Dates de coupure des connaissances de l'IA générative : ChatGPT, Claude, Gemini et plus

1. Qu'est-ce qu'une date de coupure ?

Vous avez déjà demandé à une IA les dernières actualités et reçu cette réponse : « Mes données d'entraînement s'arrêtent en... » ? C'est ce qu'on appelle la date de coupure des connaissances (knowledge cutoff).

Les modèles d'IA sont entraînés sur d'immenses volumes de texte, mais ces données ont une date limite. Pour tout événement survenu après cette date, le modèle seul ne peut pas fournir de réponse fiable.

Cependant, la plupart des outils IA récents intègrent désormais une fonction de recherche web, ce qui leur permet d'accéder à des informations postérieures à leur date de coupure. L'essentiel est de bien distinguer les connaissances intégrées au modèle de celles obtenues via la recherche en temps réel.

2. Tableau comparatif des dates de coupure

Voici un comparatif des dates de coupure des principaux outils IA au 29 septembre 2026.

Au 29 septembre 2026, les plus récents sont Claude Opus 5.5 de Claude (sorti le 22 septembre 2026) et Claude Fable 5.1, situé au-dessus (sorti le 1er septembre), tous deux avec une coupure en juin 2026. Claude Sonnet 5.5, sorti le 28 septembre, a lui aussi une coupure en juin 2026. Viennent ensuite Grok 4.7 avec mai 2026 et GPT-6 Luna, le modèle à bas coût d'OpenAI, avec le 18 mai 2026. Suivent GPT-6 Astra, le modèle phare de ChatGPT, avec le 30 avril 2026, puis Gemini 3.8 Flash avec mars 2026 (Gemini 4 Argon, disponible en général depuis le 13 octobre, en est aussi à mars 2026). Meta ne publie pas de date de coupure pour son modèle principal, Muse Spark, ni pour la préversion Muse Wonder (sortie le 12 octobre), et Mistral ne publie pas la sienne pour ses modèles. Parmi les modèles à poids ouverts de cette liste qui publient leur date de coupure, le plus récent est Muse Glimmer de Meta (4 janvier 2026) (Muse Spark Open, sorti le 15 octobre, ne mentionne pas de date dans sa documentation pour développeurs), tandis que Llama 4 s'arrête en août 2024. En septembre, Anthropic, Google et OpenAI ont sorti de nouveaux modèles entre le 1er et le 3, puis xAI, Anthropic et OpenAI ont recommencé les 21 et 22 : ce classement n'est donc pas le même en début et en fin de mois.

3. ChatGPT (OpenAI)

Cette section OpenAI a été complétée le 30 septembre 2026. Le comparatif des huit outils ci-dessus est arrêté au 29 septembre. Les ajouts concernant GPT-6.1 Sol ne sont intégrés qu'ici.

Le modèle le plus haut de gamme d’OpenAI est GPT-6 Astra, dont la date limite des connaissances est le 30 avril 2026 (documentation API d’OpenAI). GPT-6.1 Sol a également été ajouté à Codex et ChatGPT Work le 29 septembre 2026. Sa date limite est, comme celle d’Astra, le 30 avril 2026, contre le 20 avril 2026 pour son prédécesseur GPT-6 Sol et le 18 mai 2026 pour le modèle économique GPT-6 Luna. Un nom de modèle plus récent ne signifie donc pas des connaissances plus récentes (spécifications de GPT-6.1 Sol, GPT-6 Sol et Luna en détail). GPT-5.6 Sol, Terra et Luna restent disponibles ; leur date limite commune est le 16 février 2026.

Voici un récapitulatif des dates de coupure pour les modèles GPT récents.

Tous les modèles ChatGPT bénéficient de la recherche web via Bing, ce qui permet d'accéder aux informations postérieures à la date de coupure. Les sources sont citées avec des liens, facilitant la vérification des informations.

4. Claude (Anthropic)

Claude d'Anthropic se distingue par son système unique de double coupure.

• Connaissances fiables : les informations antérieures à cette date sont hautement précises
• Données d'entraînement : les données sont présentes mais avec une fiabilité moindre

Claude ne dispose pas de recherche web intégrée en standard, mais peut accéder à des informations externes via l'Agent SDK et l'intégration d'outils. Dans Claude Code, l'outil WebSearch est disponible.

5. Gemini (Google)

Le principal atout de Gemini réside dans son intégration native avec Google Search. Le modèle le plus haut de gamme, Gemini 4 Argon (annoncé le 30 septembre, disponible en général depuis le 13 octobre), a une date de coupure en mars 2026 (fiche modèle), tout comme le cheval de bataille Gemini 3.8 Flash (lancé le 2 septembre 2026). Les deux sont complétés par les informations en temps réel de Google Search (au 14 octobre 2026). Quant à Gemini 3.1 Pro, présenté comme le plus performant jusqu'à l'arrivée d'Argon, il reste proposé en préversion.

Les anciennes générations méritent aussi l'attention. Le 18 septembre 2026, Google a réservé l'accès aux modèles Gemini 2.5 aux utilisateurs qui s'en servaient déjà. Ils ne sont pas retirés et restent servis par l'API, mais Google conseille d'utiliser 3.8 Flash ou 3.5 Flash-Lite pour les nouveaux projets. Le 8 octobre, Gemini 3.5 Flash et 3.7 Flash ont été dépréciés, et les requêtes API qui leur sont adressées sont désormais redirigées automatiquement vers 3.6 Flash et 3.8 Flash respectivement (notes de version de l'API Gemini). Tout nouveau développement part désormais de Gemini 3 ou d'une version ultérieure (4 Argon, 3.8 Flash, etc.).

L'intégration avec l'écosystème Google constitue un avantage majeur : Gmail, Google Docs, Sheets et autres services fonctionnent de manière transparente avec Gemini, ce qui en fait un outil particulièrement adapté aux usages professionnels.

6. Grok (xAI)

Grok, développé par xAI d'Elon Musk, se distingue par son accès en temps réel aux données de X (anciennement Twitter). Les connaissances propres du modèle ont une date de coupure, mais il compense en combinant recherche web et données issues des publications sur X.

La version actuelle, Grok 4.7, est sortie le 21 septembre 2026, et xAI la présente comme son modèle de pointe pour la programmation, les tâches agentiques et le travail intellectuel (en septembre 2026). Sa date de coupure des connaissances est mai 2026 (documentation de l'API xAI). La documentation de xAI précise aussi que Grok ne connaît pas les événements en temps réel si les outils de recherche ne sont pas activés. Les générations qui l'ont immédiatement précédée sont Grok 4.6 (12 août 2026) et Grok 4.5 (8 juillet 2026). Plus ancien, Grok 4.20 avait été lancé en bêta en février 2026 avec une API disponible depuis mars, et reposait sur une architecture Mixture of Experts (MoE) de 3 000 milliards de paramètres. La famille se distingue aussi par un style de réponse souvent teinté d'humour.

7. Microsoft Copilot / GitHub Copilot

Microsoft Copilot (Microsoft 365 Copilot, la version professionnelle) n'est pas lié à un modèle unique : vous choisissez entre GPT d'OpenAI et Claude d'Anthropic. Depuis le 22 septembre 2026, Claude Opus 5.5 et GPT-6 Sol arrivent progressivement dans Word, Excel, PowerPoint, Chat, Cowork et Copilot Studio (blog Microsoft Copilot ; la disponibilité varie selon la licence et la région). La date de coupure dépend donc du modèle choisi, avec les mêmes valeurs que dans les sections ChatGPT et Claude ci-dessus. Lorsque la recherche web est activée, Copilot transforme votre question en une courte requête, l'envoie à Bing et s'appuie sur les résultats pour étayer sa réponse (Microsoft Learn). Les administrateurs peuvent toutefois désactiver la recherche web : avec un compte professionnel, il se peut que Copilot n'accède pas aux informations récentes.

GitHub Copilot est spécialisé dans le code et permet de choisir parmi plus de 30 modèles d'OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Microsoft et Moonshot AI (liste des modèles pris en charge de GitHub Docs, au 26 septembre 2026). Pour les offres Business et Enterprise, GPT-5.3-Codex est depuis le 18 mars 2026 le modèle de base et à support long terme (LTS), utilisé quand aucun autre modèle n'est activé. Ici aussi, la date de coupure dépend du modèle choisi.

8. Perplexity AI

Perplexity AI fonctionne autrement que les autres outils. Il lance une recherche web à chaque question et rédige la réponse en citant plusieurs sources. Le modèle qui rédige la réponse a toujours une date de coupure, mais comme la matière est rassemblée à neuf à chaque fois, sa capacité à traiter l'actualité dépend de ce que la recherche fait remonter.

On peut choisir le modèle qui produit la réponse. À côté de Sonar, le modèle maison de Perplexity, on trouve notamment GPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic, Gemini de Google, Grok de xAI et Kimi de Moonshot AI : huit modèles avec l'offre Pro, dix avec l'offre Max, qui ajoute deux modèles haut de gamme (centre d'aide de Perplexity, liste au 4 septembre 2026). Perplexity précise lui-même que la liste évolue et que c'est le sélecteur de modèles de votre compte qui fait foi. Avec Max, vous disposez aussi de « Model Council », qui pose la même question à plusieurs modèles et combine leurs réponses.

9. Modèles à poids ouverts (Meta, Llama et Mistral)

Le grand avantage des modèles à poids ouverts, c'est qu'on peut les télécharger et les faire tourner sur son propre matériel. En revanche, ils n'intègrent pas de recherche web par défaut. Meta comme Mistral publient désormais certains modèles avec leurs poids et en réservent d'autres à leurs propres applications et API.

Meta (Muse Glimmer et Llama 4)

En avril 2026, Meta a lancé une nouvelle famille de modèles baptisée Muse. Le plus récent est Muse Spark 1.3 (2 septembre 2026), mais c'est un modèle fermé dont les poids ne sont pas publiés, et la liste des modèles pour développeurs de Meta (documentation de Meta Model API) n'indique pas sa date de coupure (au 26 septembre 2026). Le 12 octobre 2026, Meta a publié Muse Wonder, qu'elle présente comme son modèle « le plus performant ». Mais la liste des modèles pour développeurs le classe en préversion et n'indique aucune date de coupure. Pour les nouveaux projets, Muse Spark 1.3 reste le modèle recommandé (confirmé le 18 octobre 2026).

Muse Spark Open (sorti le 15 octobre 2026) est le plus récent des modèles à poids ouverts. Il compte 816 milliards de paramètres au total, dont 42 milliards actifs dans une architecture à experts mixtes (MoE), avec une fenêtre de contexte d'environ 1 million de tokens. Il est publié sous la Muse Model License de Meta : l'usage commercial est autorisé, mais le travail doit porter la mention « Built with Muse Spark Open » (la mise à disposition via une API à grande échelle est soumise à conditions). Même la version 4 bits des poids pèse environ 537 Go et s'adresse aux GPU de classe centre de données. Les documents de Meta n'indiquent pas de date de coupure des connaissances (vérifié le 18 octobre 2026).

Le petit modèle à poids ouverts qui tourne sur votre propre PC est Muse Glimmer (sorti en août 2026). Il compte environ 30 milliards de paramètres (30B), a été entraîné à partir des sorties de Muse Spark et est publié sous licence Apache 2.0. Sa fiche de modèle indique une date de coupure au 4 janvier 2026, plus d'un an après celle de Llama 4. D'après la fiche, une quantification sur 4 bits ramène le modèle de langage sous les 20 Go, de quoi tenir dans 24 à 32 Go de mémoire.

La génération précédente, Llama 4 (sortie le 5 avril 2025), existe en deux variantes, Scout (109B de paramètres au total) et Maverick (400B), avec une date de coupure en août 2024 (fiche de modèle de Llama 4). Scout dispose d'une fenêtre de contexte de 10 millions de tokens.

Mistral (Mistral Medium 3.5, Large 3 et Large 4)

Le français Mistral présente désormais Mistral Medium 3.5 (28 avril 2026) comme son modèle de niveau frontière. C'est un modèle dense de 128B, dont les poids sont eux aussi publiés sous une licence MIT modifiée. Dans la liste des modèles de Mistral, il remplace notamment Mistral Medium 3.1, le modèle de raisonnement Magistral Medium et le modèle de code Devstral 2. Le grand modèle précédent, Mistral Large 3 (2 décembre 2025), est un MoE de 675B de paramètres au total (41B actifs) et reste disponible sous licence Apache 2.0. Le 6 octobre 2026 est arrivé le suivant, Mistral Large 4, en préversion publique (Public Preview). C'est un MoE de 1,05T de paramètres au total (52B actifs), avec une fenêtre de contexte de 1M de tokens. Les poids ont été publiés le 29 octobre 2026, dans une version améliorée de la préversion, sur Hugging Face (annonce de Mistral). La licence est la Mistral Ecosystem Open-Weight License, une version modifiée de la licence MIT. L'usage commercial est autorisé, mais proposer le modèle à des tiers via une API ou un service similaire (Model as a Service) nécessite un contrat distinct avec Mistral. Dans l'API de Mistral, Large 4 reste en préversion publique (au 1er novembre 2026). Selon la politique de cycle de vie des modèles de Mistral, les modèles en préversion peuvent être mis à jour sans préavis et n'ont aucune garantie d'atteindre la disponibilité générale.

Mistral n'indique pas la date de coupure des données d'entraînement dans sa liste de modèles. L'indice le plus proche est le prompt système recommandé (SYSTEM_PROMPT.txt) diffusé sur Hugging Face : la date de « dernière mise à jour de la base de connaissances » y est le 1er novembre 2024 pour Medium 3.5 et le 1er octobre 2023 pour Large 3. Il s'agit d'un texte que le modèle doit annoncer à l'utilisateur, pas d'une date de coupure publiée officiellement. L'application de chat « Le Chat » s'appelle désormais Vibe, et son mode Work peut faire des recherches sur le web (documentation de Mistral).

10. La recherche web change la donne

L'importance de la date de coupure dépend largement de la présence ou non d'une fonction de recherche web.

Les outils dotés de recherche web peuvent récupérer des informations en temps réel, même au-delà de leur date de coupure. Toutefois, la qualité des résultats varie selon les outils. D'expérience, Perplexity se distingue par la rigueur de ses citations, tandis que la recherche Bing de ChatGPT offre des résultats fiables et réguliers.

En revanche, des outils comme Claude, dont la capacité de raisonnement est particulièrement développée, excellent dans les tâches qui ne nécessitent pas d'informations récentes : génération de code, analyse de données, rédaction structurée. Une date de coupure plus ancienne n'est pas un défaut en soi : tout dépend de l'usage que vous en faites.

11. Quel outil IA choisir selon vos besoins

Il n'existe pas de « meilleur outil IA » universel : tout dépend de votre cas d'usage. Pour les informations récentes, privilégiez Perplexity ou ChatGPT. Pour une réflexion approfondie, tournez-vous vers Claude. Pour l'écosystème Google, choisissez Gemini. Et pour la confidentialité, optez pour Llama ou Muse Glimmer. Chaque outil a ses propres forces.

Questions fréquentes