Considérations clés
Choisir le bon grand modèle de langage (LLM) est l’une des décisions les plus importantes dans le développement de l’IA. Un mauvais choix peut entraîner de mauvaises performances, des coûts excessifs ou un engagement du fournisseur.
Critères d’évaluation
- Ajustement de tâche : Le modèle excelle-t-il dans votre tâche spécifique (codage, raisonnement, écriture créative, résumé) ?
- Fenêtre contextuelle : Combien de texte le modèle peut-il traiter en même temps ?
- Latence : À quelle vitesse le modèle répond-il ?
- Coût : Quels sont les coûts par token pour les entrées et les sorties ?
- Confidentialité : Peut-on héberger soi-même, ou faut-il utiliser une API cloud ?
Options populaires en 2026
- Claude (Anthropic) : Excellent pour les documents longs, le raisonnement nuancé et le codage.
- GPT-5 (OpenAI) : Capacités multimodales solides, inférence rapide.
- Gemini (Google) : Grandes fenêtres contextuelles, prix compétitifs.
- Qwen (Alibaba) : Performance chinoise de premier ordre, options poids ouvert.
- Llama (Meta) : Communauté entièrement open source, auto-hébergable, solide.
Cadre décisionnel
Commencez par définir vos indispensables : latence inférieure à 2 secondes ? Moins de 0,01 $ par 1K tokens ? Souveraineté totale des données ? Ensuite, compare 2 ou 3 finalistes sur tes données réelles avant de t’engager.