SpaceXAI lance Grok 4.5, qu'Elon Musk qualifie de modèle de classe Opus. Le nouveau modèle d'IA spécialement conçu pour la programmation sera évalué sur l'amélioration de la qualité du code généré par IA

SpaceXAI a lancé son dernier modèle, Grok 4.5 — le premier depuis l’entrée en bourse de l’entreprise il y a plusieurs semaines. Dans un récent article de blog, SpaceXAI a présenté cette nouvelle version comme capable de prendre en charge toutes les tâches courantes que le secteur de l’IA cherche à automatiser : le codage et le développement d’applications, les tâches administratives et de bureau, la recherche, la rédaction et d’autres formes de travail intellectuel routinier. Le nouveau modèle d’IA sera évalué sur l’axe de l’amélioration de la qualité du code généré par l’intelligence.

Grok serait en sus capable de réaliser tout cela à moindre coût, SpaceXAI affirmant que son modèle présente une « efficacité en termes de jetons deux fois supérieure » à celle des autres modèles de référence. Si cela se confirme dans des cas d’utilisation concrets, cette efficacité constituerait un atout majeur pour SpaceXAI, le coût des jetons étant une préoccupation croissante pour les utilisateurs d’IA.

La société a publié des indicateurs de référence qui semblent démontrer la compétitivité de Grok par rapport aux autres modèles phares des concurrents de SpaceXAI, même s’il n’atteint pas tout à fait le niveau des meilleurs de sa catégorie.

Dans un message publié sur sa plateforme de réseaux sociaux X (filiale de SpaceXAI), le fondateur Elon Musk a comparé ce modèle à Opus, le LLM d’Anthropic conçu pour des tâches intensives et complexes.

« Suite aux retours très positifs des clients participant à notre programme de test bêta, @SpaceXAI mettra Grok 4.5 à la disposition du grand public dès demain. Il s’agit d’un modèle de la classe d’Opus, mais plus rapide, plus économe en tokens et moins coûteux », a écrit Musk dans son message sur X.

Musk ajoute par la suite : « D’après notre évaluation interne, Grok 4.5 est à peu près comparable à Opus 4.7, mais beaucoup plus rapide. C’est la combinaison de ses capacités, de sa vitesse accrue et de son coût réduit qui le rend compétitif. »

En effet, le modèle est facturé 2 dollars par million de jetons en entrée et 6 dollars en sortie. Il est particulièrement économe en jetons par rapport à des concurrents comme Claude Opus, ce qui réduit considérablement la facture globale des utilisateurs.

Announcing Grok 4.5, our first model trained specifically for coding and agents. It was trained with Cursor and offers frontier intelligence at leading speeds and cost efficiency.https://t.co/i8HpU7w64k pic.twitter.com/oBjGtTsoNc

— SpaceXAI (@SpaceXAI) July 8, 2026

Grok 4.5 atterrit dans une filière du développement de logiciels dans laquelle de plus en plus de projets interdisent les contributions de code générées par l’IA au motif qu’elles sont systématiquement de mauvaise qualité

Godot n’acceptera plus les contributions de code générées par l’intelligence artificielle. Des décisions similaires s’enchaînent dans la filière du logiciel et s’appuient sur certaines études parmi lesquelles celle de CodeRabbit sur 470 pull requests open source publiées sur GitHub, qui a révélé que le code généré par l'IA comportait plus de bogues et d'erreurs que le code produit par l'homme. Selon cette étude, les pull requests effectuées à l'aide de l'IA présentaient en moyenne 10,83 problèmes, contre 6,45 pour celles rédigées uniquement par des développeurs humains.

Après des mois de discussions, la Fondation Godot et ses responsables mettent un terme à cette situation. Dans un article de blog, la Fondation a annoncé que les directives de Godot destinées aux contributeurs seraient bientôt modifiées afin d’interdire le code rédigé par l’IA, les pull requests soumises par des agents IA et le texte généré par l’IA dans les communications entre humains.

« Il est temps pour nous de reconnaître que ces problèmes ne disparaîtront pas et que nous devons donc prendre des mesures pour alléger la charge qui pèse sur les responsables de maintenance, tout en veillant à conserver un parcours permettant d’accompagner les nouveaux contributeurs pour qu’ils deviennent les futurs responsables de maintenance », a déclaré la Fondation Godot.

La Fondation estime que l'accumulation de pull requests Godot en attente de révision n'est pas entièrement négative : c'est le signe que l'intérêt pour l'utilisation et la contribution à Godot est en hausse. Mais l'afflux de contributions rédigées ou soumises par l'IA sape la motivation des responsables du projet à se confronter au travail déjà fastidieux que représente la révision des pull requests.

« Si vos commentaires sur les pull requests sont simplement absorbés par une machine et ne servent pas à encadrer un futur responsable potentiel, il devient beaucoup plus difficile de justifier de consacrer son temps libre à l'examen de ces pull requests », a déclaré la Fondation.

Alors que le problème devient de plus en plus insoutenable, la Fondation Godot indique qu'elle est en train de mettre à jour ses politiques de contribution, en mettant l'accent sur « la mise en place de barrières contre les contributions bâclées et sans effort », l'encouragement des responsables de maintenance à réviser le code, la formation des nouveaux contributeurs pour qu'ils deviennent de futurs responsables de maintenance et, surtout, l'exigence que toutes les contributions proviennent d'êtres humains responsables de leur code — et capables de le corriger en cas d'échec.

For years we've been overwhelmed by the volume of code contributions we have to review, especially from new contributors. AI has made the problem much worse.

We are taking steps to reduce the burden on maintainers while still welcoming new contributors:https://t.co/LcBXAjm2qB

— Godot Engine (@godotengine) June 30, 2026

L'adoption des outils d'IA par les plateformes telles que HackerOne pose un problème majeur à la communauté des logiciels libres : la multiplication de rapports de vulnérabilités générés par des outils d'IA, souvent erronés ou trompeurs, qui submergent les mainteneurs. Les fabricants de modèles d'IA s'attendent à ce que l'IA aide les développeurs à détecter les bogues beaucoup plus rapidement afin de jouir de plus de temps pour innover.

Mais il s'avère que ces rapports sont en majorité le résultat des hallucinations de l'IA, et donc inutiles. Seth Larson, développeur de sécurité en résidence à la Python Software Foundation, a soulevé la question dans un billet de blogue en décembre 2024. Il a exhorté les personnes qui signalent des bogues à ne pas utiliser de systèmes d'IA pour la chasse aux bogues. Selon lui, les systèmes d'IA actuels ne sont pas fiables dans ce contexte.

« J'ai remarqué une augmentation des rapports de sécurité de qualité extrêmement médiocre, spammés et hallucinés par les LLM dans les projets open source. À première vue, ces rapports de bogue semblent potentiellement légitimes et nécessitent donc du temps pour être réfutés », écrivait-il, rappelant les résultats similaires obtenus par le projet cURL en janvier 2024. Début 2025, c'est le créateur du projet cURL qui a exprimé son ras-le-bol.

Dans certains cas, les auteurs des signalements erronés sont des personnes novices qui testent des IA sur du code. Ou pire, elles utilisent les rapports générés par l'IA pour tenter d'obtenir des récompenses financières via des programmes de primes aux bogues sans fournir de véritables contributions.

Par exemple, quatre rapports de vulnérabilité malavisés ont été publiés par une personne apparemment à la...