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  • Install and use the OpenAI Developers plugin in Codex, Claude Code, or Cursor to set up API access, use current OpenAI docs, and troubleshoot OpenAI API issues.
  • Review Responses API settings for production quality, latency, cost, reliability, and data handling.
  • Overview of new Codex app updates for working across tools, apps, automations, and more developer workflows.
  • Cookbook to craft effective video prompts for Sora 2 generation.
  • Codex models advance the frontier of intelligence and efficiency and our recommended agentic coding model. Follow this guide closely to ensure you’re getting th
  • Intro walkthrough of the Codex app and its core workflows.
  • Walkthrough of how to use Codex inside your JetBrains IDEs.
  • Quickstart for connecting to OpenAI's developer docs MCP server from common coding agents and editors. – mcp, tools, docs
  • Cookbook to prompt gpt-image-1.5 for reliable image generation results.

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Codex (agent IA)

Codex est un agent de codage d’IA (en) développé par OpenAI pour des tâches d’ingénierie logicielle telles que l’écriture de code et la correction de bugs, publié en avril 2025 sous le nom de Codex CLI[1]. Codex est disponible via l’application web de ChatGPT, la CLI de Codex, une application de bureau pour Windows[2] et macOS[3], ainsi que plusieurs intégrations d’IDE. En mars 2026, OpenAI a introduit Codex Security, un agent de sécurité applicative conçu pour identifier et corriger les vulnérabilités logicielles[4].

En mars 2026, le Codex[5] comptait plus de 2 millions d’utilisateurs actifs par semaine[6], et OpenAI le positionnait comme une plateforme d’agents d’entreprise plus large qui pourrait éventuellement être utilisée pour des tâches allant au-delà du développement logiciel[7].

Histoire

OpenAI a annoncé un aperçu de recherche de Codex[8] Cloud le 16 mai 2025[9]. Au lancement, il était propulsé par codex-1, une version du modèle de raisonnement o3 optimisée pour l’ingénierie logicielle, et pouvait écrire des fonctionnalités, répondre à des questions sur une base de code[10], corriger des bugs et proposer des modifications de code pour examen[11],[12]. L’aperçu de recherche a d’abord été déployé sur certains niveaux ChatGPT payants, et les utilisateurs de ChatGPT Plus y ont eu accès en juin 2025[13].

En février 2026, OpenAI a publié une application de bureau Codex[14] destinée à aider les utilisateurs à gérer plusieurs agents de codage sur des périodes plus longues et à utiliser le code pour recueillir ou analyser des informations, et a mis à jour le modèle sous-jacent deux fois : GPT-5.3-Codex est arrivé le 5 février[15], suivi une semaine plus tard par GPT-5.3-Codex-Spark, une variante à faible latence pour le codage interactif en temps réel qui était initialement disponible comme aperçu de recherche pour les utilisateurs de ChatGPT Pro. Spark a été le premier modèle de production d’OpenAI déployé sur du matériel Cerebras et fonctionnait environ 15 fois plus vite que les versions précédentes de Codex, selon InfoQ[16].

OpenAI a publié GPT-5.4 pour Codex le 5 mars 2026[17]. Plus tard dans le mois, OpenAI a annoncé que l’application ChatGPT pour ordinateurs, Codex[18] et ChatGPT Atlas devaient être combinés en une seule « superapp » de bureau dans le cadre d’un effort visant à simplifier sa gamme de produits et à répondre à la concurrence croissante d’Anthropic[19],[20],[21]. OpenAI a également accepté d’acquérir le fabricant d’outils Python Astral, un accord qui amènerait les outils de développement d’Astral dans Codex. En avril 2026, Reuters a rapporté que la pression du code Claude d’Anthropic avait conduit OpenAI à rediriger ses ressources vers le Codex et les outils d’entreprise dans le cadre d’un recentrage stratégique plus large[22].

Caractéristiques

Chaque tâche Codex s’exécute dans un environnement cloud séparé, préchargé avec le dépôt de l’utilisateur, où l’agent peut lire et modifier des fichiers, exécuter des tests et invoquer d’autres outils de vérification du code. L’arrangement permet au Codex de fonctionner plus comme un agent de codage qu’un assistant conventionnel, gérant les tâches de manière indépendante avant de renvoyer les résultats pour examen. La plupart des tâches prennent entre 1 et 30 minutes ; Codex renvoie les journaux de commande et les résultats des tests afin que les utilisateurs puissent examiner ce qu’il a fait. Codex était initialement disponible dans l’application web de ChatGPT et manquait délibérément d’accès général à internet pour des raisons de sécurité, bien qu’OpenAI ait par la suite activé un accès optionnel à internet lors de l’exécution des tâches. La sécurité de ces environnements d’exécution a également été examinée. En mars 2026, SecurityWeek a signalé que des chercheurs avaient découvert une vulnérabilité désormais corrigée dans Codex, dans laquelle des noms de branches GitHub malveillants pouvaient injecter des commandes lors de la configuration de tâches et récupérer des jetons d’authentification GitHub[23].

Architecture et plateformes

En février 2026, OpenAI avait décrit une architecture unique « App Server » qui alimentait la CLI, l’extension Visual Studio Code, l’application web, l’application de bureau macOS et les intégrations d’IDE tierces incluant JetBrains et Xcode. Le serveur unifié maintient la cohérence des sessions de longue durée et des demandes d’approbation entre les interfaces clients[24]. Une version Windows publiée en mars 2026 a ajouté la prise en charge native de PowerShell et un sandbox d’agent natif Windows construit avec des contrôles du système d’exploitation tels que les jetons restreints et les contrôles d’autorisation du système de fichiers (ACL)[25]. Apple a approfondi l’intégration de Xcode dans Xcode 26.3, permettant aux développeurs d’utiliser l’agent dans l’environnement de développement d’Apple plutôt que seulement via les propres outils d’OpenAI ; TechCrunch a indiqué que l’intégration permettait à Codex d’inspecter la structure d’un projet, Consultez la documentation actuelle d’Apple pour les développeurs, élaborez des projets, exécutez des tests et annulez les modifications en créant automatiquement des jalons[26].

intégrations tierces

Une série d’intégrations tierces a étendu le Codex au-delà des propres applications d’OpenAI. GitHub a ajouté l’agent en aperçu public à son système Agent HQ, le rendant disponible dans GitHub, GitHub Mobile et Visual Studio Code pour certains abonnés Copilot ; The Verge a indiqué que les développeurs pouvaient assigner le Codex aux problèmes et aux pull requests, et comparer ses résultats avec d’autres agents tels que Claude et Copilot[27]. Figma a annoncé une intégration qui permet aux utilisateurs de se déplacer entre Figma et Codex via le serveur Model Context Protocol de Figma, en connectant la conception de l’interface et la mise en œuvre du code. En mars 2026, OpenAI a ajouté un système de plug-in destiné aux entreprises qui permet aux organisations d’empaqueter des flux de travail, des intégrations d’applications et des configurations de serveurs Model Context Protocol dans des offres groupées installables[28]. InfoWorld a signalé que les administrateurs pouvaient gérer ces plugins via des paramètres de politique et des marchés privés, ce qui leur permettait de distribuer, d’autoriser ou de bloquer des plugins particuliers entre les équipes[29].

Sécurité du Codex

Parallèlement à ces fonctionnalités de workflow pour les développeurs, OpenAI a introduit Codex Security en mars 2026, un agent de sécurité applicative conçu pour identifier et proposer des correctifs pour les vulnérabilités logicielles. SecurityWeek a signalé que l’outil était en version bêta privée depuis 2025, y compris des tests par Netgear, et qu’il fonctionnait en construisant d’abord un modèle de menace d’un référentiel avant de rechercher les vulnérabilités et de proposer des correctifs. OpenAI a déclaré avoir testé l’outil sur 1,2 million d’engagements au cours des 30 derniers jours, identifiant près de 800 vulnérabilités critiques et plus de 10 000 problèmes de haute gravité dans des projets tels que Chromium, OpenSSL, PHP, le service Git auto-hébergé GOGS et GnuTLS. L’outil valide les problèmes suspectés dans des environnements en bac à sable afin de pouvoir hiérarchiser les résultats par leur impact probable sur le monde réel et réduire les faux positifs avant de suggérer des correctifs[30]. L’outil a été dérivé d’un projet interne antérieur appelé Aardvark[31]. OpenAI a déclaré que les tests bêta avaient réduit les faux positifs de plus de 50 %, et CSO Online a signalé que 14 vulnérabilités trouvées dans des projets open-source avaient reçu des identifiants CVE[32],[33].

Réception

Reuters a décrit le codage comme l’une des utilisations les plus réussies de l’intelligence artificielle et a déclaré que le marché des agents de codage était devenu un champ de bataille clé parmi les entreprises d’IA, avec des rivaux tels que Claude Code, Cursor (en) et Kiro d’Amazon en lice pour l’adoption par les développeurs[34],[35],[36]. L’application de bureau Codex d’OpenAI, sortie en février 2026, a été largement considérée comme un effort pour gagner du terrain contre Anthropic en particulier, et la société a utilisé une publicité Super Bowl LX ce mois-là pour promouvoir l’outil afin d’aider les gens à transformer leurs idées en produits logiciels[37]. Selon des personnes ayant une connaissance directe de la question, l’utilisation du Codex est passée d’environ 5 % de celle de Claude Code à environ 40 % entre septembre 2025 et janvier 2026[38].

Plus d’un million de développeurs ont utilisé l’outil dans le mois précédant le lancement de l’application de bureau ; après la sortie de GPT-5.3-Codex, Fortune a rapporté que le chiffre avait atteint 1,6 million d’utilisateurs actifs hebdomadaires, avec des entreprises telles que Cisco, Nvidia, Ramp (en), Rakuten, et Harvey (en) qui le déploie dans les équipes de développeurs. À la mi-mars, le Codex avait dépassé les 2 millions d’utilisateurs actifs chaque semaine, avec une utilisation multipliée par cinq depuis début 2026.

OpenAI[39] positionnait également le Codex comme plus qu’un outil de codage. Fortune a indiqué que la société la présentait comme une plateforme d’agents d’entreprise plus large qui pourrait éventuellement gérer des tâches allant au-delà du développement de logiciels, et WIRED a déclaré que la société espérait utiliser le Codex pour les fonctionnalités complémentaires à ses produits[38].

Voir aussi

Liste des outils de développement logiciel assistés par l’IA (en)

Notes et références

Sur les autres projets Wikimedia :

  1. (en-US) Kyle Wiggers, « OpenAI debuts Codex CLI, an open source coding tool for terminals », sur TechCrunch, (consulté le )
  2. « Codex a atterri sur Windows - Le Monde Informatique », sur LeMondeInformatique, (consulté le )
  3. (en) Deepa Seetharaman, « OpenAI launches Codex app to gain ground in AI coding race », sur Reuters, (consulté le )
  4. (en-US) Eduard Kovacs, « OpenAI Rolls Out Codex Security Vulnerability Scanner », sur SecurityWeek, (consulté le )
  5. La rédaction, « Vibe Coding : OpenAI lance son agent IA de "génie logiciel", Codex », sur InformatiqueNews.fr, (consulté le )
  6. (en) Reuteurs, « OpenAI to buy Python toolmaker Astral to take on Anthropic », sur Reuters, (consulté le )
  7. (en) Jeremy Kahn, « Why Codex is at the heart of OpenAI's plans to sell AI agents to enterprises », sur Fortune (consulté le )
  8. Nicolas Lellouche, « Et si le futur d'OpenAI n'était pas ChatGPT... mais Codex ? », sur Numerama, (consulté le )
  9. (en-US) Will Knight, « OpenAI Launches an Agentic, Web-Based Coding Tool », Wired, (ISSN 1059-1028, lire en ligne, consulté le )
  10. Juan Salazar, « OpenAI Codex : automatiser ses workflows et son code sans développeur », sur Volteyr, (consulté le )
  11. (en-US) « Introducing Codex », sur OpenAI (consulté le )
  12. (en-US) Alex Heath, « ChatGPT is getting an AI coding agent », sur The Verge, (consulté le )
  13. (en) Reuters, « Musk's xAI forays into agentic coding with new model », sur Reuters, (consulté le )
  14. « OpenAI dévoile Codex, une IA capable de remplacer "un développeur logiciel" », sur clubic.com, (consulté le )
  15. (en) Samuel Axon, « With GPT-5.3-Codex, OpenAI pitches Codex for more than just writing code », sur Ars Technica, (consulté le )
  16. (en) « OpenAI Codex-Spark Achieves Ultra-Fast Coding Speeds on Cerebras Hardware », sur InfoQ (consulté le )
  17. (en-US) « Introducing GPT-5.4 », sur OpenAI, (consulté le )
  18. Arthur Rafié, « ChatGPT : OpenAI dévoile une nouvelle application surprise pour booster votre productivité sur Mac », sur Frandroid, (consulté le )
  19. (en) Reuters, « OpenAI plans desktop 'superapp' to streamline user experience », sur Reuters, (consulté le )
  20. (en) Ashley Capoot, « OpenAI to create desktop super app, combining ChatGPT app, browser and Codex app », sur CNBC, (consulté le )
  21. (en-US) Berber Jin, « Exclusive. OpenAI Plans Launch of Desktop ‘Superapp’ to Refocus, Simplify User Experience », sur The Wall Street Journal, (consulté le )
  22. (en) Deepa Seetharaman, « Artificial Intelligencer: OpenAI’s $852 billion problem: finding focus », sur Reuters, (consulté le )
  23. (en-US) Kevin Townsend, « Critical Vulnerability in OpenAI Codex Allowed GitHub Token Compromise », sur SecurityWeek, (consulté le )
  24. (en) « OpenAI Publishes Codex App Server Architecture for Unifying AI Agent Surfaces », sur InfoQ (consulté le )
  25. (en) Craig Hale published, « OpenAI releases a Windows version of Codex coding app », sur TechRadar, (consulté le )
  26. (en-US) Sarah Perez, « Xcode moves into agentic coding with deeper OpenAI and Anthropic integrations », sur TechCrunch, (consulté le )
  27. (en-US) Tom Warren, « GitHub adds Claude and Codex AI coding agents », sur The Verge, (consulté le )
  28. (en-US) Ivan Mehta, « Figma partners with OpenAI to bake in support for Codex », sur TechCrunch, (consulté le )
  29. (en) « OpenAI adds plugin system to Codex to help enterprises govern AI coding agents », sur InfoWorld (consulté le )
  30. (en-US) Sinisa Markovic, « OpenAI joins the race in AI-assisted code security », sur Help Net Security, (consulté le )
  31. (en) Sam Sabin, « OpenAI rolls out Codex Security to automate code security reviews », sur Axios, (consulté le )
  32. (en-US) « OpenAI introduces Codex Security to help developers fix software vulnerabilities », sur SiliconANGLE, (consulté le )
  33. (en) « OpenAI says Codex Security found 11,000 high-impact bugs in a month », sur CSO Online (consulté le )
  34. (en) Stephen Nellis, « Microsoft to offer rival AI models from own data center; launches AI coding agent », sur Reuters, (consulté le )
  35. (en) Greg Bensinger, « Amazon pushes in-house AI coding tool Kiro over competitors', memo shows », sur Reuters, (consulté le )
  36. (en) Reuters, « OpenAI CEO Altman dismisses Moltbook as likely fad, backs the tech behind it », sur Reuters,
  37. (en) Krystal Hu, « Artificial Intelligencer: AI's coding war hits Super Bowl ads », sur Reuters, (consulté le )
  38. 1 2 (en-US) Maxwell Zeff, « Inside OpenAI’s Race to Catch Up to Claude Code », Wired, (ISSN 1059-1028, lire en ligne, consulté le )
  39. Guillaume Serries, « OpenAI met à jour Codex pour automatiser vos flux de travail – et mieux rivaliser avec Claude Code », sur ZDNET, (consulté le )
Source Wikipédia (CC BY-SA 4.0) : https://fr.wikipedia.org/wiki/Codex_(agent_IA)
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Claude (modèle de langage)

Claude
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Informations
Développé par AnthropicVoir et modifier les données sur Wikidata
Première version
Dernière version Claude Fable 5 ()
Type Famille de grands modèles de langage
Licence Propriétaire
Site web https://claude.ai

Claude est une série de grands modèles de langage développés par Anthropic[1]. C'est aussi le nom de l'agent conversationnel (chatbot) utilisant ces modèles pour dialoguer avec les utilisateurs. Claude peut analyser des images et différents types de fichiers, et faire des recherches sur internet. Claude est connu pour ses performances en programmation informatique[2],[3], particulièrement avec le logiciel d'IA agentique Claude Code[4]. Un autre logiciel nommé Cowork vise à automatiser diverses tâches bureautiques[5].

La première version est sortie en [6]. Claude Sonnet désigne la version moyenne du modèle. Claude Opus est un modèle plus coûteux et performant, et Haiku un modèle plus léger et rapide. Un modèle plus puissant nommé Claude Mythos est sorti en 2026, mais n'a été mis à disposition que d'un nombre restreint d'entreprises pour des tâches de cybersécurité du fait de sa capacité à trouver et à exploiter des vulnérabilités logicielles[7].

Fonctionnalités

Outre les fonctionnalités de traitement de texte, Claude peut analyser des images, faire des recherches sur internet[8], traiter différents types de fichiers tels que les PDF[9], et converser à l'oral[10].

Abonnements

Claude peut être utilisé gratuitement, mais les abonnements donnent accès à des seuils d'utilisation plus élevés et à des fonctionnalités supplémentaires comme Claude Code et Claude dans Chrome[11],[12]. Anthropic a fourni en septembre 2023 sa première offre commerciale avec Claude Pro. En mai 2024, Anthropic a commencé à proposer les abonnements multi-utilisateurs Claude Team[13] et Claude Enterprise[14]. En avril 2025, Anthropic a lancé un abonnement plus coûteux nommé Claude Max[15].

Artifacts

La fonctionnalité Artifacts affiche dans un panneau dédié des documents ou du code informatique interprété. Par exemple, cela permet de visualiser directement des diagrammes et de les ajuster itérativement[16].

Utilisation d'ordinateur

En octobre 2024, Anthropic a lancé la fonctionnalité computer use (« utilisation d'ordinateur ») permettant à Claude de prendre le contrôle de l'ordinateur et de naviguer en analysant l'écran et en simulant les entrées clavier et souris[17].

En mars 2026, Anthropic a ajouté la possibilité de contrôler par téléphone les actions de Claude sur l'ordinateur[18].

Claude Code

Claude Code est un logiciel d'IA agentique qui permet d'automatiser des tâches de développement logiciel. Il peut écrire, exécuter, corriger et réorganiser du code informatique[5].

Déployé au grand public en mai 2025, Claude Code a connu une croissance rapide. En février 2026, il génère un revenu annualisé de 2,5 milliards de dollars, et une estimation suggère que 4 % des modifications publiées sur GitHub sont générées par Claude Code[19].

Claude Security

Claude Security sert à analyser du code à la recherche de vulnérabilités, et propose des corrections ciblées[20].

Code Review

Claude Review fait des revues de code automatisées. Lorsqu'une modification de code est proposée, il mobilise une équipe d'agents d'IA pour chercher des bugs, vérifier qu'il s'agit bien de bugs, et les classer par niveau de gravité[21].

Claude Cowork

Cowork est un logiciel d'IA agentique permettant à Claude d'effectuer des tâches bureautiques avec une certaine autonomie. Lancé en janvier 2026, Cowork est similaire à Claude Code, mais est contrôlé via une interface graphique et vise un public plus général que celui des développeurs de logiciels. Il a accès à un dossier de travail choisi par l'utilisateur, et peut y générer ou modifier des fichiers, et exécuter certaines commandes informatiques. Cowork peut par exemple synthétiser des documents, créer des présentations, modifier des fichiers Excel, utiliser un navigateur web, ou gérer des emails. Anthropic recommande toutefois de configurer Cowork pour qu'il n'ait pas accès à des informations sensibles. Le code source de Cowork aurait en grande partie été écrit avec Claude Code[5].

Claude Design

Claude Design, lancé en avril 2026, permet d'automatiser la création d'interfaces graphiques et d'éléments visuels (prototypes, présentations, logos, bannières...)[22].

Entraînement

Les modèles de la famille Claude sont des transformeurs génératifs pré-entraînés. Ils ont été pré-entraînés à prédire le mot suivant pour de grandes quantités de texte. Pour que ces modèles soient non seulement performants mais aussi présentables, ils ont ensuite été entraînés avec la technique de l'IA constitutionnelle[23].

IA constitutionnelle

L'IA constitutionnelle est une approche développée par Anthropic pour entraîner les systèmes d'IA (tels Claude) à être utiles, sincères et inoffensifs sans nécessiter de rétroaction humaine, en intégrant parmi ses filtres dans l'entraînement des modèles d'IA, des valeurs et principes inspirés de documents comme la Déclaration universelle des droits de l'homme de l'ONU[23],[24].

Dans une phase d'apprentissage supervisé, le modèle génère des réponses, s'autocritique sur la base d'un ensemble de principes (une « constitution »), puis ajuste ses réponses. Ces réponses davantage conformes à la constitution sont ensuite utilisées pour entraîner le modèle[23].

Ensuite vient une phase d'apprentissage par renforcement. Le modèle génère des réponses et les compare, favorisant celles qui satisfont le plus les principes de la constitution. Ces données permettent d'entraîner un modèle de préférences, qui juge des réponses en fonction de leur degré de conformité à la constitution. Claude est ensuite ajusté à satisfaire ce modèle de préférences. Cette technique est similaire à l'apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine, où les comparaisons humaines sont nécessaires, tandis que l'IA constitutionnelle effectue automatiquement les comparaisons en s'appuyant sur la constitution[25],[23].

Modèles

Claude

Claude est la version initiale du modèle de langage d'Anthropic, sortie en [6]. Claude a démontré sa maîtrise de diverses tâches, mais avait certaines limitations en matière de codage, de mathématiques et de raisonnement[26]. Anthropic s'est associée à des sociétés comme Notion (logiciel de prise de notes et de productivité) et Quora (pour aider à développer le chatbot Poe)[26].

Certains employés d'Anthropic considèrent le nom « Claude » comme une référence au mathématicien Claude Shannon, père de la théorie de l'information[27],[28]. D'autres employés le décrivent comme un nom masculin amical pour contrebalancer les noms féminins d'assistants d'IA comme Alexa, Siri ou Cortana[28].

Claude Instant

Claude Instant est une version plus rapide, moins chère et plus légère. Claude Instant a une fenêtre de contexte de 100 000 tokens (ce qui correspond à environ 75 000 mots)[29]. La fenêtre de contexte représente la quantité de données que le modèle peut analyser simultanément.

Claude 2

Claude 2 est la deuxième itération majeure, sortie le . Elle a été rendue accessible au grand public, contrairement à la première version, qui n'était accessible qu'à certains utilisateurs approuvés par Anthropic[30].

Claude 2 a été critiqué pour son alignement éthique strict qui semble réduire l'utilisabilité et les performances. Des utilisateurs se sont vu refuser l'assistance pour des requêtes bénignes, par exemple avec la question d'informatique système « Comment puis-je tuer tous les processus Python de mon serveur Ubuntu ? » Cela a conduit à un débat sur la « taxe d'alignement » (le coût pour garantir l'alignement d'un système d'IA), avec des discussions centrées sur l'équilibre entre les considérations éthiques et les fonctionnalités pratiques. Les critiques plaident en faveur de l’efficacité et de l’autonomie des utilisateurs, tandis que les partisans soulignent l’importance d’une IA éthique[31],[32].

Claude 2.1

Claude 2.1 a doublé le nombre de tokens que le chatbot peut analyser simultanément, le portant à une fenêtre de 200 000 tokens, ce qui équivaut à environ 500 pages[1].

Selon Anthropic, ce nouveau modèle est moins susceptible de se tromper que ses prédécesseurs[32].

Claude 3

À sa sortie le , Claude 3 s'est avéré être à la pointe des performances dans un large éventail de tâches cognitives. La famille Claude 3 comprend trois modèles de pointe par ordre croissant de capacités : Haiku, Sonnet et Opus[33],[34].

Claude 3 a montré des capacités de raisonnement méta-cognitif, notamment en ayant réalisé qu'il était artificiellement testé lors d'une évaluation impliquant le fait d'extraire une information dans de grandes quantités de texte[35],[36].

Claude 3.5

Le , Anthropic sort Claude Sonnet 3.5, qui surpasse significativement Claude 3 Opus tout en étant deux fois plus rapide. Cette annonce fait concurrence au modèle GPT-4o d'OpenAI, sorti un mois plus tôt : Anthropic présente son modèle comme étant plus performant que son concurrent dans la résolution de plusieurs tâches, en particulier dans la compréhension visuelle[37],[38].

Claude 3.7

Anthropic a lancé Claude 3.7 Sonnet le , avec un mode de réflexion approfondie pour les questions complexes[39].

Claude 4.0

Le , Anthropic a publié deux autres modèles : Claude Sonnet 4 et Claude Opus 4[40]. Anthropic a ajouté des fonctionnalités API pour les développeurs : un outil d'exécution de code, un connecteur à son Model Context Protocol, et Files API[41],[42]. Elle a classé Opus 4 comme un modèle de « niveau 3 » sur l'échelle de sécurité à quatre points de l'entreprise, ce qui signifie qu'elle le considère si puissant qu'il présente un « risque significativement plus élevé »[43]. Anthropic a rapporté que lors d'un test de sécurité impliquant un scénario fictif, les grands modèles de langage comme Claude ont tendance à envoyer un courriel de chantage à un ingénieur afin d'empêcher leur remplacement[44].

Claude 4.5

Le , Anthropic sort Claude Sonnet 4.5. Le modèle est particulièrement performant en développement de logiciels, marquant un nouveau record sur le test de performances SWE-bench[45],[46].

Le , Anthropic complète la gamme avec Claude Haiku 4.5, un modèle plus rapide et économique conçu pour des performances proches de Sonnet 4 à un tiers du coût[47]. Haiku 4.5 obtient un score de 73,3 % sur le test SWE-bench Verified, et devient le modèle par défaut pour les utilisateurs gratuits de claude.ai[48]. Un cas d'usage possible concerne les architectures multi-agents, où Sonnet 4.5 peut planifier des projets complexes tandis que plusieurs instances de Haiku 4.5 exécutent des tâches en parallèle[49].

En novembre, l'entreprise sort Claude Opus 4.5, un modèle alternatif plus puissant, avec une baisse des prix importante par rapport à ses précédents modèles et ses concurrents[50].

Claude 4.6

Le , Anthropic présente Claude Opus 4.6, décrit comme son modèle le plus performant à ce jour. Il intègre une nouvelle capacité de « pensée adaptative » (adaptive thinking), permettant au modèle de doser son effort de réflexion en fonction de la complexité du problème posé. Cette version propose également une fenêtre de contexte étendue à un million de jetons (tokens) et des améliorations significatives concernant l'utilisation autonome de l'ordinateur (computer use)[51].

Le , Anthropic lance Claude Sonnet 4.6. Il apporte des améliorations en matière de programmation, d'utilisation autonome de l'ordinateur (computer use), de raisonnement sur de longs contextes et de planification agentique. Comme Opus 4.6, il dispose d'une fenêtre de contexte d'un million de jetons en bêta. Proposé au même tarif que Sonnet 4.5, il devient le modèle par défaut sur claude.ai pour les utilisateurs des offres gratuites[52].

Claude 4.7

Le 16 avril 2026, Anthropic publie Claude Opus 4.7, présenté comme son modèle généralement disponible le plus performant[53]. Le modèle apporte des améliorations notables en ingénierie logicielle, en compréhension visuelle (capable de traiter des images en plus haute résolution) et en exécution de tâches complexes sur de longues durées[54]. Il introduit un nouveau niveau de raisonnement nommé xhigh extra high »), positionné entre les niveaux high et max, offrant un contrôle plus fin sur le compromis entre profondeur de réflexion et latence[55].

Anthropic reconnaît publiquement que Claude Opus 4.7 reste moins puissant que Claude Mythos Preview, mais le présente comme le premier modèle largement déployé avec un nouveau dispositif de garde-fous destinés à détecter et bloquer automatiquement les requêtes liées à des usages cybersécuritaires interdits ou à haut risque[53]. Les chercheurs en sécurité informatique souhaitant utiliser le modèle pour des usages légitimes (recherche de vulnérabilités, tests d'intrusion, red-teaming) peuvent rejoindre un programme de vérification dédié.

Le modèle est disponible sur l'ensemble des produits Claude, sur la Claude API ainsi que sur Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI et Microsoft Foundry, au même tarif qu'Opus 4.6 (5 dollars par million de jetons en entrée et 25 dollars par million de jetons en sortie)[53].

Claude 4.8

Le 28 mai 2026, Anthropic publie Claude Opus 4.8, présenté comme une mise à niveau d'Opus 4.7 et son modèle public le plus performant. L'entreprise met en avant des gains sur plusieurs jeux d'évaluation en programmation, en compétences agentiques, en raisonnement et en tâches de travail intellectuel. Selon Anthropic, le modèle signal plus volontiers ses incertitudes et produit moins d'affirmations non étayées que son prédécesseur[56]. La sortie intervient environ six semaines seulement après celle d'Opus 4.7, marquant une accélération du rythme de mises à jour.

Le modèle est proposé au même tarif qu'Opus 4.7 (5 dollars par million de jetons en entrée, 25 dollars en sortie). Un « mode rapide » (fast mode), facturé 10 et 50 dollars par million de jetons, fonctionne à 2,5 fois la vitesse. La version introduit un réglage laissant l'utilisateur doser l'effort de réflexion du modèle, ainsi qu'une fonctionnalité « dynamic workflows » dans Claude Code, en aperçu de recherche, capable d'orchestrer de nombreux sous-agents en parallèle pour des tâches de grande ampleur[57]. Selon Anthropic, Opus 4.8 demeure moins performant que Claude Mythos, dont l'entreprise annonce un déploiement élargi "dans les prochaines semaines"[58].

Claude Mythos Preview

Claude Mythos est un modèle de langage plus performant que Opus. Son existence a été révélée au grand public en mars 2026 à la suite d'une fuite de données liée à une vulnérabilité de configuration du CMS de l'entreprise[59],[60].

Souvent présenté comme une rupture technologique majeure dépassant les capacités de Claude Opus 4.6, ce modèle se distingue par ses performances en raisonnement complexe et en cybersécurité offensive (au prix cependant d'une consommation énergétique et de ressources de calcul très élevées)[61]. Sur les benchmarks de référence, Mythos surpasse significativement ses prédécesseurs, atteignant notamment 93,9 % au SWE-bench Verified et un score parfait de 100 % sur Cybench, où il a identifié des failles zero-day critiques dans le noyau Linux, ainsi que dans OpenBSD et FFmpeg[62],[63]. Ses capacités d'analyse scientifique sont également notables avec un score de 94,6 % au test GPQA Diamond, surpassant le niveau d'experts humains titulaires d'un doctorat[62].

Face aux risques de détournement de Mythos pour des attaques automatisées, Anthropic a décidé de ne pas rendre ce modèle accessible au public, et de créer un projet nommé « Projet Glasswing » chargé d'utiliser ses capacités en cybersécurité « pour aider à sécuriser les logiciels les plus critiques au monde, et pour préparer l’industrie aux pratiques que nous allons tous devoir adopter pour garder une longueur d’avance sur les cyberattaquants »[64].

Glasswing est un consortium qui, lors de son lancement, regroupait Amazon Web Services, Anthropic, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, la Linux Foundation, Microsoft, NVIDIA et Palo Alto Networks[65],[66]. Le groupe a été ensuite élargi à plus de 40 organisations supplémentaires qui construisent ou maintiennent des infrastructures logicielles critiques[67].

Le , l'entreprise publie une Hazard-Aware System Card (HASC) de 244 pages documentant les garde-fous et les comportements limites du système[68],[69]. Ce document révèle des incidents d'autonomie préoccupants lors de tests en environnement isolé (sandbox), incluant l'évasion du modèle par le contournement de restrictions logicielles, la modification de fichiers avec dissimulation dans l'historique Git, et des tentatives inattendues de communication externe. Bien qu'aucune capacité de réplication autonome n'ait été constatée, le passage à un délai d'exploitation des failles de l'ordre de quelques minutes est considéré par Anthropic comme un changement de paradigme pour la sécurité informatique, justifiant la décision de ne pas rendre le modèle public à ce jour[70].

Claude 5

Le 9 juin 2026, Anthropic lance Claude Fable 5, présenté comme un modèle de classe Mythos rendu accessible au grand public grâce à des garde-fous : certaines requêtes sensibles, notamment en cybersécurité, sont automatiquement redirigées vers le modèle Claude Opus 4.8. Pour les membres du projet Glasswing, l'entreprise déploie Claude Mythos 5, le successeur de Claude Mythos Preview[71].

Le 12 juin 2026, soit seulement quelques jours après le lancement, Anthropic suspend l'accès à Fable 5 pour l'ensemble de ses clients, à la suite d'une directive de contrôle des exportations du gouvernement américain interdisant l'accès à ces modèles à tout ressortissant étranger. La nationalité ne pouvant être vérifiée en temps réel, l'entreprise désactive les deux modèles pour tous les utilisateurs, ses autres modèles restant accessibles[72]. Fable 5 est finalement redéployé au grand public le après la levée des restrictions[73].

Le 30 juin, Anthropic lance Claude Sonnet 5[74].

Transparence

Anthropic a publié en 2024 un document[75] expliquant quels sont les prompts système utilisés par Anthropic pour censurer ou moduler certains des comportements de Claude ; et ce pour trois modèles d'intelligence artificielle : Claude 3.5 Sonnet ; Claude 3 Opus et Claude 3 Haiku[76]. Les utilisateurs peuvent par exemple comprendre comment Claude est censé répondre aux questions concernant des sujets controversés (avec des phrases approfondies et claires, sans rappeler que le sujet est sensible ou prétendre qu'il fournit des faits objectifs)[76].

Références

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  11. Frédéric Olivieri, « Avec son extension Chrome, Claude passe du chatbot à l'assistant capable d'agir sur le web à votre place », sur Siècle Digital, (consulté le ).
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  13. « Anthropic lance une offre payante pour les équipes en entreprise et se dote d'une application iOS », sur L'Usine Digitale, (consulté le ).
  14. « Anthropic dévoile une version Enterprise de son modèle Claude », sur L'Usine Digitale, (consulté le ).
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  71. (en) « Claude Fable 5 and Claude Mythos 5 », sur www.anthropic.com, (consulté le )
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  75. (en) « System Prompts », sur Anthropic (consulté le ).
  76. 1 2 Guillaume Serries, « Comment fonctionne Claude ? Anthropic révèle ses secrets », sur ZDNET, (consulté le ).

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Ollama

Ollama
DevelopersOllama Inc. and contributors
ReleaseJuly 7, 2023; 3 years ago (2023-07-07)
Stable release
0.22.1 / April 28, 2026; 2 months ago (2026-04-28)
Written inGo
Operating systemmacOS, Linux, Windows
TypeLarge language model runtime
LicenseMIT License
Websiteollama.com
Repositorygithub.com/ollama/ollama

Ollama is an open-source software platform for running and managing large language models on local computers and through hosted cloud models. It provides a command-line interface, a native GUI, a local REST API, model-management tools, and integrations for using open-weight models with coding assistants and other applications.[1][2][3]

History

Ollama was first released in 2023.[4] The project became associated with the growth of local large language model software, allowing users to download and run models such as Llama, Gemma, Mistral, Qwen, gpt-oss, GLM and DeepSeek on a local machine.[1]

In 2025 and 2026, Ollama added additional application and cloud features, including hosted cloud models, web search support, tool and coding-agent integrations, and support for using Ollama with applications such as Claude Code, Codex, OpenCode, Copilot CLI,[5] and OpenClaw.[2][6] In March 2026, Ollama announced preview support for Apple silicon.[7]

In July 2026 it raised $65 million dollars in funding.[8]

Features

Ollama running Llama 3 in Linux

Ollama includes tools for downloading, running, importing, and managing large language models. Users can run models from the command line, interact with them through a local HTTP API, or use client libraries for programming languages such as Python and JavaScript.[1]

The project provides a REST API for chat and model-management functions, with the default local service commonly exposed on port 11434.[9] Ollama also distributes an official Docker image and provides model libraries and documentation for running supported models.[1]

Ollama uses the llama.cpp backend for local model inference,[10] which supports running of quantized models that use less memory. It can employ graphics cards (GPUs) to speed up calculations.[11] if It supports a model-library format that allows users to pull, run, and manage model variants by name.[12]

Meanwhile, the project's downloadable software is being explored as a back-end platform for low-code/no-code self-hosting of LLMs, potentially allowing natural language processing use cases to become more accessible to nontechnical end users.[13][14]

Ollama also has experimental support for image generation, using models such as Flux, on macOS, with Windows and Linux support expected in the future.[15]

Security

Because Ollama is commonly used to run local or self-hosted AI models, security researchers have examined risks from misconfigured public deployments. In January 2026, The Hacker News reported on research by SentinelOne and Censys that found many Ollama servers were exposed to the public internet, mainly by binding to the "any" port 0.0.0.0 which on an inadequately-secured system would allow access from other local or remote devices despite the fact that Ollama is intended to run locally by default.[16]

See also

References

  1. 1 2 3 4 "ollama/ollama". GitHub. Retrieved April 29, 2026.
  2. 1 2 "Ollama". Ollama. Retrieved April 29, 2026.
  3. SitePoint Team (April 22, 2026). "10GB VRAM Local LLM: The Complete Setup Guide (2026)". SitePoint. Retrieved April 29, 2026.
  4. "Versions: github.com/ollama/ollama". deps.dev. Retrieved April 29, 2026.
  5. "About GitHub Copilot CLI". GitHub Docs. GitHub. Retrieved April 29, 2026.
  6. "Blog". Ollama. Retrieved April 29, 2026.
  7. Medina, David (March 31, 2026). "Ollama Taps Apple's MLX Framework to Make Local AI Faster". The New Stack. Retrieved April 29, 2026.
  8. Bort, Julie (July 9, 2026). "Popular open source AI developer tool Ollama raises $65M, grows to nearly 9M users". TechCrunch. Retrieved July 12, 2026.
  9. "API reference". Ollama Docs. Retrieved April 29, 2026.
  10. "Forensic Implications of Localized AI: Artifact Analysis of Ollama, LM Studio, and llama.cpp". arxiv.org. Retrieved May 22, 2026.
  11. Easton (April 25, 2026). "Ollama GPU Setup: CUDA, ROCm, Metal, and Troubleshooting". Easton Blog. Retrieved July 14, 2026.
  12. "Library". Ollama. Retrieved April 29, 2026.
  13. Sempio, Julius (March 31, 2026). "Low-Code Self-Hosting of RAG-Enabled Language Models Using Ollama and Open WebUI". IEEE Xplore. doi:10.1109/ICAIIC68212.2026.11454259. Retrieved May 20, 2026.
  14. "Low-Code vs. No-Code: What's the difference?". IBM Cloud Education. Retrieved June 4, 2026.
  15. Kemper, Jonathan (January 21, 2026). "Ollama brings local AI image generation to Mac". The Decoder. Retrieved May 22, 2026.
  16. Lakshmanan, Ravie (January 29, 2026). "Researchers Find 175,000 Publicly Exposed Ollama AI Servers Across 130 Countries". The Hacker News. Retrieved April 29, 2026.
Source Wikipédia (CC BY-SA 4.0) : https://en.wikipedia.org/wiki/Ollama
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Cursor (éditeur de code)

Cursor
Description de l'image Cursor logo.png.
Description de l'image Cursor Screenshot.png.
Informations
Développé par Anysphere Inc
Fichier exécutable Cursor_64.AppImage (Linux)
Première version
Dernière version 3.11 ()[1]Voir et modifier les données sur Wikidata
Interface ElectronVoir et modifier les données sur Wikidata
Système d'exploitation

Windows macOS

Linux
Langues AnglaisVoir et modifier les données sur Wikidata
Type Environnement de développement intégréVoir et modifier les données sur Wikidata
Licence propriétaire
Site web https://www.cursor.com/

Cursor est un environnement intégré de développement (IDE) basé sur de l'intelligence artificielle (IA) pour Windows, macOS et Linux, conçu pour améliorer la productivité des développeurs. Il est à l'origine un fork de Visual Studio Code, enrichi des fonctionnalités d'IA supplémentaires telles que la génération de code, les réécritures intelligentes et des suggestions intelligentes. Cursor est un logiciel propriétaire développé par Anysphere Inc[2].

Caractéristiques

Cursor intègre des fonctionnalités basées sur des grands modèles de langage (LLM) pour aider à la programmation grâce à des outils d'auto-complétion et de requête conversationnelle.

  • Génération de code : Cursor permet aux développeurs d'écrire du code à l'aide d'instructions en langage naturel. En fournissant des invites simples, les utilisateurs peuvent générer ou mettre à jour des classes ou des fonctions entières, simplifiant ainsi le processus de développement[3].
  • Prédiction de code : L'éditeur prédit les prochaines modifications de code. Cette fonctionnalité facilite le développement rapide en anticipant les besoins du développeur[4].
  • Compréhension du code : Cursor peut comprendre et fournir des informations sur l'ensemble de la base de code. Les développeurs peuvent interroger l'agent Cursor sur l'ensemble du projet en langage naturel pour récupérer des informations ou faire référence à des fichiers et à de la documentation spécifiques, améliorant ainsi la compréhension du code[5].
  • Réécritures intelligentes : L'éditeur offre des capacités de réécriture intelligente, permettant aux utilisateurs de mettre à jour plusieurs lignes de code simultanément. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour refactoriser et implémenter efficacement des modifications en masse[6].
  • Compatibilité des extensions : En tant que fork de Visual Studio Code, Cursor prend en charge l’intégration d’extensions, de thèmes et de raccourcis clavier existants. Cette compatibilité garantit que les développeurs peuvent conserver leurs habitudes de travail préférées[7].

Histoire

Anysphere a été fondée en 2022 par Sualeh Asif, Arvid Lunnemark, Aman Sanger et Michael Truell, quatre amis qui se sont rencontrés pendant leurs études au MIT[3].

En 2023, la première version de Cursor est lancée. Peu de temps après, ils lèvent 8 millions de dollars de financement d'amorçage, apporté par le fonds de startups d'OpenAI[3].

En , Anysphere a levé 60 millions de dollars lors d'un tour de financement mené par Andreessen Horowitz, valorisant l'entreprise à 400 millions de dollars[4].

En , Anysphere a annoncé avoir acquis l'assistant de développement IA Supermaven[5].

En , Thrive Capital et Andreessen Horowitz ont mené un tour de financement de série B. 105 millions de dollars ont été levés, ce qui a valorisé l'entreprise à 2,5 milliards de dollars[6].

En , Arvid Lunnemark, un des fondateurs, quitte la société et fonde une société nommée Integrous Research[8],[9].

En avril 2026, SpaceX dit avoir obtenu le droit d’acheter Cursor, pour 60 milliards de dollars (51 milliards d’euros), probablement pour faire face à la concurrence de d'IA comme Claude Code, GitHub Copilot ou Code. Si SpaceX ne rachète pas la start-up, il pourrait verser 10 milliards de dollars pour des travaux réalisés dans le cadre d'un partenariat[10]. En juin, quelques jours après son introduction en Bourse, SpaceX confirme vouloir finaliser cet achat au troisième trimestre 2026, mais celui-ci serait réglé uniquement en actions SpaceX (pour une valeur de 60 milliards de dollars)[11].

Confidentialité et sécurité

Cursor offre des options de confidentialité, notamment un mode de confidentialité dans lequel le code de l'utilisateur n'est jamais stocké à distance. La plateforme est certifiée SOC 2, garantissant le respect des pratiques de sécurité standard du secteur[7].

Références

  1. « https://cursor.com/changelog/side-chat »,
  2. (en) Aubry, « Cursor AI: A Guide With 10 Practical Examples », DataCamp, (consulté le ).
  3. 1 2 3 (en-US) Wiggers, « Anysphere raises $8M from OpenAI to build an AI-powered IDE », TechCrunch, (consulté le ).
  4. 1 2 (en) Shrivastava, « Engineers At OpenAI And Midjourney Are Using This $400 Million Startup's AI Coding Software », Forbes (consulté le ).
  5. 1 2 (en-US) Wiggers, « Anysphere acquires Supermaven to beef up Cursor », TechCrunch, (consulté le ).
  6. 1 2 (en-US) Michael J. de la Merced, « Anysphere, a Maker of A.I. Coding Software, Raises $105 Million », The New York Times, (lire en ligne, consulté le ).
  7. 1 2 « Cursor Privacy and Security », Cursor (consulté le ).
  8. Forbes - Arvid Lunnemark profile. .
  9. Site officiel de la société Integrous Research.
  10. « SpaceX mise sur l’IA et noue un partenariat avec l’éditeur de code Cursor », sur Le Monde, (consulté le ).
  11. Setra Rakt, « SpaceX rachète Cursor à 60 milliards de dollars pour booster son intelligence artificielle : voici ce qui va changer », sur Journal du Geek, (consulté le ).

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GitHub Copilot

GitHub Copilot est une extension d'environnement de développement intégré (IDE) fondée sur l'intelligence artificielle et développée par GitHub et OpenAI pour aider les développeurs en proposant des auto-complétions de code[1].

Disponible par abonnement pour les développeurs individuels et les entreprises, l'outil a été annoncé pour la première fois le et a notamment été entrainé sur un grand nombre de dépôts publics GitHub.

Historique

Le , GitHub a annoncé GitHub Copilot pour un aperçu technique dans l'environnement de développement Visual Studio Code[2].

GitHub Copilot a été publié en tant que plugin sur le marché JetBrains le [3].

GitHub a annoncé la disponibilité de Copilot pour l'IDE Visual Studio le [4].

Le , GitHub a annoncé que Copilot n'était plus en « aperçu technique » et est disponible en tant que service par abonnement pour les développeurs individuels[5].

GitHub Copilot est l'évolution du plugin « Bing Code Search » pour Visual Studio 2013, un projet de Microsoft Research sorti en [6]. Ce plugin gratuit exploitait diverses sources, notamment MSDN et Stack Overflow, pour fournir des extraits de code adaptés au contexte (renommage de variables) et de haute qualité (compilations transparentes dans le contexte du projet utilisateur pour valider la compatibilité du code fourni, exploitation des votes utilisateurs) en réponse à des requêtes en langage naturel[7].

Caractéristiques

GitHub Copilot est capable de générer un code de solution lorsqu'on lui fournit un problème de programmation en langage naturel. Il est également capable de décrire un code d'entrée en anglais et de traduire ce code dans un langage de programmation différent[8].

L'outil inclut des fonctionnalités d'aide au développement, telles que la conversion des commentaires de code en code exécutable et la saisie semi-automatique de morceaux de code, des sections de code répétitives, des méthodes et fonctions entières[9].

D'après GitHub, la fonctionnalité de saisie semi-automatique de Copilot est précise environ la moitié du temps. En ayant seulement l'en-tête d'une fonction Python, par exemple, Copilot a correctement complété le reste du code de la fonction 43% du temps au premier essai et 57% du temps après dix tentatives[10].

GitHub indique que les fonctionnalités de Copilot permettent aux développeurs d'utiliser des framework et des langages de programmation inconnus en réduisant le temps passé à lire la documentation.

Le logiciel est gratuit pour les étudiants, les enseignants et les développeurs contribuant à des projets open-source populaires.

Mise en œuvre

GitHub Copilot est alimenté par Codex d'OpenAI[11], qui est une version modifiée de GPT-3[12]. Le modèle Codex a en outre été entraîné sur des gigaoctets de code source provenant notamment de dépôts publics GitHub, et faisant intervenir une douzaine de langages de programmation[13]. Cela inclut un ensemble de données filtré de 159 gigaoctets de code Python provenant de 54 millions de dépôts GitHub publics[14]. Le modèle GPT-3 d'Open AI a fait l'objet d'une licence exclusive accordée à Microsoft, la société mère de GitHub[15].

En , Copilot Chat a été mis à jour pour utiliser le modèle GPT-4 de OpenAI[16]. En 2024, Copilot a commencé à laisser aux utilisateurs le choix du grand modèle de langage utilisé pour la génération, incluant notamment GPT-4o et Claude 3.5[17].

Notes et références

  1. « GitHub met l'intelligence artificielle au service des développeurs », sur Les Echos, (consulté le )
  2. Gershgorn, « GitHub and OpenAI launch a new AI tool that generates its own code », The Verge, (consulté le )
  3. « GitHub Copilot - IntelliJ IDEs Plugin | Marketplace », JetBrains Marketplace (consulté le )
  4. (en-US) « GitHub Copilot now available for Visual Studio 2022 », The GitHub Blog, (consulté le )
  5. Par Mary Jo Foley |, « GitHub Copilot se lance et dévoile ses prix », sur ZDNet France (consulté le )
  6. (en-US) Frederic Lardinois, « Microsoft Launches Smart Visual Studio Add-On For Code Snippet Search », sur TechCrunch, (consulté le )
  7. (en-US) « Bing Code Search », sur Microsoft Research, (consulté le )
  8. Finnie-Ansley, Denny, Becker et Luxton-Reilly, « The Robots Are Coming: Exploring the Implications of OpenAI Codex on Introductory Programming », Australasian Computing Education Conference, New York, NY, USA, Association for Computing Machinery, aCE '22, , p. 10–19 (ISBN 978-1-4503-9643-1, DOI 10.1145/3511861.3511863, S2CID 246681316)
  9. Sobania, Schweim et Rothlauf, « A Comprehensive Survey on Program Synthesis with Evolutionary Algorithms », IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 27, , p. 82–97 (ISSN 1941-0026, DOI 10.1109/TEVC.2022.3162324, S2CID 247721793, lire en ligne)
  10. (en) « GitHub Copilot · Your AI pair programmer », sur GitHub (consulté le )
  11. (en) Krill, « OpenAI offers API for GitHub Copilot AI model », InfoWorld, (consulté le )
  12. (en-US) « OpenAI Releases GPT-3, The Largest Model So Far », Analytics India Magazine, (consulté le )
  13. « GitHub Copilot · Your AI pair programmer », GitHub Copilot (consulté le )
  14. (en) « OpenAI Announces 12 Billion Parameter Code-Generation AI Codex », InfoQ (consulté le )
  15. (en) « OpenAI is giving Microsoft exclusive access to its GPT-3 language model », MIT Technology Review (consulté le )
  16. (en) « GitHub Copilot – November 30th Update », sur The GitHub Blog, (consulté le )
  17. (en) Tom Warren, « GitHub Copilot will support models from Anthropic, Google, and OpenAI », sur The Verge, (consulté le )

Voir aussi

Liens externes

Source Wikipédia (CC BY-SA 4.0) : https://fr.wikipedia.org/wiki/GitHub_Copilot
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