3 ans plus tard : ChatGPT est-il une déception ?

Mariano R. 3 décembre 2025 4 minutes de lecture IA générative

3 ans après le lancement de ChatGPT, la promesse d’une IA capable de tout révolutionner s’est heurtée aux limites bien réelles de la technologie. Il est temps de regarder ce que ChatGPT a vraiment accompli et ce qu’il n’a pas réussi à faire.

Le 30 novembre 2022, ChatGPT est arrivé dans le monde numérique. Rapidement, il est devenu l’un des produits grand public à la croissance la plus rapide de l’histoire. Des prédictions annonçaient une AGI capable de surpasser l’humain d’ici 2025 et de transformer radicalement la productivité. Mais 3 ans plus tard, il est clair que la réalité sur ChatGPT est beaucoup plus nuancée.

Où en est ChatGPT 3 ans après son lancement ?

À l’époque, beaucoup pensaient que la simple mise à l’échelle (plus de données, plus de GPU, plus de modèles énormes) suffirait à atteindre une sorte d’intelligence universelle. Elon Musk annonçait « une IA plus intelligente que n’importe quel humain » d’ici fin 2025. Certains médias prenaient au sérieux l’idée que ChatGPT pourrait “tout faire comme un doctorant”, mais, 3 ans plus tard, rien de tout cela ne s’est produit.

Même la promesse d’une productivité multipliée par dix n’a jamais vu le jour. Les études les plus sérieuses parlent plutôt de 30 % de gains, quand tout va bien. D’autres travaux, plus embarrassants, montrent même des effets négatifs dans le développement logiciel. Alors que c’est là où l’IA était censée briller le plus.

Du côté des entreprises, c’est le même constat. L’enthousiasme initial a laissé place à une stagnation. L’étude du MIT révélait que seulement 5 % des entreprises obtenaient un vrai retour sur investissement. Et cela a été contesté partout avant d’être confirmée. McKinsey a enfoncé le clou en affirmant que seules une poignée d’entreprises mondiales tirent plus de 5 % de bénéfices grâce à l’IA générative. Le reste en est encore aux tests, aux pilotes, aux expérimentations qui ne débouchent pas sur du concret.

Les chiffres d’adoption racontent aussi une histoire beaucoup moins “révolution technologique”. Notamment, la baisse du nombre d’utilisateurs professionnels entre 2024 et 2025, l’usage quotidien quasi stable dans la population et un net ralentissement dans les grandes entreprises.

Pendant ce temps, l’économie entière s’est mise à dépendre du mythe d’un avenir porté par l’IA générative. Certains analystes vont jusqu’à parler d’un risque de récession si cette promesse s’effondre. Et si l’avenir vacille, ChatGPT sera forcément dans l’œil du cyclone.

Des limites structurelles qui n’ont pas bougé

Ce qui m’étonne le plus, ce n’est pas que ChatGPT ait des limites, mais que ces limites soient exactement les mêmes qu’en 2022. Dès sa sortie, des spécialistes expliquaient que les grands modèles de langage restaient peu fiables. Ils sont incapables de raisonner correctement sur le monde physique, des fois, ils hallucinent et ne comprennent pas ce qu’ils produisent. Et 3 ans et mille milliards de dollars plus tard, ChatGPT a toujours ces problèmes.

🎂 ChatGPT turned 3 years old. Here's where we are now:

– It still hallucinates
– Children can still access it freely
– 'Companionship' use is on the rise
– It has weak guardrails against mental health harm
– It amplified dozens of mental health crises, a few of which led to…
— Luiza Jarovsky, PhD (@LuizaJarovsky) December 1, 2025

Les modèles les plus récents, comme GPT-5, Claude, Gemini, Grok, Llama, DeepSeek… sont certes plus puissants, plus fluides, plus utiles. Mais ils restent globalement des “éléphants dans un magasin de porcelaine”. Ils sont impressionnants et incontrôlables à la fois. Leur raisonnement est fragile, leur cohérence imparfaite et leur intégration dans des systèmes réels toujours aussi problématiques. De plus, les modèles spécialisés les surpassent dans de nombreux domaines, et les “jailbreaks” et biais n’ont jamais disparu.

Même la mécanique interne des LLM est un frein. Puisqu’ils ne mettent pas à jour leurs connaissances en temps réel, ne contrôlent pas leur raisonnement, ne restructurent rien. Ils reconnaissent des formes. Point.

Côté marché, la réalité finit par rattraper les discours. On retrouve une baisse de 16 % du titre Nvidia en novembre, chute de CoreWeave, recul massif d’Oracle malgré ses annonces triomphales. Les investisseurs réalisent que l’exponentiel ne peut pas croître indéfiniment, et que la promesse de l’AGI “bientôt là” était, pour beaucoup, un pari marketing.

Une expérience hors de prix, mais pas une révolution cognitive

Toutefois, ChatGPT n’est pas inutile, loin de là. Les progrès sont énormes, l’usage est réel, et les modèles rendent des services quotidiens. Mais la technologie n’a pas tenu ses promesses les plus ambitieuses. Les limites fondamentales n’ont pas été dépassées. Les performances stagnent sur les tâches difficiles. Et les coûts explosent plus vite que les bénéfices. C’est ce qui empêche OpenAI, et ses concurrents, de tirer de vrais profits.

Alors, 3 ans plus tard, ChatGPT est-il une déception ? Je dirais que l’outil est brillant, mais la révolution annoncée ne s’est jamais produite. Et sans nouvelles approches (modèles du monde, systèmes neurosymboliques, architecture différente), elle ne se produira probablement jamais.