# Ethan Mollick voit GPT-5.5 coder 13 minutes plus vite

> Ethan Mollick teste GPT-5.5 Pro, qui réduit une tâche de codage de 33 à 20 minutes et produit une hypothèse académique.

Type : Actualité IA · Catégorie : Outils · Publié le 2026-09-09 · Signal IA - Order & Chaos
Source : https://www.orderchaos.eu/signal-ia/actu/ethan-mollick-teste-gpt-55-et-code-en-20-minutes
Tags : ia générative, openai, codage, recherche, modèles, chatgpt

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## En résumé

- Ethan Mollick a obtenu un accès anticipé à GPT-5.5.
- GPT-5.5 Pro réalise une tâche de codage en 20 minutes.
- Codex analyse des données de financement participatif et génère une hypothèse académique.

**Le signal :** GPT-5.5 Pro réalise une tâche de codage en 20 minutes, contre 33 minutes pour GPT-5.4 Pro.

**Accès anticipé d’Ethan Mollick** Ethan Mollick a obtenu un accès anticipé à [GPT-5.5](/signal-ia/actu/gpt-55-simule-une-ville-portuaire-en-20-minutes). Il décrit GPT-5.5 Pro comme un modèle puissant. Selon lui, ce modèle dépasse son prédécesseur GPT-5.4 Pro. Une tâche de codage fournit une comparaison mesurable entre les deux versions. GPT-5.4 Pro a mis 33 minutes pour terminer cette tâche. GPT-5.5 Pro l’a achevée en 20 minutes. L’écart atteint donc 13 minutes sur cet essai précis. Mollick affirme aussi que GPT-5.5 est « tout simplement bon ». Son analyse est publiée dans [One Useful Thing](https://www.oneusefulthing.org/p/sign-of-the-future-gpt-55), la publication qu’il consacre aux usages de l’IA.

**[OpenAI](/signal-ia/actu/aws-deploie-gpt-56-terra-et-luna-en-inde-via-bedrock) élargit son offre** OpenAI a réalisé des avancées dans les modèles, les applications et les environnements d’exécution. Cette progression ne concerne donc pas uniquement le modèle GPT-5.5. Un nouveau modèle d’image, parfois appelé GPT-imagegen-2, peut produire des images et restituer du texte avec une haute qualité. L’IA a notamment été testée avec une demande d’image représentant une loutre, liée à une épreuve universitaire. Ce test associe ainsi génération visuelle et évaluation académique. Les éléments décrits par Mollick portent sur plusieurs capacités distinctes. Ils incluent le codage, l’analyse de données, la production d’images et la génération de textes académiques.

## GPT-5.5 accélère une tâche de codage

**Codex analyse des données** Ethan Mollick a utilisé Codex, propulsé par GPT-5.5, pour étudier des données de financement participatif. L’outil a ensuite généré une nouvelle hypothèse académique à partir de cette analyse. Mollick juge les résultats « très impressionnants ». Il indique également que la revue de littérature du document produit par GPT-5.5 était entièrement réelle. Ces éléments décrivent une chaîne de travail allant des données vers une hypothèse, puis vers un document académique. Le rôle attribué à GPT-5.5 dépasse donc l’exécution d’une tâche de codage. L’expérimentation mobilise aussi la [recherche](/signal-ia/actu/chatgpt-generalise-loperateur-site-dans-ses-recherches) documentaire et la formulation d’une piste de recherche.

**Une hypothèse jugée peu intéressante** Ethan Mollick porte toutefois un jugement négatif sur l’hypothèse générée. Il la considère comme peu intéressante. Cette appréciation distingue la qualité d’exécution du modèle de la valeur de la piste proposée. Mollick présente donc un résultat convaincant sur certains aspects, sans qualifier l’hypothèse de découverte utile. Son retour combine plusieurs constats attribués à son expérience avec GPT-5.5. Le modèle a produit une revue de littérature réelle et des résultats qu’il juge impressionnants. Il a aussi formulé une hypothèse que Mollick n’a pas trouvée intéressante. L’article original est accessible sur [One Useful Thing](https://substack.com/@oneusefulthing).

## Mollick voit une amélioration rapide

**Une progression encore active** Ethan Mollick estime que GPT-5.5 montre que l’amélioration rapide de l’IA n’est pas terminée. Cette conclusion lui appartient. Elle s’appuie sur son accès anticipé, la comparaison entre GPT-5.4 Pro et GPT-5.5 Pro, ainsi que ses essais avec Codex. Le résultat de codage passe de 33 à 20 minutes dans la tâche observée. Le modèle d’image ajoute une autre capacité signalée par OpenAI. GPT-5.5 intervient aussi dans l’analyse de données de financement participatif et la rédaction académique testée par Mollick. Ces faits situent son évaluation entre performance mesurée et appréciation personnelle.