GPT-5 pour les développeurs Microsoft : GitHub Copilot, AI Toolkit dans Visual Studio Code, Azure AI Foundry

GPT-5 pour les développeurs Microsoft : GitHub Copilot, AI Toolkit dans Visual Studio Code, Azure AI Foundry, GitHub Models, Microsoft Copilot Studio, Microsoft 365 Copilot, OpenAI .NET SDK

En collaboration avec OpenAI, Microsoft a récemment déployé la prise en charge de GPT-5 le jour même de son lancement, afin que vous puissiez l'utiliser, le développer et l'intégrer immédiatement à vos applications. Voici un aperçu axé sur le développement : disponibilité de GPT-5, nouvelles fonctionnalités et étapes de démarrage rapide.

Début août, OpenAI a dévoilé la dernière version tant attendue de son chatbot basé sur l'intelligence artificielle (IA), GPT-5, affirmant qu'il offre une expertise de niveau doctorat. Présenté comme « plus intelligent, plus rapide et plus utile », Sam Altman, a salué le nouveau modèle de l'entreprise comme marquant le début d'une nouvelle ère pour ChatGPT.

Sam Altman a déclaré que le nouveau modèle d'OpenAI souffrirait de moins d'hallucinations (phénomène par lequel les grands modèles de langage inventent des réponses) et serait moins trompeur. En outre, OpenAI présente également GPT-5 aux codeurs comme un assistant compétent, suivant ainsi une tendance parmi les principaux développeurs américains d'IA, notamment Anthropic, dont Claude Code cible le même marché.

En collaboration avec OpenAI, Microsoft a récemment déployé la prise en charge de GPT-5 le jour même de son lancement, afin que vous puissiez l'utiliser, le développer et l'intégrer immédiatement à vos applications. Voici un aperçu axé sur le développement : disponibilité de GPT-5, nouvelles fonctionnalités et étapes de démarrage rapide.

Récapitulatif de l'annonce de GPT-5

Meilleur raisonnement et pensée structurée, avec une précision améliorée et des réponses plus rapides
Reconnaissance contextuelle renforcée pour les workflows complexes du monde réel
Fonctionnalités unifiées pour le chat, les agents, le codage, le multimodal et les mathématiques avancées
Disponible dès maintenant dans ChatGPT et dans l'API

Microsoft a annoncé la prise en charge de GPT-5 le jour même de sa sortie dans ses produits et services pour développeurs, et continue à étendre ces services, par exemple avec l'intégration de GPT-5 mini dans tous les plans Copilot.

https://youtu.be/wqc85X2rpEY

Vous trouverez ci-dessous un résumé des intégrations de GPT-5 dans les produits et services Microsoft, sur la base du déploiement de GPT-5.

GitHub Copilot

GitHub Copilot intègre GPT-5 à votre éditeur et à vos workflows GitHub pour vous offrir des suggestions de code et des discussions plus riches, en particulier pour les modifications et les refactorisations importantes impliquant plusieurs fichiers. Comme il est intégré aux outils que vous utilisez déjà, vous pouvez explorer les capacités de GPT-5 sans interrompre votre flux de travail. La disponibilité peut varier selon l'EDI et le plan pendant la période de prévisualisation.

Capacités de codage améliorées avec GPT-5 pour les tâches plus longues et plus complexes.
Intégré à VS Code et aux workflows GitHub.
Journal des modifications VS Code : GPT-5 mini dans Copilot pour VS Code
Version VS Code : GitHub Copilot dans VS Code – Version de juillet (v1.103)
Autres EDI : OpenAI GPT-5 est désormais disponible en préversion publique dans Visual Studio, les EDI JetBrains, Xcode et Eclipse

Boîte à outils IA dans Visual Studio Code

Utilisez la boîte à outils IA dans VS Code pour tester les modèles GPT-5 : connectez-vous à GitHub Models ou Azure AI Foundry, exécutez des playgrounds et créez des intégrations dans votre espace de travail. Elle fonctionne à la fois avec des points de terminaison cloud et des backends OSS/locaux, ce qui vous permet de créer des prototypes et de les livrer à partir du même éditeur.

Modèles GPT-5 disponibles via la boîte à outils IA pour l'expérimentation et l'intégration.
Prend en charge le développement GPT OSS et cloud/local.
Annonce/documentation : la famille de modèles GPT-5 et GPT OSS sont désormais disponibles dans AI Toolkit pour VS Code

Azure AI Foundry

L'accès à gpt-5 dans Azure AI Foundry nécessite une inscription. gpt-5-mini, gpt-5-nano et gpt-5-chat ne nécessitent pas d'inscription. Les modèles GPT-5 sont actuellement disponibles dans les zones Est des États-Unis 2 et Centre de la Suède (zones standard et de données mondiales).

Modèles GPT-5 disponibles avec une sécurité et un routage de modèles de niveau entreprise.
Prise en charge des tâches agenturielles de longue durée avec des sorties structurées et des capacités de raisonnement.
Disponibilité régionale : les modèles GPT-5 sont actuellement disponibles dans les zones East US 2 et Sweden Central (Global Standard & Data Zones). Voir Modèles Azure OpenAI : GPT-5.
Accès : inscription requise pour gpt-5 ; gpt-5-mini, gpt-5-nano et gpt-5-chat ne nécessitent pas d'inscription.
Fonctionnalités complètes : modèles de raisonnement Azure OpenAI.
Annonce/documentation : Microsoft intègre le GPT-5 d'OpenAI dans ses offres destinées aux consommateurs, aux développeurs et aux entreprises.

Modèles GitHub

Prend en charge gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano, gpt-5-chat.
Marketplace : Modèles · GitHub Marketplace

Microsoft Copilot Studio

Les créateurs peuvent sélectionner des modèles GPT-5 pour l'orchestration des agents.
Prend en charge GPT-5 Chat et GPT-5 Reasoning avec routage automatique.
Annonce / documentation : Disponible dès aujourd'hui : GPT-5 dans Microsoft Copilot Studio.

Microsoft 365 Copilot

GPT-5 optimise Copilot Chat grâce à une orchestration plus intelligente, un raisonnement amélioré et des capacités multimodales.
Les utilisateurs peuvent s'inscrire via le bouton « Essayer GPT-5 ».
Annonce / documentation : Disponible dès aujourd'hui : GPT-5 dans Microsoft 365 Copilot

SDK OpenAI .NET

La bibliothèque .NET officielle prend en charge GPT-5 via l'API Responses, y compris le streaming et le raisonnement avec un effort de raisonnement configurable.
Guide : Comment utiliser les réponses avec le streaming et le raisonnement
NuGet : OpenAI

https://youtu.be/tw8bnpQs0lY

Exemple C# : streaming avec effort de raisonnement
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 using OpenAI.Responses; OpenAIResponseClient client = new( model: "gpt-5", apiKey: Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY") ); await foreach (var update in client.CreateResponseStreamingAsync( userInputText: "Explain beta-reduction in lambda calculus.", new ResponseCreationOptions { ReasoningOptions = new ResponseReasoningOptions { ReasoningEffortLevel = ResponseReasoningEffortLevel.High, }, })) { if (update is StreamingResponseContentPartDeltaUpdate delta) { Console.Write(delta.Text); } }
Exemple Python : effort de raisonnement et verbosité

Cet exemple illustre le comportement de réponse contrôlable de GPT-5 à l'aide des nouveaux paramètres reasoning_effort et verbosity, qui permettent aux développeurs d'ajuster la profondeur de réflexion du modèle et la quantité d'informations qu'il fournit.
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 import os import openai from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider client = openai.AzureOpenAI( api_version=os.environ["AZURE_OPENAI_VERSION"], azure_endpoint=os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"], azure_ad_token_provider=get_bearer_token_provider(DefaultAzureCredential(), "https://cognitiveservices.azure.com/.default"), ) response = client.chat.completions.create( model=os.environ["AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT"], messages=[ {"role": "user", "content": "Explain beta-reduction in lambda calculus."}, ], reasoning_effort="minimal", verbosity="low" ) print(response.choices[0].message. Content)
Exemple JavaScript : sortie structurée GPT-5 (schéma JSON)

Cet exemple JavaScript met en évidence la capacité de GPT-5 à renvoyer un JSON structuré et conforme au schéma à l'aide du nouveau paramètre response_format avec un schéma JSON personnalisé, ce qui facilite l'extraction des étapes de raisonnement et des réponses finales avec une sécurité de type totale. Il démontre également une intégration transparente avec les points de terminaison Azure Foundry pour des déploiements sécurisés et de qualité production.
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 import { AzureOpenAI } from "openai"; import dotenv from "dotenv"; dotenv.config(); const endpoint = process.env.AZURE_INFERENCE_ENDPOINT; // Foundry project endpoint const key = process.env.AZURE_INFERENCE_KEY; // API key const deployment = process.env.AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT || "gpt-5"; const client = new AzureOpenAI({ endpoint, apiKey: key, apiVersion: "2025-01-01-preview", deployment, }); const schema = { name: "math_explanation", schema: { type: "object", properties: { steps: { type: "array", items: { type: "string" } }, answer: { type: "number" }, }, required: ["steps", "answer"], additionalProperties: false, }, strict: true, }; const result = await client.chat.completions.create({ model: deployment, messages: [ { role: "system", content: "Return JSON only." }, { role: "user", content: "What is 23 * 7? Show your steps." }, ], response_format: { type: "json_schema", json_schema: schema }, }); const content = result.choices[0].message?.content ?? "{}"; const data = JSON.parse(content); console.log("Steps:", data.steps); console.log("Answer:", data.answer);
Sortie :
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 Example output for "What is 23 * 7? Show your steps.": Steps: [ 'Break 23 into 20 and 3: (20 + 3) * 7', 'Multiply: 20 * 7 = 140', 'Multiply: 3 * 7 = 21', 'Add the results: 140 + 21 = 161' ] Answer: 161
Python : exemple de chat RAG

Vous recherchez un exemple complet ? Découvrez l'application de chat Azure Search + OpenAI RAG en Python : application de chat RAG avec Azure OpenAI et Azure AI Search (Python). Elle comprend un backend Python et un frontend React, des exemples de données et des chemins de démarrage rapide (Codespaces, Dev Containers ou azd) pour vous permettre de la déployer et de la tester rapidement. La documentation couvre également l'évaluation et le renforcement de la production.

Elle a été mise à jour pour GPT-5 : changez le modèle et la version du chat via les variables d'environnement, puis redéployez. Consultez les sections « Utilisation de différents modèles de complétion de chat » et « Utilisation de modèles de raisonnement » dans la documentation de l'exemple pour connaître les paramètres exacts.

Java : SDK OpenAI pour Java

La version 3.0.0 du SDK OpenAI pour Java ajoute la prise en charge de GPT-5 et de nouvelles fonctionnalités API.
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 import com.openai.client.OpenAIClient; import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient; import com.openai.models.ChatModel; import com.openai.models.responses.Response; import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams; // Configures using the `OPENAI_API_KEY`, `OPENAI_ORG_ID` and `OPENAI_PROJECT_ID` environment variables OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.fromEnv(); ResponseCreateParams params = ResponseCreateParams.builder() .input("Say this is a test") .model(ChatModel.GPT_5) .build(); Response response = client.responses().create(params);
Le mois d’août 2025 devait marquer une étape majeure pour OpenAI avec le déploiement de GPT-5, présenté comme un modèle plus avancé, plus « raisonné » et plus fiable que ses prédécesseurs. Pourtant, à peine disponible, le modèle a essuyé une vague de critiques de la part des utilisateurs. Le PDG Sam Altman affirme que ChatGPT est désormais comparable à un « super-pouvoir » et équivaut à « un véritable expert titulaire d'un doctorat dans n'importe quel domaine, à votre disposition, capable de vous aider à atteindre vos objectifs ». Mais après une journée passée à l'essayer, beaucoup de gens sont déçus. Non seulement parce que GPT-5 a encore du mal à répondre à des questions basiques, mais aussi parce qu'il semble perturber de nombreux flux de travail, selon les plaintes publiées sur les réseaux sociaux.

Imperturbable, Sam Altman a déclaré : « Je pense que nous avons complètement raté certaines choses lors du déploiement. En revanche, le trafic de notre API a doublé en 48 heures et continue de croître. Nous n'avons plus de GPU. ChatGPT atteint un nouveau record d'utilisateurs chaque jour. Beaucoup d'utilisateurs apprécient vraiment le sélecteur de modèles. Je pense que nous avons tiré une leçon de ce que signifie mettre à niveau un produit pour des centaines de millions de personnes en une seule journée. »

En outre, il a fait une annonce qui a laissé plusieurs stupéfaits : son entreprise aura besoin de « milliers de milliards de dollars » pour développer les infrastructures nécessaires à l'IA du futur. Il a notamment déclaré : « Il faut s'attendre à ce qu'OpenAI investisse des milliers de milliards de dollars dans la construction de centres de données dans un avenir proche. Nous devons faire ces terribles compromis dès maintenant. Nous avons de meilleurs modèles, mais nous ne pouvons tout simplement pas les proposer, faute de capacités. Nous avons d'autres nouveaux produits et services que nous aimerions proposer. ».

Source : "GPT-5 pour les développeurs Microsoft"

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Voir aussi :

:fleche: GPT-5 entre enthousiasme et scepticisme : ChatGPT d'OpenAI brille dans des tâches techniques comme la programmation, mais des erreurs embarrassantes évoquent une évolution incrémentale plutôt qu'une révolution

:fleche: Personnaliser les réponses de l'IA à partir de GitHub Copilot : En mode Agent, l'IA peut créer des parties ou même des applications entières à partir de vos instructions écrites ou parlées, par Matt Soucoup

:fleche: Apprendre à raisonner avec le nouveau LLM OpenAI o1 formé avec l'apprentissage par renforcement pour effectuer des raisonnements complexes, car o1 réfléchit avant de répondre