Aujourd’hui, nous commençons à déployer un système plus performant et évolutif pour synthétiser la mémoire, conçu pour relever les défis de désuétude, d’exactitude et d’évolutivité que nous observons lorsque la mémoire est appliquée à des centaines de millions d’utilisateurs et à des horizons de plusieurs années dans ChatGPT.
La mémoire aide ChatGPT à apprendre vos préférences, vos projets et vos contraintes, ce qui permet aux conversations futures de partir d’un contexte commun plutôt que de zéro.
Au cours des deux dernières années, la mémoire est devenue un élément essentiel de l’expérience ChatGPT, en aidant ChatGPT à mieux comprendre votre contexte afin de vous aider à atteindre des objectifs importants au fil du temps. C’est essentiel pour rendre ChatGPT plus utile : vous connaître, vous aider et en faire davantage pour vous.
Cette mise à jour est offerte dès aujourd’hui aux utilisateurs Plus et Pro aux États-Unis, et sera déployée dans d’autres pays ainsi qu’aux utilisateurs Free et Go au cours des prochaines semaines.
La mémoire a d’abord été lancée en avril 2024 (aussi appelée mémoires enregistrés). La fonctionnalité vous permettait de demander à ChatGPT de se souvenir d’informations et de les réutiliser dans de futures conversations.

Les mémoires enregistrées n’étaient écrites que pendant la conversation et s’appuyaient sur des signaux forts pour décider quand déclencher la mémoire, comme une instruction du type « souviens-toi que je voyage à Singapour en juillet ». En pratique, interagir avec ce système pouvait donner l’impression de parler à quelqu’un qui avait pris quelques notes, mais qui oubliait quand même tout ce qui n’était pas écrit. Les mémoires enregistrées ont aussi tendance à devenir désuètes avec le temps et finissent par être inexactes ou non pertinentes.
En avril 2025, nous avons mis à jour la mémoire de ChatGPT en donnant au modèle la capacité de consulter le contexte des conversations au-delà de la liste des mémoires enregistrées; pour ce faire, nous avons introduit la première version de dreaming, une méthode permettant à ChatGPT de gérer automatiquement les mémoires en arrière-plan en se référant à l’historique des conversations.

Contrairement aux mémoires enregistrées, dreaming s’appuie sur un processus en arrière-plan qui permet à ChatGPT d’apprendre à partir de nombreuses conversations et de synthétiser l’état de la mémoire de ChatGPT afin de toujours fournir le contexte le plus récent et le plus pertinent à vos conversations. Dreaming permet aussi à la mémoire d’inclure plus facilement le contexte qui apparaît naturellement dans la conversation, sans dépendre de demandes explicites de se souvenir de quelque chose.
Au cours de la dernière année, dreaming a complété les mémoires enregistrées afin d'améliorer de manière spectaculaire la capacité de ChatGPT à personnaliser les réponses et à compenser la désuétude des mémoires enregistrées. Cependant, il n’a jamais suffi à lui seul en tant que système de mémoire autonome.
Aujourd’hui, nous lançons une architecture de mémoire nettement plus performante et plus efficace en ressources de calcul, bâtie sur dreaming.
Les mémoires synthétisées par dreaming peuvent être consultées au moyen d’un résumé rendu visible sur la page de résumé de la mémoire. À partir du résumé de la mémoire, vous pouvez rapidement voir les points saillants de ce que ChatGPT sait à votre sujet, ajouter ou mettre à jour des renseignements vous concernant et fournir des instructions sur les sujets que ChatGPT devrait aborder et à quel moment. Si vous voulez approfondir un sujet particulier, il vous suffit de discuter avec le modèle.

Lorsque nous réfléchissons à ce qui constitue une « bonne mémoire » dans ChatGPT, quelques éléments nous viennent à l’esprit :
- Conserver le contexte utile : Vous dites quelque chose à ChatGPT une seule fois, et il s’en souvient dans vos conversations suivantes.
- Respecter les préférences et les contraintes : Si vous décrivez une préférence (p. ex., vous êtes végétarien), ChatGPT devrait ensuite prendre des mesures cohérentes avec cette préférence.
- Rester à jour au fil du temps : La mémoire devrait tenir compte du passage du temps. Imaginez : « L’utilisateur planifie sa fête d’anniversaire pour samedi prochain »; éventuellement, dimanche arrive.
Nous pouvons évaluer comment la mémoire de ChatGPT Plus et Pro s’est améliorée au fil du temps par rapport à chacun des trois objectifs de mémoire ci-dessus. Nous le faisons pour chacun de ces cas :
- 2024 : mémoires enregistrées
- 2025 : mémoires enregistrées + Dreaming V0
- 2026 : Dreaming V3
Lorsque vous commencez une nouvelle conversation avec ChatGPT, vous n’avez pas besoin de vous présenter de nouveau. ChatGPT peut vous faire gagner du temps et s’appuyer sur le contexte antérieur, surtout pour les projets complexes et de longue durée.
Par exemple, imaginez que vous utilisez ChatGPT pour magasiner du nouvel équipement photo compatible avec votre appareil actuel. Si vous avez déjà discuté de votre configuration photo avec ChatGPT, vous pouvez demander des produits compatibles avec « mon équipement photo » et obtenir des recommandations personnalisées qui répondent à vos besoins.
GPT-5.2 Instant
Le modèle produit une réponse générique qui laisse à l’utilisateur le soin d’effectuer lui-même des vérifications de compatibilité complexes.
GPT-5.3 Instant
Le modèle se souvient de la configuration photo de l’utilisateur et recommande un produit compatible.
GPT‑5.2 Instant répond éventuellement à la question, mais, en tentant d’expliquer ses limites de sécurité, il commence par un long préambule sur ce qu’il ne peut pas faire. GPT‑5.3 Instant, en revanche, entre directement dans le vif du sujet.
Nous pouvons construire une évaluation à partir d’exemples semblables, où l’on demande au modèle de répondre à une invite qui exige de se rappeler des renseignements factuels sur l’utilisateur. Le modèle est ensuite récompensé s’il répond d’une manière qui utilise correctement le contexte pertinent. Dans cette évaluation, le nouveau système fondé sur le mode rêve améliore la capacité du modèle à se rappeler des faits pertinents.
La mémoire aide aussi ChatGPT à répondre d’une façon qui correspond mieux à vos préférences et à vos contraintes.
Imaginez que vous planifiez un voyage à Singapour. Deux mois avant votre voyage, vous demandez à ChatGPT de vous aider à préparer un itinéraire. ChatGPT sait déjà, grâce à des planifications de voyage passées, que vous aimez la photographie animalière, préférez les hôtels avec une climatisation puissante et préférez un souper tranquille à un bar bondé.
GPT-5.2 Instant
Le modèle produit une réponse générique plus touristique, qui n’aide pas à réserver un hôtel et ignore en grande partie les intérêts des personnes.
GPT-5.3 Instant
Le modèle produit une réponse personnalisée selon les intérêts de l’utilisateur ou de l'utilisatrice pour la photographie animalière, les soupers tranquilles et ses priorités lors de la réservation d’un hôtel.
GPT‑5.2 Instant répond éventuellement à la question, mais, en tentant d’expliquer ses limites de sécurité, il commence par un long préambule sur ce qu’il ne peut pas faire. GPT‑5.3 Instant, en revanche, entre directement dans le vif du sujet.
Les préférences peuvent prendre plusieurs formes :
- Des instructions sur la façon dont ChatGPT devrait répondre (« ne reparle plus de Stan »).
- Vos préférences ou contraintes personnelles (« je suis végétarien »)
- Des préférences implicites qui déterminent ce qui est pertinent pour vous (« j’habite près de San Francisco » → les options locales devraient être adaptées à cette région)
En développant le nouveau système de mémoire, nous avons amélioré la capacité de ChatGPT à appliquer les préférences pertinentes issues des conversations passées. En reprenant l’exemple « je suis végétarien » ci-dessus, nous pouvons évaluer si le modèle utilise correctement la mémoire pour proposer des options de repas adaptées aux végétariens lorsqu’un utilisateur végétarien demande des suggestions de préparation de repas.
Le temps ne s’arrête pas quand votre conversation prend fin.
Les systèmes de mémoire traditionnels peuvent devenir désuets. Par exemple, vous dites à ChatGPT : « Je suis à Singapour et j’ai besoin d’une recommandation de restaurant pour ce soir. » Puis le temps passe, votre voyage se termine, et vous vous demandez pourquoi ChatGPT pense encore que vous êtes à Singapour.
Avec le mode rêve, les mémoires sont mises à jour automatiquement au fil du temps, ce qui permet à ChatGPT de réviser sa mémoire de « Vous allez à Singapour en juillet » à « Vous êtes allé à Singapour en juillet 2026 » lorsque le voyage se termine. Ainsi, lorsque vous êtes de retour à la maison, ChatGPT peut de nouveau fournir des recommandations adaptées à votre lieu de résidence et à votre fuseau horaire.
GPT-5.2 Instant
Le modèle pense que la personne est encore à Singapour.
GPT-5.3 Instant
Le modèle fournit des réponses pertinentes pour le lieu de résidence de la personne.
GPT‑5.2 Instant répond éventuellement à la question, mais, en tentant d’expliquer ses limites de sécurité, il commence par un long préambule sur ce qu’il ne peut pas faire. GPT‑5.3 Instant, en revanche, entre directement dans le vif du sujet.
Dans nos évaluations de la mémoire, nous mesurons si ChatGPT peut répondre correctement à des invites où le passage du temps influe de façon importante sur la bonne réponse ou la bonne recommandation. Le mode rêve procure une amélioration importante dans ce domaine :
Chez OpenAI, notre mission est de veiller à ce que l’intelligence artificielle générale profite à toute l’humanité.
Bien que la mémoire fondée sur le mode rêve soit offerte aux utilisateurs Plus et Pro depuis un certain temps, ce n’est que maintenant que nous sommes en mesure d’offrir aux utilisateurs Free une version qui répond à notre niveau de qualité et qui est pratique à déployer à grande échelle. Des améliorations récentes ont réduit d’environ 5 fois la puissance de calcul nécessaire pour offrir le mode rêve aux utilisateurs Free, ce qui permet de commencer à le déployer auprès d’eux au cours des prochaines semaines et d’augmenter la capacité de mémoire des utilisateurs Plus et Pro.
Pour la suite, le mode rêve nous offre maintenant une base de mémoire commune pour tous les utilisateurs. Cette mise à jour représente notre système de mémoire le plus performant à ce jour, et nous continuerons de l’améliorer.
Pour en savoir plus sur cette version et les contrôles utilisateur de la mémoire, consultez notre FAQ sur la mémoire(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre).




