Les grands modèles de langage (LLM) se multiplient et se ressemblent de plus en plus en apparence. Pourtant, leurs forces réelles diffèrent sensiblement selon les cas d’usage : rédaction, code, analyse de documents longs, raisonnement complexe ou usage hors ligne.
Les grandes familles de modèles
On distingue aujourd’hui les modèles propriétaires hébergés (GPT d’OpenAI, Claude d’Anthropic, Gemini de Google) et les modèles ouverts (Llama de Meta, Mistral, Qwen) que l’on peut déployer sur sa propre infrastructure.
Critère n°1 : la qualité de raisonnement
Pour des tâches complexes — synthèses multi-documents, code avancé, logique — les modèles de tête de chaque famille dominent nettement. Les benchmarks publics donnent une première indication, mais rien ne remplace un test sur vos propres cas d’usage.
Critère n°2 : la fenêtre de contexte
Si vous travaillez sur des documents longs (contrats, rapports, bases de code), la taille de la fenêtre de contexte devient décisive : certains modèles acceptent désormais plusieurs centaines de milliers de tokens.
Critère n°3 : le coût et la confidentialité
Les API se facturent au token : pour un usage intensif, l’écart de coût entre modèles peut être considérable. Les modèles ouverts auto-hébergés répondent quant à eux aux exigences fortes de confidentialité.
Notre conseil
Testez deux ou trois modèles sur vos dix tâches les plus fréquentes avant de vous engager. Consultez notre classement des LLM pour un comparatif à jour.
