GPT-4o et GPT-4.1 : fin de l'API, plan de migration PME

Le 14 octobre 2026, OpenAI a annoncé la fin, le 14 janvier 2027, de plusieurs modèles de son API : GPT-4o, GPT-4o mini, GPT-4.1 et GPT-4.1 mini. Deux autres, GPT-4.1 nano et une version de GPT-4o datée de mai 2024, s'arrêtent bien plus tôt : le 23 octobre, soit dans cinq jours. Si votre PME a un assistant interne, un outil de tri de courriels ou un chatbot de site construit par un prestataire sur l'un de ces modèles, il s'arrêtera de fonctionner à ces dates si personne ne change l'identifiant du modèle. Cet article distingue ce que la documentation officielle établit de ce que seules des sources secondaires rapportent, et propose un plan de migration réaliste pour une petite structure des Hauts-de-France.

L'essentiel au 18 octobre 2026

14 janvier 2027 : arrêt de gpt-4o (versions du 6 août et du 20 novembre), gpt-4o mini, gpt-4.1 et gpt-4.1 mini. Remplacement recommandé par OpenAI : gpt-6-luna.
23 octobre 2026 : arrêt de gpt-4.1 nano et de gpt-4o-2024-05-13, annoncé dès le 22 avril.
Ce n'est pas un simple changement de nom : d'après des sources secondaires, le raisonnement est activé par défaut sur Luna, ce qui peut changer vitesse, coût et comportement.
L'angle PME : la vraie difficulté est de savoir où ces modèles sont utilisés. Nous n'avons trouvé aucun chiffre sur les PME des Hauts-de-France concernées et n'en inventons pas.

Ce que dit la documentation officielle d'OpenAI

La page des dépréciations d'OpenAI, lue le 18 octobre 2026, liste les dates suivantes. Les versions fine-tunées de ces modèles suivent le calendrier de leur modèle de base. Entre l'annonce du 14 octobre et l'arrêt du 14 janvier, il y a 92 jours. Le site spécialisé daily.dev, en relayant The New Stack, souligne que ce délai est d'environ trois mois alors qu'OpenAI a annoncé une politique de préavis d'au moins six mois pour les modèles généralement disponibles. Nous n'avons pas relu la source d'origine : retenez-le comme un reproche rapporté, pas comme un fait établi par OpenAI. Une chose est certaine, en revanche : l'échéance du 23 octobre, elle, a été annoncée depuis avril. Le récapitulatif IA de la semaine de Sfeir mentionne la même annonce du 14 octobre, mais présente des modèles de remplacement incohérents d'un passage à l'autre. C'est pourquoi nous avons repris les correspondances directement de la page officielle ci-dessus, mais vérifiez-la à nouveau avant d'agir : ces pages évoluent.

Pourquoi « remplacer le nom du modèle » ne suffit pas

Le guide officiel « Migrer de GPT-4.x vers GPT-6 Luna » recommande une démarche en quatre temps : établir une référence sur des requêtes représentatives (qualité, latence, coût), évaluer Luna en commençant avec un effort de raisonnement réglé sur « none », ajuster prompts et réglages, puis déployer progressivement sur une part limitée du trafic. La page indique aussi que le coût réel par tâche dépend de l'usage des tokens et des réglages de raisonnement. Elle ne mentionne ni le fine-tuning ni la fenêtre de contexte. D'autres éléments circulent dans des sources secondaires, notamment l'article de DEV Community « You Have 92 Days ». Nous ne les avons pas vérifiés auprès d'OpenAI, et les tarifs en particulier doivent être confirmés sur la grille officielle :

Le raisonnement est actif par défaut (effort « medium »). Un outil qui classait des courriels en une fraction de seconde peut devenir plus lent et plus coûteux s'il n'est pas réglé.
Les appels de fonctions sur l'interface Chat Completions ne seraient disponibles qu'avec un effort de raisonnement à « none » ; l'API Responses serait recommandée pour les outils intégrés.
Pas de fine-tuning sur Luna, d'après cet article, et la création de nouveaux jobs de fine-tuning s'arrêterait le 6 janvier 2027. Un assistant « entraîné maison » devrait être repensé (consignes, documents fournis au modèle) plutôt que simplement migré.
Tarifs rapportés : 0,10 $ en entrée et 0,50 $ en sortie par million de tokens pour Luna, contre 0,15 $ / 0,60 $ pour GPT-4o mini et 2,50 $ / 10 $ pour GPT-4o, avec un surcoût au-delà de 272 000 tokens en entrée. Le prix par token ne dit rien du coût par tâche si le raisonnement alourdit chaque réponse.
Azure OpenAI aurait un calendrier distinct (retrait des snapshots le 14 avril 2027 selon le même article) : si votre prestataire passe par Microsoft, la date n'est pas la même.

Vidéo de la chaîne YouTube « OpenAI Retires GPT-4o, GPT-4.1 & Legacy Models » (titre repris tel quel). Nous n'avons pas visionné son contenu et ne l'utilisons pas comme source : les dates de cet article viennent de la documentation d'OpenAI.

Où se cachent ces modèles dans une PME

Le piège classique n'est pas technique, il est organisationnel. Un modèle appelé par un prestataire il y a un an peut tourner dans un outil dont plus personne ne se souvient. Quelques endroits à vérifier :

Le site web : chatbot d'accueil, formulaire « intelligent », génération de descriptions produits. Demandez à votre agence quel modèle est appelé et par quel compte.
Les automatisations : scénarios Zapier, Make, n8n ou scripts maison qui résument, trient ou rédigent des courriels, des devis, des fiches clients.
Les logiciels métier : CRM, outils de support, suites de comptabilité ou de RH qui intègrent « de l'IA » : l'éditeur gère la migration, mais mieux vaut lui poser la question par écrit.
Les comptes oubliés : clés d'API créées par un stagiaire ou un ancien salarié, facturées sur une carte d'entreprise. Notre article sur l'IA utilisée en dehors de tout cadre dans les PME en décrit les risques.
Les assistants fine-tunés : à traiter en premier, car ils n'ont pas d'équivalent direct (voir plus haut).

L'angle Hauts-de-France : de l'usage à la dépendance

Le Baromètre France Num 2026, relayé par le Blog du Modérateur le 30 septembre, montre que l'IA est désormais courante dans les petites entreprises : 40 % des TPE et PME déclarent utiliser au moins une solution d'IA en 2026, contre 26 % en 2025 et 13 % en 2024, et 53 % des PME (contre 34 % un an plus tôt). L'enquête, réalisée par le Crédoc pour la Direction générale des Entreprises, porte sur 9 655 entreprises de 0 à 249 salariés interrogées du 23 mars au 18 avril 2026. La génération de texte, de voix ou d'images arrive en tête des usages (34 %), devant les chatbots et assistants (24 %) ; 19 % des TPE et PME paient leurs outils d'IA, contre 32 % des PME. Ces chiffres sont nationaux : nous n'avons trouvé aucune ventilation pour les Hauts-de-France et ne la devinons pas. Ils suffisent pourtant à poser le problème. Quand un usage passe de l'expérimentation à l'outil quotidien, il devient une dépendance, et une dépendance à un modèle précis, hébergé hors d'Europe, avec un calendrier fixé par un tiers. Une PME de Lille, d'Amiens ou de Valenciennes n'a pas à choisir entre « tout migrer en urgence » et « abandonner l'IA » : elle peut profiter de cette échéance pour inventorier ses usages, noter qui en est responsable et décider, usage par usage, s'il vaut mieux rester chez OpenAI, changer de fournisseur ou héberger un modèle ouvert. Sur ce dernier point, nous avons déjà décrit les options dans notre article sur le rachat de Hugging Face par Nvidia et les hébergeurs d'inférence européens, dans celui sur Mistral Large 4, dont les poids sont annoncés pour le 26 octobre et dans notre analyse de la guerre des prix de l'IA. Aucun de ces choix n'est neutre : changer de fournisseur impose les mêmes tests de non-régression qu'une migration vers Luna. Pour un cadre de gouvernance plus large, voir notre guide de la gouvernance de l'IA agentique pour PME et ETI.

Vidéo de la chaîne Thoughts Brewing (titre : « Why ChatGPT Is Retiring Legacy Models (And What to Do Next) »). Contenu non visionné, sans lien établi avec le calendrier de l'API ; cité uniquement comme ressource tierce sur le retrait de modèles anciens.

Plan en six étapes avant le 14 janvier 2027

Cette semaine : inventorier. Listez chaque outil, automatisation ou site utilisant l'IA d'OpenAI et demandez à chaque prestataire, par écrit, quel identifiant de modèle il appelle. Priorité absolue à tout ce qui utilise gpt-4.1 nano ou gpt-4o-2024-05-13 : l'arrêt est fixé au 23 octobre.
Constituer un jeu de test. Une vingtaine de cas réels (courriels types, demandes clients, documents), avec la réponse jugée bonne. C'est la « référence » que recommande OpenAI.
Tester Luna à raisonnement « none » d'abord, comme le conseille le guide officiel, puis ajuster. Comparez qualité, délai et coût sur vos cas, pas sur les tarifs affichés.
Traiter à part les assistants fine-tunés, qui ne se migrent pas à l'identique selon les sources secondaires.
Déployer progressivement : une petite part du trafic, un responsable désigné, un retour en arrière possible tant que l'ancien modèle fonctionne.
Écrire la date butoir et le responsable dans un document partagé. Si vous passez par un prestataire, mettez cette échéance dans le contrat de maintenance.

Ce qu'on ne sait pas encore

La performance réelle de Luna sur vos usages : aucun test indépendant n'a été lu pour cet article ; OpenAI ne garantit pas d'équivalence.
Les tarifs exacts : les prix cités viennent d'un article tiers et doivent être confirmés sur la grille officielle.
Les modalités du fine-tuning : le guide officiel lu n'en parle pas ; les restrictions viennent de sources secondaires.
La version de la politique de préavis : le reproche des « trois mois au lieu de six » est rapporté par daily.dev d'après The New Stack, sans relecture de la source.
Le nombre de PME régionales concernées : aucune donnée disponible pour les Hauts-de-France.

Nous mettrons cet article à jour si OpenAI modifie ses dates ou ses remplacements, ou si des tests indépendants de GPT-6 Luna sont publiés. Pages consultées le dimanche 18 octobre 2026.

FAQ : fin de GPT-4o et GPT-4.1 dans l'API OpenAI

Quand GPT-4o et GPT-4.1 s'arrêtent-ils dans l'API d'OpenAI ?

Selon la page des dépréciations d'OpenAI, gpt-4o (versions d'août et de novembre 2024), gpt-4o mini, gpt-4.1 et gpt-4.1 mini s'arrêtent le 14 janvier 2027. gpt-4.1 nano et gpt-4o-2024-05-13 s'arrêtent le 23 octobre 2026.

Est-ce que cela concerne ChatGPT, l'application grand public ?

Non, pas directement : les dates ci-dessus concernent l'API, utilisée par les développeurs et les prestataires. Si votre équipe utilise seulement l'application ChatGPT, vérifiez les annonces propres à ce produit ; nous n'avons pas traité ce point.

Par quoi OpenAI recommande-t-il de remplacer ces modèles ?

Par gpt-6-luna pour les arrêts de janvier 2027, par gpt-5.6-sol et gpt-5.6-luna pour ceux d'octobre 2026. Ce sont des recommandations : OpenAI conseille de tester sur vos propres cas avant de basculer, en commençant avec un raisonnement réglé sur « none ».

Mon assistant a été fine-tuné : que se passe-t-il ?

Les versions fine-tunées suivent le calendrier de leur modèle de base, d'après OpenAI. Une source secondaire indique qu'il n'y a pas de fine-tuning sur Luna : prévoyez de repenser l'assistant avec des consignes et des documents de référence, et confirmez la situation auprès d'OpenAI ou de votre prestataire.

Que doit faire concrètement une PME avant le 14 janvier 2027 ?

Inventorier où ces modèles sont utilisés, demander à chaque prestataire l'identifiant exact appelé, tester un remplaçant sur une vingtaine de cas réels, puis déployer progressivement avec un responsable désigné. Les arrêts du 23 octobre sont à traiter immédiatement.