3.2 | Quel LLM est adapté à la tâche ? – Choisir de manière ciblée plutôt qu’aléatoire
Ce que vous savez déjà
Ce que vous apprendrez dans ce module
1. Pourquoi le choix du modèle est-il important ?
Le choix du bon modèle de langage (LLM) est crucial pour le succès de vos tâches assistées par l’IA. Chaque modèle, de GPT-4o à Claude 3.7 ou Gemini 2.5 Pro, a des forces, des faiblesses, des coûts et des spécialisations spécifiques. Un modèle inadapté peut entraîner des résultats sous-optimaux, une perte de temps ou des coûts inutiles.
En tant que Navigateur, vous pouvez choisir parmi une sélection organisée de modèles de pointe sur la plateforme xpandAI. La capacité à identifier et à utiliser le modèle optimal pour chaque tâche spécifique est une compétence essentielle dans l’utilisation de l’IA et augmente considérablement votre efficacité.
2. Le paysage des LLM : un aperçu (état ~début 2025)
Les principales entreprises d’IA et les communautés open-source proposent une large gamme de modèles de langage. Voici un aperçu de certains des acteurs les plus importants et de leurs gammes de modèles actuelles :
| OpenAI | GPT-4o (avancé, multimodal), GPT-4 Turbo (puissant, axé sur le texte), GPT-o1/o3 (plus récent, optimisé pour le raisonnement), GPT-3.5 Turbo (rapide, économique) |
| Anthropic | Claude 3.7 Sonnet (très puissant, excellent pour le code), Claude 3 Opus (modèle de pointe précédent), Claude 3 Haiku (très rapide, efficace) |
| Gemini 2.0 Pro/Flash (dernière génération, multimodal), Gemini 2.5 Pro (fenêtre de contexte gigantesque jusqu’à 2M de tokens, multimodal) | |
| Meta | Llama 3.1 / 3.2 / 3.3 (leader open source, différentes tailles 8B-405B+, multimodal dans les dernières versions, contexte 128k) |
| Mistral AI | Mistral Large 2 (performant, multilingue), Codestral (spécialisé pour le code), modèles Mixtral (MoE, efficace), Mistral Small 3 (rapide) |
| Autres / Spécialistes | DeepSeek R1/V3 (raisonnement et code puissants, open source), Qwen 2.5 (Alibaba, puissant, open source), Cohere Command R+ (orienté entreprise) |
Ces modèles se distinguent de manière significative. Nous examinerons ci-dessous les principaux critères de différenciation pour la sélection.
Remarque : Le développement est extrêmement rapide. De nouveaux modèles (par ex. GPT-5, Claude 4, Gemini 3.0 Pro) pourraient être disponibles ou annoncés peu après cette mise à jour.
3. Principales caractéristiques distinctives des modèles
Différenciation technique et fonctionnelle
Fenêtre de contexte (Context Window)
La quantité maximale d’informations (texte, code, données d’image, etc., mesurée en tokens) que le modèle peut traiter simultanément. Varie d’environ 8 000 tokens à 2 000 000 de tokens (Gemini 2.5 Pro).
Pertinent pour : l’analyse de documents/livres très longs, la compréhension de bases de code complexes, les conversations longues, les résumés détaillés.
Connaissances actuelles & Accès au web
La date jusqu’à laquelle le modèle a été entraîné (knowledge cutoff) et s’il peut accéder aux informations actuelles sur Internet.
Pertinent pour : la recherche sur des événements récents, l’analyse de marché, l’utilisation des dernières API/frameworks.
Capacités multimodales
La capacité à comprendre et à traiter différents types d’entrées (texte, image, audio, vidéo, code) et à générer différents formats de sortie.
Pertinent pour : l’analyse et la création d’images, la transcription et la génération audio, l’analyse vidéo, les tâches combinant texte et image.
Spécialisations & Profil de performance
Points forts particuliers dans des domaines tels que le raisonnement logique, les mathématiques, la génération/analyse de code, l’écriture créative, la capacité de dialogue ou des langues spécifiques.
Pertinent pour : les tâches ciblées qui exigent une haute performance dans un domaine spécifique (par ex. développement de logiciels, analyse scientifique, textes marketing).
Vitesse & Coûts
Vitesse de réponse (latence) et coût par information traitée (token). Modèles plus rapides/moins chers (par ex. Haiku, Flash, Llama 8B) vs. modèles plus performants/plus chers (par ex. GPT-4o, Claude 3.7, Gemini Pro).
Pertinent pour : les applications en temps réel, l’optimisation budgétaire, la mise à l’échelle des applications.
Open Source vs. Propriétaire
Le modèle est-il open source (par ex. Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek) et peut-il potentiellement être auto-hébergé/personnalisé, ou s’agit-il d’un système fermé d’un fournisseur (par ex. OpenAI, Anthropic, Google) ?
Pertinent pour : les exigences en matière de protection des données, la personnalisation, l’indépendance, le contrôle des coûts.
4. Tableau comparatif des principaux LLM (état ~début 2025)
| Modèle (famille) | Points forts | Points faibles | Meilleurs cas d’usage | Fenêtre de contexte (env.) |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI GPT (GPT-4o/o1/o3, Turbo) | Très bon raisonnement (o1/o3), grandes capacités polyvalentes (GPT-4o), bonne multimodalité (image, audio), haute qualité de code, large support API. | Peut être coûteux, propriétaire, préoccupations de confidentialité pour les données sensibles, temps de réponse parfois lents pour les modèles haut de gamme. | Tâches complexes, écriture créative, programmation exigeante, applications multimodales, recherche. | 128k tokens (GPT-4o/Turbo) |
| Anthropic Claude (3.5/3.7 Sonnet, Opus, Haiku) | Excellente génération et analyse de code (3.5 Sonnet), raisonnement solide (3.7 Sonnet), bon traitement de texte et dialogue, accent sur la sécurité/éthique, utilisation d’artefacts. | Pas de génération d’images (seulement analyse), les modèles haut de gamme (Opus, 3.7) peuvent être plus lents/chers, propriétaire. | Développement logiciel professionnel, analyse de documents, tâches éthiquement sensibles, contenus textuels longs/complexes, service client. | 200k tokens |
| Google Gemini (2.0 Pro/Flash, 5.5 Pro) | Fenêtre de contexte immense (jusqu’à 2M tokens), excellente multimodalité (image, audio, vidéo), bonne intégration dans l’écosystème Google, solide base de faits, versions Flash rapides. | Peut parfois être moins « créatif », propriétaire, les modèles/contextes haut de gamme peuvent devenir chers. | Analyse de très grandes quantités de données/vidéos, tâches multimodales, recherche avec connexion web, traduction/conversations en temps réel. | 1M – 2M tokens (Pro), 1M (Flash) |
| Meta Llama (3.1, 3.2, 3.3 – diff. tailles) | Leader dans le domaine open source, forte performance (surtout les modèles 70B+), bonnes capacités de code, haute personnalisation, multimodalité croissante (3.3), bon support communautaire. | Peut nécessiter une infrastructure/hébergement propre, les modèles plus petits sont moins performants, potentiellement moins de fonctionnalités de sécurité « prêtes à l’emploi ». | Recherche, développement d’applications IA propres, solutions sur site (on-premise), tâches axées sur la confidentialité, bon rapport qualité/prix (en auto-hébergement). | 128k tokens (versions récentes) |
| Mistral AI (Large 2, Codestral, Mixtral, Small 3) | Forte performance (Large 2), excellente spécialisation en code (Codestral), modèles MoE efficaces (Mixtral), options open source, bonne performance même pour les modèles plus petits. | Fenêtre de contexte plus petite que Gemini/Claude (souvent 32k-128k), écosystème encore en construction par rapport à OpenAI/Google. | Génération/optimisation de code (Codestral), tâches textuelles efficaces (Mixtral), applications multilingues (Large 2). | 32k – 128k tokens |
| DeepSeek (R1, V3, Coder) | Excellent raisonnement et mathématiques (R1), fortes capacités de code (Coder, R1), très bonne performance pour des modèles open source, architecture efficace (MoE). | Focus sur des points forts spécifiques (raisonnement/code), peut-être moins polyvalent que GPT/Claude, communauté/support encore en développement. | Recherche scientifique, résolution de problèmes complexes, génération de code exigeante, tâches basées sur la logique. | ~128k tokens |
5. Comment choisir le bon modèle ? (état ~début 2025)
Arbre de décision pour le choix du modèle
Recommandation : Gemini 2.5 Pro
Justification : Plus grande fenêtre de contexte disponible (1-2 millions de tokens), forte multimodalité.
Top recommandations : Claude 3.7 Sonnet (très puissant & rapide), GPT-4o / o1 (très haute qualité)
Spécialistes/Open Source : Mistral Codestral, DeepSeek Coder/R1, Llama 3.x (70B+)
Justification : Excellente performance sur les benchmarks de codage, compréhension de la logique complexe.
Recommandation : GPT-o1 / o3, Claude 3.7 Sonnet, DeepSeek R1
Alternative : GPT-4o, Gemini 2.5 Pro
Justification : Optimisé pour le raisonnement logique et les problèmes complexes.
Recommandation : Gemini 2.5 Pro (vidéo !), GPT-4o (image/audio puissants)
Alternative (analyse d’images) : Claude 3.7 Sonnet, Llama 3.3
Justification : Traitement complet de différents types de médias.
Recommandation : Claude 3 Haiku, Gemini 2.0 Flash, GPT-3.5 Turbo, Mistral Small 3, Llama 3.x (8B)
Justification : Bon équilibre entre vitesse et coût, suffisant pour les tâches standard.
Recommandation : Llama 3.x (selon la taille), Mistral (Mixtral, Codestral), Qwen 2.5, DeepSeek
Justification : Open source, permet une installation locale et un fine-tuning.
Critères de sélection pratiques
- Complexité & Spécialisation de la tâche : La tâche nécessite-t-elle un raisonnement profond (GPT-o1, Claude 3.7), un code excellent (Claude 3.5, Codestral) ou de larges capacités polyvalentes (GPT-4o) ?
- Volume de données/Contexte : Quelle quantité d’informations le modèle doit-il traiter simultanément ? (Gemini Pro pour une quantité extrême, Claude/Llama pour une grande quantité, GPT/Mistral pour une quantité modérée).
- Vitesse vs. Qualité vs. Coût : Réponses rapides (Haiku, Flash) ? Meilleure qualité (GPT-o1, Claude 3.7) ? Prix le plus bas (modèles plus petits, open source) ?
- Types de médias : Texte uniquement ? Ou aussi images, audio, vidéo ? (Gemini, GPT-4o sont en tête).
- Confidentialité/Contrôle : Les modèles cloud propriétaires sont-ils acceptables ou une solution open source/sur site est-elle préférée (Llama, Mistral) ?
- Actualité des connaissances : Un accès à des informations web récentes est-il nécessaire ? (De nombreux modèles de pointe le proposent désormais directement ou via des plugins).
6. Pratique : Sélection de modèle sur la plateforme xpandAI
La plateforme xpandAI vous permet de basculer en toute simplicité entre différents modèles de langage intégrés. Vous pouvez ainsi choisir avec flexibilité le modèle le plus adapté à votre tâche :
- Ouvrez la plateforme xpandAI et choisissez le service souhaité (par ex. Chat, Création de contenu).
- Recherchez l’option de sélection du modèle (souvent un menu déroulant, par ex. sous « Paramètres » ou directement dans l’interface).
- Choisissez parmi les modèles disponibles (par ex. répartis en catégories comme « Rapide & Efficace », « Performant », « Spécialisé »). La disponibilité dépend de votre abonnement (par ex. Assist vs. Assist Plus).
- Formulez votre prompt et observez les résultats du modèle choisi.
Exercice : Comparaison de modèles pour une tâche
Choisissez une tâche concrète de votre quotidien (par ex. rédiger un article de blog, écrire du code pour une fonction, formuler un e-mail, extraire des données d’un PDF) et testez-la avec deux modèles différents sur la plateforme xpandAI :
- Formulez un prompt clair pour votre tâche.
- Exécutez-le d’abord avec un modèle « rapide/efficace » (par ex. Claude 3 Haiku, Gemini 2.0 Flash, GPT-3.5 Turbo). Notez le résultat et la vitesse ressentie.
- Exécutez ensuite le même prompt avec un modèle « performant/spécialisé » (par ex. GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.5 Pro – selon la tâche).
- Comparez les résultats : où se situent les différences en termes de qualité, de niveau de détail, de créativité, de justesse (code) ? La différence de qualité justifie-t-elle l’effort/le coût potentiellement plus élevé ? Le temps de réponse était-il sensiblement différent ?
7. Conseil xpand : Rentabilité et choix du modèle
Notre conseil pour la pratique :
Utilisez une cascade de modèles pour des résultats optimaux et une meilleure rentabilité. Commencez avec un modèle plus rapide et moins cher (par ex. Claude 3 Haiku, Gemini 1.5 Flash) pour le premier jet, des recherches simples ou la structuration d’idées.
Passez ensuite à un modèle plus performant et spécialisé (par ex. GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.5 Pro) uniquement pour la finalisation, les analyses complexes, les sections de code critiques ou les tâches exigeant la plus haute qualité.
Exemple de flux de travail : Utilisez Gemini 2.0 Flash pour un résumé rapide d’un long document, puis Claude 3.7 Sonnet pour en extraire et améliorer des exemples de code spécifiques, et enfin GPT-4o pour la rédaction créative d’un texte marketing basé sur les résultats.
8. Résumé et perspectives
La sélection du bon LLM est un processus dynamique, pas une connaissance statique. En expérimentant avec différents modèles pour vos cas d’usage spécifiques, vous développerez une intuition sur quel modèle fournit les meilleurs résultats et à quel moment.
La plateforme xpandAI vous offre la flexibilité de tester et d’utiliser facilement différents modèles de pointe, sans avoir à vous inscrire séparément chez chaque fournisseur. Profitez de cette opportunité pour approfondir votre expertise en IA et maximiser votre productivité.
Important : Le paysage des LLM évolue à une vitesse fulgurante. Les modèles qui sont en tête aujourd’hui peuvent être dépassés demain. De nouvelles avancées en matière de fenêtre de contexte, de raisonnement, de multimodalité ou d’efficacité sont à prévoir en permanence. Restez curieux, suivez les évolutions (par ex. via les classements de LLM) et soyez prêt à tester de nouveaux modèles dès qu’ils sont disponibles.
Ce qu’il faut retenir (état ~début 2025)
- Les principaux LLM (GPT-4o/o1, Claude 3.7, Gemini 2.5, Llama 3.x, Mistral Large/Codestral, DeepSeek R1) ont des points forts distincts.
- Les critères décisifs sont : le type de tâche (texte, code, analyse, multimédia), la complexité, la longueur du contexte, la vitesse, le coût, la confidentialité (propriétaire vs. open source).
- Un choix de modèle judicieux augmente la qualité, l’efficacité et réduit les coûts.
- Utilisez une cascade : modèles plus rapides/moins chers pour les ébauches/tâches standard, modèles plus performants/spécialisés pour les parties critiques/complexes.
- Restez à jour : le développement est rapide, des mises à jour et des tests réguliers sont importants.