Pourquoi ChatGPT rame-t-il 2025 ? Plus lent… et plus paresseux que jamais !
En 2025, même les abonnés ChatGPT Plus constatent une baisse de performance : réponses lentes, arrêt soudain, et parfois étonnamment… paresseuses. L’IA est dans notre quotidien, en particulier au travail et lorsqu’elle n’est pas disponible ou un peu paresseuse, cela devient vite un problème dans la vie de tous les jours. Décryptage léger (mais sérieux) des raisons sur ces disfonctionnement et pistes d’amélioration !
1. Surcharge des serveurs et demande record
En 2025, OpenAI doit gérer une affluence exceptionnelle. Des millions d’utilisateurs connectés en simultané causent des ralentissements similaires à une autoroute bouchée : les LLM quantifiés tournent à plein régime, mais le trafic rend l’expérience pénible.
La plateforme de surveillance Downdetector a enregistré une explosion de signalements, passant de ~25 à plus de 1 200 en quelques heures lors de la panne du 10 juin 2025 (tcuvelier.developpez.com, theverge.com). Cette surcharge se traduit par des délais très longs (« spinning wheel » à l’infini) et des erreurs comme Too many concurrent requests ou Conversation not found (techradar.com).
Si cette panne était ponctuelle, ChatGPT continue à rencontrer de nombreux problèmes, même pour les utilisateurs payants. Par exemple, aujourd’hui mercredi 25 juin, l’IA est très lente … plus surprenant, ses réponses sont parfois paresseuses ! Lorsqu’on a pris l’habitude d’intégrer cet outil dans son travail, cela devient un problème majeur pour la productivité.
2. Modèle plus complexe = traitement plus lent
Les versions actuelles reposent sur des architectures LLM complexes : transformers plus profonds, réseaux multimodaux, etc. Résultat : chaque type de tâche (texte, image…) demande davantage de ressources. BytePlus donne une comparaison :
- requêtes simples : de 50–100 ms (en 2023) à 200–500 ms (2025)
- raisonnements complexes : de 200–300 ms à 800–1200 ms (byteplus.com)
Au total, ce surcroît de puissance allonge naturellement les temps de réponse. Les avantages en capacité sont réels, mais au prix de la performance perçue. Et lorsque les temps de réponses explosent, les erreurs se multiplient, ce qui remet en cause l’usage de ChatGPT au profit d’une autre solution.
3. Infrastructures réseau et mise à l’échelle inégales
Le déploiement mondial d’OpenAI soulève des défis techniques :
- Congestion sur certains points de peering : par endroits, les “autoroutes de l’internet” sont bouchées : là où plusieurs réseaux se rejoignent pour échanger des données, trop de trafic s’accumule et ça ralentit tout le monde, un peu comme un embouteillage à un carrefour très fréquenté.
- Frais de routage entre régions : Pour faire voyager les données d’un pays à un autre, elles passent par de nombreux intermédiaires, chacun prenant sa “commission” et choisissant parfois un chemin plus long ou plus lent. Cela ajoute du temps au trajet, comme si le colis faisait plusieurs détours avant d’arriver à destination.
- Disparités dans la qualité d’internet territoriale : Tout le monde n’a pas la même connexion : certaines régions profitent d’un internet très rapide, d’autres rament encore avec des réseaux lents ou instables. C’est comme comparer l’autoroute à une vieille route de campagne pleine de nids-de-poule !
BytePlus évoque ces bottlenecks réseau : « regional infrastructure variations » et « bandwidth and routing complexities » (byteplus.com). Certains utilisateurs rapportent que ce n’est pas l’IA, juste leur connexion ou leur navigateur qui freine (community.openai.com). De mon côté, ma connexion est stable, performante sur les autres services. Si je fais un test rapide avec Claude d’Anthropic, lorsque ChatGPT est lent, et bien Claude ne rencontre aucun soucis. Certes … Claude est moins populaire.
Sur la version Web de ChatGPT, même avec un abonnement ChatGPT Plus, l’inférence et le traitement des données sont généralement réalisés sur des serveurs situés aux États-Unis. Seules les offres ChatGPT Enterprise, Education ou les projets API explicitement configurés pour l’Europe permettent de garantir que les données restent et sont traitées sur le sol européen. Pour les utilisateurs de ChatGPT Plus, il n’est pas possible de choisir un serveur de données en Europe. Cela explique en grande partie les problèmes de lenteur et erreur réseau rencontré par les abonnés ChatGPT Plus. La conformité RGPD est donc moins optimales que pour les abonnés professionnels ayant accès à l’infrastructure européenne dédiée.
4. Pannes temporaires et incidents : le cas du 10 juin 2025
Le mardi 10 juin 2025, ChatGPT a subi une panne globale de plus de 10 heures. OpenAI a signalé des « elevated error rates and latency » sur ChatGPT, l’API et Sora (techradar.com). Les utilisateurs de tous niveaux (Free, Plus, Enterprise) ont été concernés (techradar.com).
Pendant cette journée, la plateforme n’était pas seulement lente : elle était parfois inaccessible. The Verge parle d’un service à l’arrêt pendant une journée; “down all day”, pour certains utilisateurs, avec récupération progressive en soirée (theverge.com).
5. Comportement “paresseux” et modèles allégés
Beaucoup d’utilisateurs (même premium) signalent des réponses trop courtes, parfois incohérentes. Un post Reddit résume : “Slower, Dumber, and Ignoring Commands” (reddit.com). Certains spéculent sur un nerf du modèle sous pression pour faire face au trafic, au détriment de la qualité .
Plusieurs causes possibles :
- Algorithmes internes favorisant la vitesse sur la profondeur quand la demande croît
- Ajustements en temps réel jugulant l’intensité du modèle
- Sécurité, modération plus stricte (content filtering) ralentissant le pipeline
6. Facteurs côté utilisateur
Certains obstacles ne sont pas dus à OpenAI :
- Connexion internet instable ou lente (en.wikipedia.org, byteplus.com)
- Navigateur non optimisé (cache, extensions, matériel obsolète) (claila.com)
- Appels API via des tiers limités
Solutions simples :
- Nettoyer cache, essayer un autre navigateur
- S’assurer d’une connexion rapide et stable
- Privilégier la fibre ou le Wi‑Fi 5+ GHz
Dans mon cas, cela n’a pas résolu le problème. Ma connexion fibre est stable et performante. Encore une fois, sur d’autres services d’IA (Claude, Mistral …), le problème n’est pas présent.
7. Stratégies pour optimiser la performance
Si vous rencontrez des problèmes de lenteur et de qualité, il fort probable que cela soit dû aux serveurs d’OpenAI. Il n’y a pas de recette miracle dans ce cas. Tout d’abord, je vous conseille d’avoir au moins deux IA, afin de basculer sur l’autre lorsque ChatGPT vous fait défaut. Je sais bien que multiplier les abonnements n’est pas la solution idéale, mais dans le cas ou votre travail repose en grande partie sur l’IA, cela peut se justifier.
Voici quelques actions, afin de vous permettre de minimiser les problèmes rencontrés avec ChatGPT.
Côté utilisateurs
- Pour les abonnés ChatGPT Plus, passez à l’abonnement ChatGPT entreprise pour accéder aux serveurs Européens et éviter les embouteillages réseaux. Toutefois, les serveurs Européens peuvent également rencontrer une surcharge, une période de test est donc conseillé.
- Formuler des requêtes plus courtes, plus ciblées — la concision réduit la charge
- Scinder les prompts complexes en sous-tâches
- Choisir un horaire hors pointe pour vérifiez la rapidité
Côté OpenAI
Malgré les difficultés rencontrés par de nombreux utilisateurs, OpenAI n’a toujours pas fait de geste commerciale pour dédommager ses utilisateurs. La société de Sam Altman a également des axes d’améliorations, dont certains sont peut-être déjà en place :
- Intégrer caching plus intelligent (séquences fréquentes)
- Mécanismes d’inference dynamique : transformer “grands modèles” ↔ “petits modèles” selon le cas (ce qui peut expliquer les réponse paresseuses ou avec une qualité inférieure)
- Déploiement edge (serveurs plus proches des utilisateurs). Il est aujourd’hui surprenant que les utilisateurs ChatGPT Plus n’utilisent que les serveurs aux Etats-Unis.
- Architectures quantifiées (LLM quantifiés) : compression de modèle pour inference plus rapide sans perte de qualité
En résumé
| Cause | Effet sur vitesse | Effet sur “paresse” |
|---|---|---|
| Surcharge serveurs | ⚠️ élevé | modéré |
| Complexité des LLM | 🔴 élevé | faible |
| Infrastructure réseau | moyen | faible |
| Pannes ou problèmes techniques | 🔴 élevé | 🔴 élevé |
Ces difficultés récurrentes suscitent à juste titre des inquiétudes chez les utilisateurs. De plus en plus d’entreprises font le choix de l’indépendance en déployant leurs propres modèles LLM sur des serveurs internes ; la société Mistral tire d’ailleurs pleinement parti de cet engouement et de la demande croissante de souveraineté des données. Côté utilisateurs avancés, les abonnements se multiplient, et certains vont même jusqu’à installer des LLM en local sur leur propre machine pour bénéficier de solutions sur mesure.
Ce qui déstabilise le plus reste sans doute le manque de communication d’OpenAI autour de ces lenteurs et incidents répétés (excepté lors de pannes majeures). À terme, cette opacité pourrait pousser une partie des utilisateurs vers d’autres alternatives, d’autant plus que les différences de qualité entre les principaux acteurs des LLM deviennent de moins en moins perceptibles.
Pour aller plus loin : Quelles différences entre exécuter une IA en Local et dans le Cloud ?
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