
Comment puis-je accéder à l'API Sora 2 et GPT-5 Pro à un prix abordable ?
CometAPI est une plateforme d'API unifiée qui regroupe plus de 500 modèles d'IA provenant de fournisseurs leaders, tels que la série GPT d'OpenAI, Gemini de Google, Claude d'Anthropic, Midjourney, Suno, etc., au sein d'une interface unique et conviviale pour les développeurs. En offrant une authentification, un formatage des requêtes et une gestion des réponses cohérents, CometAPI simplifie considérablement l'intégration des fonctionnalités d'IA dans vos applications. Que vous développiez des chatbots, des générateurs d'images, des compositeurs de musique ou des pipelines d'analyse pilotés par les données, CometAPI vous permet d'itérer plus rapidement, de maîtriser les coûts et de rester indépendant des fournisseurs, tout en exploitant les dernières avancées de l'écosystème de l'IA.
Les développeurs peuvent accéder à l'API gpt-5-codex (gpt-5-codex), GPT-5 Pro( gpt-5-pro-2025-10-06; gpt-5-pro) et API Sora 2(sora-2-hd; sora-2) via CometAPI, la dernière version du modèle est constamment mis à jour avec le site officiel. Pour commencer, explorez les capacités du modèle dans la section cour de récréation et consultez le Guide de l'API Pour des instructions détaillées, veuillez vous connecter à CometAPI et obtenir la clé API avant d'y accéder. API Comet proposer un prix bien inférieur au prix officiel pour vous aider à vous intégrer.
Comment ces mises à jour s’articulent-elles ? Quel est le modèle stratégique ?
Prises ensemble, ces annonces démontrent trois actions délibérées :
- Plateformisation de ChatGPT : Applications intégrées à ChatGPT + répertoire d'applications = une nouvelle couche de distribution et de commerce pour les développeurs tiers. ChatGPT passe ainsi du statut de produit à celui de plateforme.
- Agent en tant que produit primitif de première classe : AgentKit facilite la création, le test et la surveillance d'agents à plusieurs étapes utilisant des outils, ce qui catalyse les automatisations pratiques dans tous les secteurs.
- Des démos aux modèles de production : Les modèles Codex GA et Pro (GPT-5 Pro, Sora 2) montrent une volonté de répondre aux besoins de l'entreprise : fiabilité, évolutivité, outils de sécurité et compromis prix/performances variés.
Ce modèle n'est pas accidentel : OpenAI crée un volant d'inertie pour les développeurs où les modèles alimentent les applications et les agents, les applications fournissent la distribution et la monétisation, et les agents fournissent des comportements programmables qui s'appuient à la fois sur les modèles et les intégrations d'applications.
Conclusion — DevDay 2025 marque-t-il le début d’une nouvelle ère de plateforme ?
L'OpenAI DevDay 2025 s'est moins concentré sur des fonctionnalités isolées que sur leur intégration au sein d'une plateforme cohérente : applications livrées dans un système d'exploitation conversationnel, agents autonomes avec un parcours de production clair, Codex évolué pour des workflows de développement réels et mises à jour de modèles qui étendent les capacités multimédias. Pour les développeurs, le point à retenir est pratique : les nouvelles primitives réduisent les coûts d'intégration et accélèrent la mise sur le marché, mais elles rehaussent également la barre en matière de gouvernance et de rigueur opérationnelle.