Le paysage en 2026
L’écart entre les modèles open source et propriétaires s’est considérablement réduit. Comparons-les à travers des dimensions clés.
Performance
- Les modèles propriétaires (GPT-5, Claude, Gemini) continuent de mener les benchmarks les plus difficiles.
- Les modèles open source (Llama 4, Qwen 3, Mistral Large) ont réduit l’écart à 5-10 % sur la plupart des tâches.
- Pour le codage, le raisonnement et les tâches créatives, la différence est souvent négligeable.
Coût
- Propriétaire : Paiement par token. Les coûts s’accumulent à grande échelle.
- Open source : Téléchargement gratuit, mais vous payez pour le calcul (hébergement GPU).
- Seuil d’équilibre : ~10 millions de tokens/jour pour l’open source auto-hébergé vs API.
Confidentialité et contrôle
- L’open source gagne : Souveraineté totale des données, déploiement sans provision possible.
- Propriétaire : Les données passent par des serveurs tiers. Les accords d’entreprise peuvent aider.
Écosystème
- Propriétaire : Meilleurs outils, documentation et support.
- Open-source : Amélioration rapide. Faire des Étreintes, Ollama et vLLM facilitent le déploiement.
Verdict
Choisissez propriétaire pour des performances de pointe et une facilité d’utilisation. Choisissez l’open source pour la confidentialité, le contrôle et la prévisibilité des coûts à grande échelle.