Comparatif des différents LLM

1. ChatGPT (OpenAI – USA)

Dernière version

• Gratuite limitée à GPT-4o (selon la terminologie évoquée)
• Payante GPT-o1 / GPT-o3 (accès prioritaire et fonctionnalités supplémentaires)

Points forts

• Modèle le plus polyvalent et performant
• Capacités avancées de génération de texte et de code
• Intégration facile avec d’autres plateformes (API, plugins, etc.)
• Versions :

En résumé

• Vaste base de connaissances et excellentes performances pour la rédaction, la synthèse, l’analyse ou la création de code.
• S’intègre facilement dans des workflows existants grâce à son écosystème API.

2. Grok (xAI – Elon Musk – USA)

Dernière version

• Grok 2 et bientôt 3.

Points forts

• Accès en temps réel aux données de X (Twitter)
• Ton humoristique et décontracté
• Moins de restrictions éthiques que ses concurrents
• Intégré à X Premium+

En résumé

• Ciblé sur les utilisateurs et entreprises souhaitant bénéficier de la veille temps réel sur le réseau X.
• Interface et positionnement plus “libertaire” en matière de contenu.
• Dispose du plus grand calculateur du monde (Colossus de xAI)

3. Gemini (Google – USA)

Dernière version

• Gemini 2.0

Points forts

• Modèle multimodal (texte, image, vidéo)
• Intégration poussée avec l’écosystème Google (Workspace, Cloud, etc.)
• Versions : Nano (mobile), Pro, Ultra (tâches complexes)
• Capacités de raisonnement logique et spatial

En résumé

• Ambition de couvrir des usages variés (analyse, génération multimédia, code).
• Potentiel concurrent majeur de GPT-4, notamment si l’intégration à l’univers Google est fluide.

4. Google AI Studio (Google – USA)

Dernière version

• Basé sur PaLM 2 (différentes déclinaisons internes comme Codey, Chat-Bison).

Points forts

• Plateforme pour entraîner et personnaliser ses propres modèles d’IA.
• Intégration native à Google Cloud (Data, Vertex AI, etc.).

Limites

• Ciblé sur les développeurs et équipes techniques (nécessite un savoir-faire ou un accompagnement).
• Investissement en ressources (temps, budget) pour le fine-tuning.

En résumé

• Excellent choix pour les entreprises qui souhaitent construire un modèle sur mesure.
• Indispensable d’avoir déjà une stratégie data solide pour en tirer parti.

5. Claude (Anthropic – USA)

Dernière version

• Claude 3.5 (sonnet).

Points forts

• Accent mis sur la sécurité et l’éthique
• Excellentes capacités de traitement et génération de texte
• Supporte de longues conversations
• Idéal pour l’éducation et les entreprises (assistance, rédaction longue)

En résumé

• Souvent apprécié pour sa clarté et son “cadrage” éthique.
• Peut être un choix prioritaire si la responsabilité et la sûreté de l’IA sont au cœur du projet.

6. Mistral (France)

Dernière version

• Mistral 7B (open source).
• Ministral 3B et 8B

Points forts

• Modèle français avec ambition open source
• Performances comparables aux grands acteurs américains sur des tâches spécifiques
• Accent sur la transparence et la souveraineté européenne
• Moins lourd (7 milliards de paramètres), donc plus facile à déployer localement

En résumé

• Option intéressante pour des projets en francophonie et pour la souveraineté des données.
• Demande encore à être testé en production pour évaluer ses performances à grande échelle.

7. LLaMA (Meta – USA)

Dernière version

• Llama 2 (versions 7B, 13B et 70B, open source sous certaines conditions).

Points forts

• Modèle open source performant
• Permet le développement d’applications IA personnalisées (fine-tuning possible)
• Moins accessible au grand public que ChatGPT ou Gemini (demande des compétences techniques)

En résumé

• Un socle technique solide pour des déploiements personnalisés.
• Bon compromis entre performance et possibilité de contrôle local.

8. DeepSeek (Chine)

Dernière version

• Non spécifiée publiquement.

Points forts

• Positionnement “IA complète” (texte, images) sur le marché chinois.
• Potentielle intégration dans l’écosystème local (services mobiles, e-commerce, etc.).

Limites

• Peu de visibilité internationale.
• Réglementations chinoises spécifiques (données, censure).

En résumé

• Principalement pour les acteurs ciblant la Chine ou cherchant des solutions en chinois.
• Accès et documentation internationaux moins aboutis que d’autres IA.

9. Perplexity (USA)

Dernière version

• Service d’IA fondé sur des LLM externes (OpenAI GPT-3.5/GPT-4 principalement).

Points forts

• Spécialisé dans la recherche d’informations
• Fournit des réponses avec citations de sources (fact-checking, rapidité)

Limites

• Dépend fortement de la qualité des sources référencées.
• Moins personnalisable que les solutions open source ou Google AI Studio.

En résumé

• Idéal pour la veille documentaire et la recherche rapide d’informations.
• Utile si la fiabilité des sources et la citation sont primordiales.

10. NotebookLM (Google – USA)

Dernière version

• En version bêta, basé sur PaLM 2.

Points forts

• Conçu pour la prise de notes et la synthèse contextuelle (intégration de documents, PDF, etc.).
• Idéal pour étudiants, chercheurs, professionnels cherchant à organiser et analyser leurs contenus.

Limites

• Encore en test, accès limité.
• Plus axé “gestion documentaire” que génération créative.

En résumé

• Solution pointue pour la consolidation de contenus (cours, réunions).
• Complète d’autres outils Google (Drive, Docs).

11. GitHub Copilot (Microsoft – USA)

Dernière version

• Copilot basé en partie sur GPT-4 (OpenAI).

Type / Accès

• Extension pour éditeurs de code (Visual Studio Code, JetBrains, Neovim…), proposée via abonnement mensuel.
• Certaines fonctions intégrées à GitHub Codespaces.
• Version Copilot Chat pour interaction conversationnelle avec le code.

Points forts

• Génération automatisée de code : suggestions contextuelles dans de nombreux langages (Python, JavaScript, TypeScript, C#, Go, etc.).
• Intégration forte dans l’écosystème Microsoft/GitHub (VS Code, GitHub PR, etc.).
• Amélioration continue du modèle (accès aux dernières avancées GPT d’OpenAI).
• Fonctionnalités collaboratives (explication de code, chat orienté débogage, etc.).