Guide · Intelligence artificielle
OpenAI, Claude, Gemini ou modèles ouverts : comment choisir le modèle d’IA de votre entreprise
Il n’existe pas de « meilleur » modèle de langage dans l’absolu : on choisit par tâche, avec sa propre évaluation sur ses données. Les modèles commerciaux (OpenAI, Anthropic, Google et d’autres) offrent la plus grande qualité pour le moins d’effort ; les modèles ouverts auto-hébergés offrent le contrôle des données et des coûts prévisibles. Il est judicieux de concevoir le système pour pouvoir changer de modèle.
Les critères qui comptent
| Critère | Ce qu’il faut vous demander |
|---|---|
| Qualité sur votre tâche | Répond-il bien avec vos documents, votre langue et votre format ? On le mesure avec vos propres cas, pas avec les classements publics. |
| Confidentialité et localisation des données | Où les données sont-elles traitées, servent-elles à l’entraînement, existe-t-il un accord de traitement des données ? |
| Coût par usage | Combien cela coûte-t-il à votre volume réel ? Les petits modèles suffisent pour classer ou extraire. |
| Latence | Répond-il assez vite pour votre expérience (chat, voix, temps réel) ? |
| Outils et sortie structurée | Gère-t-il les appels de fonctions, un format JSON fiable, les images ou l’audio si vous en avez besoin ? |
| Dépendance au fournisseur | Pouvez-vous changer de modèle sans réécrire le système ? |
| Disponibilité et limites | Quotas, stabilité et support adaptés à la production ? |
Modèles commerciaux, ouverts ou hybrides
Modèles commerciaux
Proposés par des fournisseurs comme OpenAI, Anthropic ou Google via une API. Qualité supérieure et moins d’effort pour démarrer ; les données sont traitées sur leur infrastructure, sous contrat.
Modèles ouverts
Des modèles aux poids disponibles (par exemple les familles Llama ou Mistral) que vous déployez sur votre infrastructure. Plus de contrôle des données et des coûts prévisibles à volume élevé ; ils demandent une équipe technique et davantage de travail de mise au point.
Approche hybride
Un modèle puissant pour le raisonnement et des modèles petits ou ouverts pour les tâches massives ou sensibles. C’est généralement le meilleur équilibre.
Les capacités et les prix de chaque modèle changent tous les quelques mois ; c’est pourquoi mieux vaut ne pas s’en marier un seul.
Comment évaluer avec vos données (la méthode que nous utilisons)
- Créer un jeu de cas réels (30 à 100) avec la réponse attendue, en incluant les cas difficiles et les exceptions.
- Définir la métrique : exactitude, exhaustivité, format, ton et, le cas échéant, citations correctes.
- Tester 2 à 4 modèles avec le même prompt et les mêmes données, et noter la qualité, la latence et le coût.
- Examiner les erreurs, pas seulement la moyenne : une erreur grave pèse plus que plusieurs erreurs légères.
- Décider par tâche : ce peut être un modèle différent pour classer, pour rédiger et pour raisonner.
- Recommencer quand le marché change : avec le jeu de cas, comparer un nouveau modèle prend quelques heures.
Confidentialité et conformité
- Vérifiez que le fournisseur signe un accord de traitement des données et ce qu’il fait des données (conservation, entraînement).
- Tenez compte de la région de traitement et des transferts hors de l’Espace économique européen.
- Pour les données très sensibles ou la propriété industrielle, envisagez des modèles ouverts sur votre infrastructure.
- Minimisez et anonymisez ce qui est envoyé au modèle.
Plus d’informations dans IA, RGPD et AI Act. Dans l’intégration de l’IA dans les applications, nous expliquons comment nous concevons la couche qui permet de changer de modèle, et les coûts d’usage figurent dans ce guide des prix.
Questions fréquentes
Quel modèle d’IA est le meilleur pour une entreprise ?
Cela dépend de la tâche. La bonne approche consiste à évaluer plusieurs modèles avec les cas réels de l’entreprise et à choisir selon la qualité, le coût, la confidentialité et la latence. Une approche hybride donne généralement le meilleur équilibre.
Les modèles ouverts valent-ils la peine ?
Oui quand vous avez besoin du contrôle des données, de coûts prévisibles à fort volume ou d’un déploiement sur votre infrastructure, en acceptant plus de travail technique et parfois une qualité un peu inférieure sur les tâches très complexes.
Les fournisseurs utilisent-ils mes données pour entraîner leurs modèles ?
Cela dépend du contrat et de l’offre. Avec un usage professionnel de l’API, on peut généralement l’éviter ; il faut le vérifier par écrit et signer un accord de traitement des données.
Puis-je changer de modèle plus tard ?
Oui, si le système est conçu avec une couche d’abstraction et un jeu de tests de qualité. C’est l’une des décisions d’architecture les plus importantes.
Comment comparer les modèles de façon objective ?
Avec un jeu de 30 à 100 cas réels dotés de réponses attendues, les mêmes instructions pour chaque modèle et la mesure de la qualité, de la latence et du coût.
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