Le paysage des LLM fin 2025 est un écosystème dynamique, bien éloigné des premiers jours de l'IA générative. Nous assistons à une poussée incessante vers une plus grande autonomie, une compréhension contextuelle plus profonde et des capacités multimodales de plus en plus sophistiquées. En tant que développeurs, nous ne nous contentons plus d'enchaîner les appels d'API ; nous architecturons des systèmes complexes qui exploitent une utilisation avancée des outils, gèrent des fenêtres de contexte gargantuesques et orchestrent des flux de travail agentiques complexes. Ayant récemment testé les dernières itérations des séries GPT d'OpenAI et de Claude d'Anthropic, laissez-moi vous guider à travers les aspects pratiques, les nouveaux primitives et les défauts persistants.
L'évolution de la gestion du contexte : Au-delà des simples tokens
La capacité d'un LLM à maintenir un contexte cohérent et pertinent sur des interactions prolongées a toujours été un défi de taille. Fin 2025, OpenAI et Anthropic ont tous deux réalisé des progrès significatifs, allant au-delà du simple fait d'augmenter les limites de tokens pour mettre en œuvre des stratégies de gestion du contexte plus intelligentes.
Pour OpenAI, le passage de l'API Assistants originale à la nouvelle API Responses (publiée le 11 mars 2025) marque un virage stratégique vers une plateforme d'agents plus robuste. Bien que l'API Assistants v1 ait été dépréciée fin 2024 et que la v2 soit actuellement prise en charge, l'API Responses est l'avenir, conçue dès le départ pour gérer l'historique des conversations et le contexte plus efficacement. Elle promet d'abstraire une grande partie de la gestion manuelle de l'état que les développeurs devaient auparavant mettre en œuvre. En coulisses, cela implique souvent des techniques telles que l'attention par fenêtre glissante, où le modèle se concentre sur un segment récent de la conversation tout en résumant ou en supprimant intelligemment les informations plus anciennes moins pertinentes. Ceci est crucial car, malgré les augmentations massives, les fenêtres de contexte ne sont pas infinies et les coûts de calcul quadratiques s'appliquent toujours aux mécanismes d'attention traditionnels. Des modèles comme GPT-4.1, qui excelle dans les tâches de codage, démontrent une meilleure rétention du contexte sur de longues bases de code.
Claude d'Anthropic, en particulier la série Opus, a constamment repoussé les limites de la taille brute de la fenêtre de contexte. Le Claude Opus 4.1, publié en août 2025, se vante d'une fenêtre de contexte de 200 000 tokens, ce qui le rend apte à digérer des livres entiers ou des bases de code étendues. De plus, la version bêta publique de Claude Sonnet 4 prend désormais en charge un contexte d'un million de tokens, permettant une profondeur analytique sans précédent pour l'analyse à grande échelle de documents ou les sessions de refactoring de plusieurs heures. C'est un tournant pour les tâches nécessitant une compréhension approfondie de grandes quantités de données non structurées. Pour aider davantage les développeurs, le SDK d'Anthropic inclut un helper compaction_control. Cette fonctionnalité gère automatiquement les conversations gourmandes en tokens en résumant et en effaçant le contexte lorsque des seuils prédéfinis sont atteints, éliminant ainsi la nécessité d'une logique de compactage personnalisée.
Voici comment exploiter compaction_control de Claude en Python, un outil pratique pour gérer les coûts de tokens dans les dialogues de longue durée :
import anthropic
import os
# Assurez-vous que votre variable d'environnement ANTHROPIC_API_KEY est définie
# os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY"
client = anthropic.Anthropic()
# Configurez compaction_control
# Cela résumera l'historique des conversations lorsqu'il dépassera 5000 tokens,
# en utilisant Claude Sonnet 4.5 (ou un autre modèle de résumé approprié)
# et une invite personnalisée pour le résumé.
compaction_settings = {
"token_threshold": 5000,
"summarization_model": "claude-sonnet-4.5-20251130", #
"summarization_prompt": "Résumez la conversation précédente pour Claude, en vous concentrant sur les faits clés et l'objectif ultime de l'utilisateur pour l'aider à continuer avec précision."
}
def chat_with_claude_with_compaction(user_message: str, history: list):
# Ajoutez le nouveau message de l'utilisateur à l'historique
history.append({"role": "user", "content": user_message})
try:
response = client.messages.create(
model="claude-opus-4.1-20250805", #
max_tokens=1024,
messages=history,
compaction_control=compaction_settings #
)
assistant_response = response.content[0].text
history.append({"role": "assistant", "content": assistant_response})
return assistant_response
except Exception as e:
print(f"Une erreur s'est produite : {e}")
return "Désolé, j'ai rencontré une erreur."
# Exemple d'utilisation
conversation_history = []
print("Utilisateur : Bonjour, j'ai besoin d'aide pour planifier un projet complexe.")
response = chat_with_claude_with_compaction("Bonjour, j'ai besoin d'aide pour planifier un projet complexe. Il implique plusieurs parties prenantes et des délais stricts.", conversation_history)
print(f"Claude : {response}")
print("\nUtilisateur : La portée du projet s'est considérablement élargie. Nous devons maintenant intégrer trois nouveaux modules.")
response = chat_with_claude_with_compaction("La portée du projet s'est considérablement élargie. Nous devons maintenant intégrer trois nouveaux modules. Quel est l'impact sur notre calendrier ?", conversation_history)
print(f"Claude : {response}")
Bien qu'impressionnantes, il est important de noter que même avec des fenêtres de contexte massives, le prompting efficace pour une récupération et une synthèse optimales dans cette fenêtre reste une compétence. Les développeurs doivent toujours utiliser une ingénierie de prompt minutieuse pour guider l'attention du modèle, en particulier dans les scénarios où la récupération d'une "aiguille dans une botte de foin" est essentielle.
Utilisation précise des outils et appel de fonctions : Orchestration de flux de travail complexes
La capacité des LLM à interagir avec des systèmes externes – bases de données, API, interpréteurs de code – les a transformés en agents puissants. OpenAI et Anthropic ont tous deux affiné leurs capacités d'utilisation des outils, en évoluant vers une orchestration plus autonome et plus efficace.
Les récentes améliorations apportées à la plateforme de développement Claude d'Anthropic, introduites en novembre 2025, sont particulièrement remarquables pour leur concentration sur l'efficacité des agents. Ils ont introduit trois fonctionnalités clés :
Fonctionnalités avancées des agents
- Appel d'outils programmatique : Claude peut désormais générer et exécuter du code qui invoque plusieurs outils directement dans un environnement d'exécution géré. Cela réduit considérablement la latence et la consommation de tokens en éliminant les allers-retours vers le modèle pour chaque appel d'outil et le traitement des résultats ultérieurs.
- Outil de recherche d'outils : Cela répond au défi de la gestion d'un grand nombre d'outils. Au lieu de charger toutes les définitions d'outils au préalable, Claude peut découvrir et charger dynamiquement uniquement les outils dont il a besoin via une nouvelle fonctionnalité de recherche.
- Exemples d'utilisation des outils : Les développeurs peuvent désormais ajouter des modèles d'utilisation concrets directement dans les définitions d'outils. Ces exemples, formatés exactement comme la sortie réelle d'un LLM, améliorent les performances d'utilisation des outils de Claude en démontrant quand et comment utiliser un outil.
L'approche d'OpenAI, en particulier avec la nouvelle API Responses, met également l'accent sur une intégration robuste des outils. Bien que l'API Assistants v2 fournisse déjà un appel de fonction amélioré et un accès aux outils hébergés par OpenAI tels que Code Interpreter et File Search, l'API Responses est conçue pour les intégrer encore plus harmonieusement. Elle continue de permettre aux développeurs de définir des outils personnalisés à l'aide de schémas JSON, que le modèle peut ensuite appeler.
Voici un exemple conceptuel en Python illustrant l'appel d'outils programmatique de Claude, montrant comment il peut orchestrer plusieurs opérations grâce à un seul bloc de code :
import anthropic
import json
import os
client = anthropic.Anthropic()
def get_user_profile(user_id: str):
if user_id == "user123":
return {"id": "user123", "name": "Alice Smith", "email": "alice@example.com", "plan": "premium"}
return {"error": "User not found"}
def update_user_subscription(user_id: str, new_plan: str):
if user_id == "user123":
return {"status": "success", "user_id": user_id, "old_plan": "premium", "new_plan": new_plan}
return {"error": "User not found"}
tools = [
{
"name": "get_user_profile",
"description": "Récupère les informations de profil pour un ID utilisateur donné.",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"user_id": {"type": "string", "description": "L'ID de l'utilisateur."}
},
"required": ["user_id"]
}
},
{
"name": "update_user_subscription",
"description": "Met à jour le plan d'abonnement d'un utilisateur.",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"user_id": {"type": "string", "description": "L'ID de l'utilisateur."},
"new_plan": {"type": "string", "description": "Le nouveau plan d'abonnement."}
},
"required": ["user_id", "new_plan"]
}
}
]
def chat_with_claude_tools(user_message: str, history: list):
history.append({"role": "user", "content": user_message})
response = client.messages.create(
model="claude-opus-4.1-20250805",
max_tokens=2048,
messages=history,
tools=tools
)
# La logique pour gérer les raisons d'arrêt tool_code ou tool_use suivrait ici
return response.content[0].text
Cette approche programmatique signale un passage vers un comportement agentique plus robuste et moins sujet aux erreurs, où le raisonnement du LLM s'exprime en code plutôt qu'en simples invites en langage naturel pour l'invocation d'outils.
La multimodalité mûrit : Des pixels à la praticité
Les capacités multimodales, autrefois une vision futuriste, sont désormais un composant solide des LLM leaders. En 2025, nous voyons ces capacités évoluer au-delà de démonstrations impressionnantes vers des applications pratiques basées sur l'API.
Le GPT-4o ("Omni") d'OpenAI, publié en mai 2024, a été une étape importante dans l'unification des modalités texte, audio et image dans un seul réseau neuronal. Bien que l'accès à l'API de GPT-4o soit prévu pour être interrompu en février 2026, laissant la place aux séries GPT-5.1 plus puissantes et aux modèles spécialisés tels que o3 et o4-mini (publiés en avril 2025), l'architecture multimodale sous-jacente persiste et s'améliore. Ces modèles peuvent accepter des entrées d'image et répondre avec du texte et des images. L'approche du "chaîne de pensée multi-modale" signifie qu'ils peuvent raisonner sur des problèmes à travers différents modes avant de formuler une solution.
Claude d'Anthropic offre également des capacités de vision, permettant l'analyse et la compréhension d'images, en particulier avec les modèles Opus et Sonnet. Ceci est particulièrement utile pour des tâches telles que l'analyse de documents, l'interprétation de diagrammes ou la modération de contenu visuel.
import openai
import base64
import requests
import os
def encode_image(image_path):
with open(image_path, "rb") as image_file:
return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
def analyze_image_with_openai_multimodal(image_path: str, prompt: str):
base64_image = encode_image(image_path)
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {os.environ.get('OPENAI_API_KEY')}"
}
payload = {
"model": "gpt-5.1-latest-20251115",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": prompt},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}"}}
]
}
],
"max_tokens": 500
}
response = requests.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions", headers=headers, json=payload)
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
Bien qu'impressionnantes, les modèles multimodaux présentent toujours des défis. La reconnaissance d'objets fine ou le raisonnement spatial complexe peuvent être moins robustes que les modèles de vision par ordinateur dédiés. De plus, l'interprétation d'indices visuels ambigus ou d'imagerie très spécifique à un domaine peut encore entraîner des "hallucinations".
L'essor des architectures agentiques : Au-delà des interactions à tour unique
Le passage des cycles simples de prompt-réponse aux flux de travail agentiques complexes et autonomes est une tendance déterminante de fin 2025. Les développeurs construisent désormais des systèmes multi-étapes où les LLM agissent comme des orchestrateurs intelligents, raisonnant sur les tâches, sélectionnant les outils, exécutant les actions et affinant leur approche en fonction des commentaires. Bien que les frameworks tels que AI Agents 2025 : Pourquoi AutoGPT et CrewAI ont encore du mal avec l'autonomie mettent en évidence les limites actuelles des systèmes auto-dirigés, les nouvelles plateformes natives d'OpenAI et d'Anthropic visent à combler cette lacune.
La nouvelle plateforme Agents d'OpenAI, basée sur l'API Responses, est à l'avant-garde de ce mouvement. Elle introduit des concepts tels que des threads persistants pour la mémoire conversationnelle et l'accès aux outils hébergés par OpenAI tels que Web Search, File Search et Computer Use. Le SDK Agents avec Tracing fournit une observabilité cruciale dans ces flux de travail complexes, permettant aux développeurs de déboguer et de comprendre le processus de prise de décision de l'agent.
Anthropic est également fortement investi dans les capacités agentiques, en particulier pour les cas d'utilisation en entreprise. Leur Claude Code et Claude Artifacts sont des agents spécialisés, Claude Code étant spécifiquement conçu pour l'assistance à la programmation, désormais regroupés dans les abonnements Team et Enterprise. L'introduction d'une API de conformité permet aux responsables informatiques et de la sécurité d'accéder de manière programmatique aux mesures d'utilisation et de contenu, ce qui est essentiel pour gouverner l'assistance IA au codage dans de grandes équipes.
Au-delà des offres API directes, un écosystème robuste de frameworks d'IA agentique a considérablement mûri. LangChain, CrewAI, AutoGen (Microsoft), Phidata, LlamaIndex et LangGraph (faisant partie de LangChain) sont largement adoptés. Ces frameworks fournissent l'échafaudage architectural pour construire des agents sophistiqués, abstraisant une grande partie de la complexité de la gestion de l'état et de l'orchestration des outils.
Sources
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