ChatGPT contre le monde : à l’intérieur des meilleurs modèles de langage IA d’aujourd’hui

Introduction : Une IA peut-elle rédiger votre devoir, déboguer du code et planifier le dîner mieux que vous ? Les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT ont explosé dans le grand public, éblouissant le monde par des conversations quasi humaines et une connaissance suralimentée. En seulement deux mois après son lancement, ChatGPT a atteint 100 millions d’utilisateurs – l’application avec la croissance la plus rapide jamais enregistrée reuters.com. Ces sorciers de l’IA sont alimentés par des réseaux neuronaux comportant des milliards à des milliers de milliards de paramètres entraînés sur des océans de textes. Le dernier modèle ChatGPT d’OpenAI (GPT-4) est estimé à un chiffre vertigineux de 1,8 trillion de paramètres explodingtopics.com, utilisant une conception avancée « mixture-of-experts » pour embarquer plus d’intelligence. Mais OpenAI n’est pas seul – des concurrents comme Claude d’Anthropic, Gemini de Google DeepMind, LLaMA de Meta, Mixtral de Mistral AI, et d’autres se disputent la couronne du LLM. Chacun possède sa propre architecture, forces et particularités.

Dans ce rapport détaillé, nous allons démystifier les LLM – comment ils fonctionnent et pourquoi ils sont si importants – avant d’examiner de près ChatGPT et ses principaux rivaux. Nous comparerons leurs caractéristiques techniques, leurs capacités (y compris des exploits multimodaux comme l’image !), leur degré d’ouverture, ainsi que les avantages et inconvénients susceptibles d’influencer votre expérience avec l’IA. Enfin, nous conclurons par les tendances du secteur et des conseils pour choisir le bon modèle d’IA selon vos besoins. Attachez vos ceintures pour une visite passionnante du paysage actuel de l’IA !

Introduction aux LLM : comment ils fonctionnent et pourquoi ils sont révolutionnaires

Qu’est-ce qu’un LLM ? Les « Large Language Models » sont des systèmes d’IA entraînés à comprendre et générer du texte. Ils sont bâtis sur l’architecture Transformer, utilisant des mécanismes d’auto-attention pour apprendre les schémas dans la langue. Essentiellement, un LLM lit d’immenses quantités de texte et apprend à prédire le mot suivant dans une phrase. En s’entraînant sur des milliards ou milliers de milliards de mots (livres, sites web, code, tout y passe), ces modèles développent une maîtrise du langage, des faits, et parfois même du raisonnement, presque troublante. Les LLM modernes sont d’abord pré-entraînés sur un corpus général (pour apprendre à compléter ou poursuivre un texte), puis souvent affinés sur des tâches ou consignes spécifiques en.wikipedia.org en.wikipedia.org. Des techniques comme l’apprentissage par renforcement avec retour humain (RLHF) sont utilisées pour aligner les modèles sur les préférences humaines, ce qui les rend meilleurs pour suivre des consignes et demeurer utiles anthropic.com anthropic.com.

La démesure : Le « large » dans LLM est à prendre au sérieux – les premiers Transformers comme GPT-2 comptaient 1,5 milliard de paramètres, mais dorénavant 100+ milliards sont devenus la norme, et les modèles de pointe frôlent (ou dépassent) le trillion. Par exemple, GPT-3 avait 175 milliards de paramètres, et l’architecture de GPT-4 (à la structure non officiellement divulguée) utiliserait environ 8 modèles × 220B paramètres chacun (≈1,76 trillion) explodingtopics.com explodingtopics.com. Cette ampleur confère aux LLM une mémoire extraordinaire des données d’entraînement et la capacité de générer des textes très fluides et pertinents. En revanche, cela les rend aussi très gourmands en ressources – l’entraînement de GPT-4 aurait coûté plus de 100 millions de dollars en puissance de calcul explodingtopics.com, et les chercheurs préviennent que la prochaine génération pourrait atteindre 10 milliards de dollars d’ici 2025 explodingtopics.com. L’exécution de ces modèles nécessite des GPU puissants ou du matériel spécialisé.

Contexte et « mémoire » : Les LLM ne comprennent pas exactement comme les humains, mais ils utilisent une fenêtre de contexte pour garder en mémoire l’historique d’une conversation ou d’un document. Les premiers modèles traitaient seulement 2 000 tokens (~1 500 mots), mais les plus récents exhibent d’immenses longueurs de contexte – Claude 2 d’Anthropic accepte jusqu’à 100 000 tokens (environ 75 000 mots), et Gemini 1.5 de Google a testé une fenêtre contextuelle époustouflante d’1 million de tokens en.wikipedia.org. Cela signifie qu’un LLM peut considérer la totalité d’un livre ou des heures de dialogue comme entrée, permettant des échanges longs et des analyses poussées. Mais de longs contextes exigent plus de calcul et peuvent diluer la concentration sur les points clés en.wikipedia.org.

Multimodalité : Alors que les premiers LLM ne traitaient que du texte, la nouvelle frontière est celle des modèles multimodaux capables de gérer images, audio ou vidéo en plus du texte. Les « LLM multimodaux » peuvent décrire des images, générer des graphiques à partir d’une description, ou prendre des requêtes vocales. Par exemple, GPT-4 d’OpenAI peut interpréter des images (via ChatGPT Vision) et Gemini de Google a été conçu dès le départ pour le multimodal – il traite le texte, les images et bien plus en.wikipedia.org en.wikipedia.org. Ceci ouvre la voie à une IA qui peut voir et parler, pas seulement lire et écrire.

Capacités émergentes et limites : À mesure que les LLM ont grossi, ils ont montré des capacités émergentes – résoudre des problèmes de maths, écrire du code, réussir des examens de culture, des tâches non explicitement programmées. Par exemple, GPT-4 a frôlé les 90 % de réussite à l’examen du barreau américain (là où GPT-3.5 stagnait autour de 10 %) law.stanford.edu, et il peut obtenir les meilleures notes à plusieurs tests académiques et professionnels. Ces modèles excellent à générer des textes cohérents et pertinents, et peuvent se montrer très créatifs. Mais ils présentent des faiblesses connues, notamment la hallucination – la production de réponses fausses ou absurdes, énoncées avec assurance en.wikipedia.org. Ils n’ont pas de vraie compréhension ni de raisonnement profond, et peuvent échouer sur des logiques complexes ou des événements très récents non présents dans leurs données d’entraînement. En outre, les modèles fermés sont de vraies boîtes noires : on ne sait pas toujours pourquoi ils disent ce qu’ils disent, et leur « savoir » est limité à la date de leur entraînement (par exemple, la base de connaissances de ChatGPT fut restreinte à fin 2021 pendant longtemps).

Modèles ouverts vs fermés : Certains LLM sont open source ou open weight, c’est-à-dire que leurs poids de modèle sont disponibles pour tous, permettant leur réutilisation et affinement. Cela encourage une communauté de développeurs qui bâtissent autour d’eux et augmente la transparence. Meta a lancé cette tendance avec LLaMA en 2023, et d’autres acteurs comme Mistral AI et Cohere ont publié depuis des modèles puissants en accès ouvert. Les modèles ouverts permettent des applications personnalisées, un déploiement sur site, et des audits du comportement de l’IA mistral.ai ibm.com. À l’inverse, de nombreux modèles leaders (ceux d’OpenAI, de Google…) sont fermés : on n’y accède que via une API ou une interface limitée. Les modèles fermés dominent souvent en performance pure, mais imposent de faire confiance au fournisseur et d’accepter des restrictions d’usage.

Maintenant que vous avez ce contexte, découvrons les principaux LLM qui dessinent le paysage actuel de l’IA – leur conception, leurs points forts, faiblesses, et comment ils se comparent.

ChatGPT (OpenAI) : le pionnier de l’IA conversationnelle

Vue d’ensemble : ChatGPT d’OpenAI est l’IA qui a déchaîné l’imagination du grand public. Lancée en tant que chatbot gratuit en novembre 2022, elle est devenue un phénomène du jour au lendemain grâce à sa capacité à soutenir des conversations naturelles, à résoudre des problèmes et à générer tout type de texte à la demande. Dès janvier 2023, on estimait 100 millions d’utilisateurs, faisant de ChatGPT l’application grand public à la croissance la plus rapide de l’histoire reuters.com. ChatGPT est motorisé par les modèles de la série GPT d’OpenAI – d’abord GPT-3.5 (un modèle affiné à 175 milliards de paramètres issu de GPT-3 de 2020) puis, fréquemment, GPT-4 pour les abonnés payants. GPT-4 est un immense réseau neuronal basé sur Transformer, qui utiliserait l’architecture Mixture-of-Experts à quelque 1,7–1,8 trillion de paramètres répartis sur 8 modèles experts explodingtopics.com explodingtopics.com. OpenAI n’a pas confirmé ces détails, mais GPT-4 est clairement bien plus imposant et avancé que ses prédécesseurs.

Formation et technologie : Les modèles GPT sont des Transformers à décodeur unique entraînés sur d’énormes ensembles de données textuelles (GPT-4 a été nourri de textes et de code provenant d’internet, de livres, de Wikipédia, etc., totalisant probablement des milliers de milliards de jetons). Le modèle apprend à prédire le jeton suivant dans une séquence, ce qui lui enseigne la grammaire, les faits et une certaine capacité de raisonnement au fil de l’entraînement. Après le pré-entraînement, ChatGPT a subi un affinage sur instructions et du RLHF – OpenAI a demandé à des humains de fournir des retours sur les réponses du modèle, et a utilisé l’apprentissage par renforcement pour rendre le modèle capable de suivre les instructions et d’être convivial anthropic.com anthropic.com. C’est pourquoi ChatGPT explique les réponses étape par étape ou refuse les demandes inappropriées selon des garde-fous éthiques. GPT-4 a introduit des capacités multimodales : il peut accepter des images en entrée et les décrire ou les analyser (ChatGPT Vision). Il a également étendu la fenêtre de contexte à 32 000 jetons (environ 24 000 mots) lors de la version 2023, lui permettant de traiter de longs documents ou des dialogues prolongés explodingtopics.com.

Utilisation et intégration : ChatGPT est accessible via une interface de chat web et l’API d’OpenAI, ce qui le rend facile à essayer pour tout le monde. Il est désormais intégré dans d’innombrables produits – par exemple, les fonctionnalités Bing Chat et Copilot de Microsoft utilisent GPT-4 en arrière-plan, et de nombreuses applications proposent des plugins ChatGPT. Cette large disponibilité, ajoutée à l’avance initiale d’OpenAI, a donné à ChatGPT un avantage de pionnier pour conquérir les utilisateurs et les développeurs reuters.com reuters.com. Les gens l’utilisent pour l’aide à la rédaction, l’assistance en programmation, la recherche, le tutorat, le brainstorming créatif, les bots de service client – les cas d’usage sont infinis. OpenAI propose également un affinage personnalisé des modèles GPT-3.5 pour que les entreprises puissent adapter ChatGPT à des tâches spécialisées (l’affinage GPT-4 étant annoncé).

Forces : ChatGPT (en particulier avec GPT-4) est encore considéré comme la référence absolue dans de nombreux domaines. Il dispose d’une connaissance remarquablement étendue (grâce à un entraînement sur pratiquement tout l’internet). Il génère des réponses fluides, cohérentes et contextuellement pertinentes dans plusieurs langues. Il gère des tâches complexes de raisonnement et de programmation bien mieux que les anciens modèles – par exemple, GPT-4 peut résoudre des problèmes mathématiques complexes et écrire de longs programmes, et il s’est illustré en passant de nombreux examens professionnels (barreau, LSAT, etc.) dans les meilleurs percentiles law.stanford.edu. ChatGPT est aussi très convivial : il a été conçu pour suivre les instructions et fournir des réponses détaillées, et grâce au RLHF, il répond le plus souvent de manière utile et sûre. Il excelle donc dans les tâches créatives comme l’écriture d’histoires ou le brainstorming, tout en expliquant ou enseignant des concepts de façon claire. Son large contexte lui permet d’ingérer de longues entrées (comme des articles entiers) et de maintenir de véritables dialogues multi-tours. Enfin, le réseau est un atout – il existe tant de plugins, d’intégrations et de forums communautaires autour de ChatGPT que les utilisateurs bénéficient d’un écosystème riche.

Faiblesses : Malgré sa performance, ChatGPT présente des limites notables. La principale est une tendance à halluciner des informations – il peut énoncer de faux faits ou inventer du contenu avec une totale confiance en.wikipedia.org. Par exemple, il peut citer des études ou lois inexistantes en prédisant une réponse plausible même en cas d’incertitude. Il lui arrive aussi de mal gérer l’actualité la plus récente (selon sa date de connaissance ; les données de GPT-4 s’arrêtent à mi-2021, avec quelques ajouts via Bing pour les infos plus récentes). Une autre faiblesse est le manque de transparence – étant un modèle fermé, on ignore ses sources exactes ou ses rouages internes, ce qui est problématique s’il délivre des contenus biaisés ou erronés. Les garde-fous d’OpenAI, essentiels pour la sécurité, conduisent ChatGPT à refuser certaines requêtes ou à donner des réponses génériques du type “En tant qu’IA, je ne peux pas faire cela”, ce qui peut frustrer certains utilisateurs. Sur le plan des performances, GPT-4 est puissant mais lent et coûteux ; la version gratuite (GPT-3.5) est parfois sensiblement moins performante en raisonnement ou en précision. Enfin, l’utilisation de ChatGPT nécessite une confiance dans OpenAI – comme le modèle n’est pas open source et que l’usage se fait via leur plateforme, la confidentialité des données et la dépendance à OpenAI sont des enjeux (surtout pour les entreprises).

En résumé, ChatGPT reste un assistant IA généraliste révolutionnaire avec des capacités hors pair sur toute la ligne, mais sa nature fermée et ses désinformations occasionnelles laissent la porte ouverte à la concurrence – et, en effet, la concurrence est bien arrivée.

Claude (Anthropic) : le conversationnel éthique à la mémoire géante

Vue d’ensemble : Claude est un LLM développé par Anthropic, une start-up centrée sur la sécurité de l’IA fondée par d’anciens chercheurs d’OpenAI. Si ChatGPT fait figure de référence grand public, Claude est l’alternative sûreté d’abord conçue pour être utile, honnête et inoffensive. Anthropic a lancé Claude début 2023 avant de sortir Claude 2 en juillet 2023 dans une version améliorée. Claude fonctionne de façon similaire à ChatGPT (également accessible par interface de chat ou API), mais Anthropic l’a différencié en mettant l’accent sur des méthodes d’entraînement éthiques et une fenêtre de contexte extrêmement grande. Claude 2 a été présenté avec jusqu’à 100 000 jetons de contexte (environ 75 000 mots), lui permettant d’ingérer de très longs documents, voire des livres entiers d’un coup en.wikipedia.org. C’était un ordre de grandeur supérieur à GPT-4 à l’époque, rendant Claude particulièrement attractif pour l’analyse de textes à grande échelle ou pour des conversations longues où l’IA ne “oublie” pas les éléments précédents.

Architecture & entraînement : Claude repose sur une architecture Transformer similaire à celle de GPT, et bien qu’Anthropic n’ait pas révélé la taille exacte, Claude 2 est estimé à ~137 milliards de paramètres (contre ~93B pour Claude 1 initial) datasciencedojo.com. Cela le place un peu en-dessous de GPT-4 en taille, mais dans la même catégorie que des modèles comme PaLM 2. L’innovation clé d’Anthropic est l’“IA constitutionnelle” – une technique d’apprentissage où le modèle est guidé par un ensemble de principes écrits (une “constitution”) gouvernant son comportement anthropic.com anthropic.com. Au lieu de compter uniquement sur la rétroaction humaine pour pénaliser les mauvaises réponses, Anthropic a fait critiquer et améliorer par Claude ses propres sorties selon une liste explicite de règles définissant ce qui est considéré comme inoffensif et utile. Par exemple, la constitution de Claude s’inspire de la Déclaration universelle des droits de l’homme et d’autres lignes directrices éthiques anthropic.com anthropic.com. Cette méthode vise à produire un modèle qui refuse de façon autonome les requêtes inappropriées et évite les contenus toxiques ou biaisés. En pratique, Claude est extrêmement averse aux contenus interdits – il refusera poliment toute demande de violence, haine, conduite illicite, etc., en invoquant ses principes. Anthropic a observé que le feedback IA (le modèle jugeant ses propres sorties via la constitution) passait mieux à l’échelle et épargnait aux évaluateurs humains l’exposition à des contenus dérangeants anthropic.com anthropic.com.

Capacités : Les performances de Claude sont globalement dans la même tranche que GPT-3.5 à GPT-4 selon les tâches. Il excelle dans le dialogue prolongé et la gestion du contexte, grâce à sa gigantesque mémoire. Par exemple, des utilisateurs ont fourni à Claude un roman entier pour en faire une analyse ou une correction. Il sait aussi faire des tâches structurées comme le résumé de transcriptions, la rédaction de code ou la réponse à des questions, avec une qualité souvent comparable à ChatGPT. Sur certains benchmarks, Claude 2 frôle le niveau de GPT-4. (Fin 2023, Anthropic testait d’ailleurs Claude 2.1 et au-delà ; Claude 3 était annoncé avec une montée en échelle significative.) Claude est également multilingue et gère l’anglais, le français, etc., même si sa force première reste l’anglais. Anthropic affirme que Claude hallucine moins ou génère moins de contenu toxique grâce à son entraînement ; il a tendance à être un peu plus prudent et à expliciter longuement ses refus ou incertitudes. Autre atout remarquable : Claude proposait une limite de sortie très élevée (il peut générer des réponses extrêmement longues sur demande, profitant de son immense contexte), très utile pour de la rédaction ou la génération de documents de grande taille.

Accès et utilisation : Claude a d’abord été offert par API (et intégré notamment dans Slack comme assistant de chat en bêta). Anthropic a ensuite ouvert une interface web (claude.ai) pour un usage direct. Il est actuellement gratuit avec certaines limites et Anthropic collabore aussi avec des entreprises (Claude est disponible sur des plateformes comme AWS Bedrock). Claude n’a pas encore autant d’intégrations grand public que ChatGPT, mais certains produits (comme Poe par Quora) proposent Claude comme option. Comme Anthropic donne la priorité à la sécurité, Claude pourrait être privilégié dans des contextes d’entreprise ou d’éducation où le contrôle du comportement de l’IA est crucial.

Points forts : Les plus grands atouts de Claude incluent sa fenêtre de contexte massive – il peut ingérer et analyser bien plus d’informations en une seule fois que la plupart de ses concurrents, ce qui est inestimable pour des tâches comme le traitement de longs PDF ou de transcriptions de réunions de plusieurs heures. Il est également conçu pour respecter des standards éthiques élevés ; il produit très rarement du contenu offensant ou risqué et explique souvent son raisonnement, ce qui peut renforcer la confiance des utilisateurs. Les utilisateurs rapportent souvent que Claude possède une personnalité très amicale et optimiste et qu’il est doué pour l’écriture créative. Ses réponses sont détaillées et il est moins susceptible de refuser une demande valable (il essaie d’être utile tout en respectant les règles). Pour les tâches de codage, Claude 2 est compétitif et possède un avantage pour manipuler des très grands ensembles de codes ou documents grâce à la taille de son contexte. Autre atout : Anthropic améliore continuellement les connaissances et le raisonnement de Claude – par exemple, Claude 2 a obtenu plus de 80 % sur une série de tests académiques et de programmation, comblant l’écart avec GPT-4 ibm.com ibm.com. Enfin, pour les entreprises, Claude offre une alternative à la dépendance exclusive à OpenAI – il est toujours bon d’avoir un autre modèle de haut niveau sur le marché.

Faiblesses : Claude, bien que puissant, peut parfois sembler moins affûté que GPT-4 sur les problèmes les plus complexes. Ses connaissances pourraient être légèrement plus limitées (si son nombre de paramètres et ses données d’entraînement sont effectivement inférieurs à ceux de GPT-4). Il a aussi tendance à se répandre : les réponses de Claude peuvent être extrêmement longues et trop structurées (répétant parfois la question ou fournissant trop d’explications). Cette verbosité est un sous-produit de sa formation à être utile et à ne pas omettre de détails, mais cela peut nécessiter que l’utilisateur le ramène à l’essentiel. Malgré un accent mis sur la véracité, Claude hallucine encore parfois – il n’est pas à l’abri d’inventer des choses s’il “pense” devoir répondre. Autre problème : Disponibilité et intégration. En dehors de la communauté tech, Claude est moins célèbre que ChatGPT et les utilisateurs occasionnels ne savent parfois même pas qu’il existe. Son interface et son écosystème sont moins développés (moins de plugins ou de démonstrations publiques). Aussi, étant un modèle fermé (bien que moins strictement que celui d’OpenAI), il faut obtenir un accès via l’API ou la plateforme d’Anthropic, ce qui est actuellement sur invitation pour certaines fonctionnalités. Enfin, la fenêtre de contexte ultra-large de Claude, bien que mise en avant, peut être lente – traiter 100 000 tokens peut être poussif ou coûteux, donc l’utilisation réelle de toute la fenêtre reste limitée par les capacités de calcul.

En résumé, Claude d’Anthropic est un peu comme l’ami responsable de ChatGPT – peut-être pas aussi flamboyant d’intelligence que GPT-4 à son apogée, mais fiable, extrêmement conscient du contexte, et conçu pour être aussi sûr et utile que possible. C’est un excellent choix pour les tâches nécessitant le traitement de longs textes ou une stricte conformité à des lignes directrices éthiques.

Gemini (Google DeepMind) : La puissance multimodale prête à dépasser GPT-4

Présentation : Gemini est le tout dernier LLM phare de Google DeepMind, lancé fin 2023 comme la réponse de Google à GPT-4. Il ne s’agit pas d’un seul modèle, mais d’une famille de modèles destinée à différentes échelles (similaire à la gamme GPT-4 et GPT-4 “Turbo” d’OpenAI). Le développement de Gemini est issu d’une collaboration entre Google Brain et DeepMind (qui ont fusionné sous l’entité Google DeepMind en 2023) en.wikipedia.org. Dès le départ, Google a présenté Gemini comme une IA de nouvelle génération destinée à dépasser ChatGPT en combinant des techniques avancées – dont celles utilisées pour AlphaGo (l’IA jouant au Go) afin de doter le modèle de capacités de planification et de résolution de problèmes en.wikipedia.org. Contrairement à la majorité des LLM qui sont uniquement textuels, Gemini est nativement multimodal. Il est conçu pour gérer du texte, des images, et potentiellement d’autres modalités comme l’audio ou la vidéo, au sein d’un unique modèle en.wikipedia.org en.wikipedia.org. Google a en fait conçu Gemini pour être le moteur de toutes ses fonctionnalités IA dans Search, Google Cloud et ses produits grand public.

Architecture et Échelle : Google s’est montré assez discret concernant l’architecture interne de Gemini, mais voici ce qu’on sait. Gemini 1.0 a été lancé en décembre 2023 en trois versions : Gemini Nano (petit, pour téléphones et appareils), Gemini Pro (taille moyenne, usage général), et Gemini Ultra (immense, pour les tâches les plus complexes) en.wikipedia.org. À sa sortie, Ultra était le plus grand et le plus puissant modèle jamais créé par Google – présenté comme “le plus grand et le plus capable modèle IA de Google” en.wikipedia.org. Il aurait dépassé GPT-4 d’OpenAI, Claude 2 d’Anthropic, LLaMA 2 70B de Meta, etc., sur de nombreux benchmarks en.wikipedia.org. En fait, Gemini Ultra fut le premier modèle à dépasser 90 % à l’examen de référence MMLU, dépassant le niveau des experts humains en.wikipedia.org. Sous le capot, lorsque Gemini 1.5 a été lancé (début 2024), Google a révélé avoir adopté une architecture Mixture-of-Experts (MoE) et franchi le cap colossal d’une fenêtre de contexte d’1 million de tokens en.wikipedia.org en.wikipedia.org. Le MoE signifie que le modèle est constitué de nombreux sous-modèles “experts” dont seule une partie est activée à chaque requête mistral.ai – cela permet de faire grimper énormément le nombre de paramètres sans délais proportionnels. (On peut en déduire que Gemini Ultra dépasse le trillion de paramètres, dans la même gamme de taille que GPT-4, mais Google n’a pas confirmé de chiffres exacts.) La longue fenêtre de contexte (1M tokens) est une avancée majeure – grosso modo tout un livre, ou 700 000 mots en contexte en.wikipedia.org – même s’il s’agit probablement d’une fonctionnalité expérimentale nécessitant une infrastructure spécialisée. Fin 2024, Gemini 2.0 était en cours de développement, et Google lançait également Gemma, une série open source plus modeste (2B et 7B paramètres) dérivée de Gemini pour la communauté en.wikipedia.org.

Intégration dans les produits Google : Gemini a rapidement été intégré à l’écosystème Google. Dès son lancement, Bard (le chatbot Google) est passé sur Gemini (d’abord Gemini Pro pour la majorité des utilisateurs, puis une liste d’attente pour Ultra sous le nom “Bard Advanced”) en.wikipedia.org. Le smartphone Pixel 8 de Google a reçu Gemini Nano pour des fonctions IA sur l’appareil en.wikipedia.org. Google a aussi annoncé l’intégration de Gemini dans Search (la Search Generative Experience utilise désormais Gemini pour générer des réponses), Google Ads (pour aider à la création de textes publicitaires), Google Workspace (Duet AI) pour les suggestions dans Docs/Gmail, Chrome (pour une aide à la navigation plus intelligente), et même des outils de développement logiciel en.wikipedia.org. Début 2024, Google a rendu Gemini Pro accessible aux clients entreprises via sa plateforme cloud Vertex AI en.wikipedia.org. En résumé, Gemini est la colonne vertébrale IA de Google pour les services grand public et entreprises – ce qui lui offre une capacité de déploiement massive.

Capacités : Gemini est à la pointe sur de nombreux aspects. Il excelle dans la compréhension et la génération de langage dans plusieurs langues. Il est également spécialisé pour le codage (l’une des versions est probablement optimisée pour la programmation, à l’image de la version “Codey” de PaLM 2). Sa capacité multimodale permet de lui fournir une image et de poser des questions – semblable à la vision de GPT-4 – ou de générer des descriptions. Le PDG de Google, Sundar Pichai, a déclaré que Gemini pouvait créer des images contextuelles à partir d’instructions, laissant entendre qu’il intègre la génération texte-vers-image en.wikipedia.org. Étant donné l’implication de DeepMind, Gemini pourrait aussi intégrer des stratégies de raisonnement avancées – par exemple, en utilisant des algorithmes de planification ou en s’appuyant sur des outils, inspiré de l’approche d’AlphaGo, pour gérer des tâches complexes (Demis Hassabis a suggéré qu’il pourrait combiner la puissance d’AlphaGo avec les LLMs en.wikipedia.org). Sur les benchmarks, comme indiqué, Gemini Ultra a égalé ou surpassé GPT-4 sur de nombreux tests académiques ou de bon sens en.wikipedia.org. Gemini 1.5 a encore amélioré ses performances tout en utilisant moins de ressources (des gains d’efficacité grâce à la nouvelle architecture) blog.google blog.google. On peut dire sans risque que Gemini est l’un des modèles les plus puissants à l’horizon 2024–2025.

Forces : L’une des principales forces de Gemini est la multimodalité – alors que la compréhension d’image de GPT-4 est quelque peu limitée et que tous les modèles ne l’offrent pas, Gemini a été conçu pour gérer de manière native plusieurs types de données en.wikipedia.org. Cela pourrait permettre des interactions plus riches (par exemple, analyser une image de graphique et répondre à des questions, ou générer une image à partir d’une description à la volée). Un autre point fort est l’intégration étroite avec la recherche/les données. Parce que Google contrôle à la fois le LLM et l’index de recherche, Bard propulsé par Gemini peut obtenir des informations en temps réel et citer ses sources, réduisant ainsi les hallucinations et maintenant la fraicheur des réponses. (Google a démontré Bard effectuant des recherches Google en direct pour des faits – quelque chose que ChatGPT ne peut faire qu’avec des plugins ou en mode navigation.) Le leadership en performance de Gemini sur des benchmarks comme le MMLU montre sa force dans de nombreux domaines de connaissance en.wikipedia.org. De plus, Google a beaucoup insisté sur l’efficacité et la sécurité : Gemini 1.5 a atteint une qualité comparable à GPT-4 avec moins de ressources de calcul blog.google blog.google, ce qui signifie une inférence plus rapide et moins chère. Ils ont aussi intégré des tests de sécurité robustes – le déploiement public de Gemini Ultra a été retardé jusqu’à ce que des tests approfondis de type « red-teaming » soient effectués en.wikipedia.org. Autre avantage : l’écosystème. Les développeurs peuvent utiliser Gemini via Google Cloud, et il est accessible dans les applications courantes (pas d’inscription séparée nécessaire pour des millions d’utilisateurs Gmail ou Android). Pour les entreprises déjà sur la plateforme Google, adopter les services Gemini est fluide.

Faiblesses / Limitations : À ses débuts, la disponibilité de Gemini était limitée – lors du lancement, Gemini Ultra (le meilleur modèle) n’était pas immédiatement ouvert à tous en raison de contraintes de sécurité et de calcul en.wikipedia.org. Seuls certains partenaires ou utilisateurs payants y avaient accès, donc le grand public a initialement expérimenté Gemini via Bard avec quelques restrictions. De plus, en tant que produit Google, il est propriétaire (sauf les petits modèles Gemma). Il n’est pas possible de télécharger Gemini Ultra pour l’exécuter localement – il faut passer par l’API ou l’interface de Google. Cela signifie que si Google modifie ou met à jour le modèle, les utilisateurs doivent s’y plier (la cible bouge constamment, quoique s’améliorant). Autre possible faiblesse : confiance et biais – certains peuvent craindre des biais puisque le modèle est entraîné sur des données sélectionnées par Google et aligné avec ses règles de sécurité de l’IA. (Même si le fait que Google publie des modèles ouverts montre une volonté de plus de transparence en.wikipedia.org.) À noter aussi que, bien qu’intégrée à la recherche, certaines personnes trouvaient Bard (Gemini) initialement moins créatif, ou « moins prompt à prendre des risques » que ChatGPT. Il avait tendance à éviter certains avis personnels ou hypothèses imaginatives, sans doute à cause de garde-fous plus stricts. Cela peut le rendre plus bridé ou générique dans ses réponses, même si ce comportement évolue avec les mises à jour. Enfin, la concurrence entre en jeu – à l’arrivée de Gemini, GPT-4 était déjà bien implanté, et les modèles ouverts de Meta progressaient rapidement. Gemini doit donc prouver sa supériorité dans la pratique, pas seulement sur les benchmarks. On verra son vrai test à mesure que plus d’utilisateurs en feront l’expérience dans les produits Google.

En résumé, Gemini est le poids lourd de Google dans l’arène des LLM – puissant, polyvalent et profondément intégré. Si OpenAI a donné le rythme au départ, Google se précipite pour reprendre la domination avec une IA qui vit dans tout, de votre barre de recherche à votre smartphone.

LLaMA (Meta) : des LLM open source pour tous – de 7B à 405B paramètres

Aperçu : LLaMA (Large Language Model Meta AI) est une famille de LLM proposée par Meta (maison mère de Facebook) qui a porté la révolution open source de l’IA. La stratégie de Meta a divergé de celle d’OpenAI/Google – au lieu de ne proposer que des API « boîtes noires », Meta a publié les poids de ses modèles aux chercheurs puis au public, permettant à tout le monde de les faire tourner et de construire dessus. Le LLaMA 1 d’origine a été annoncé en février 2023 comme un ensemble de modèles allant de 7B à 65B de paramètres, destinés à la recherche. Bien que LLaMA 1 ait d’abord été sous licence fermée (réservée à la recherche), ses poids ont fuité en ligne, et bientôt la communauté IA l’a affiné pour toutes sortes d’usages (chatbots, assistants de code, etc.). Constatant cet engouement, Meta a redoublé ses efforts avec LLaMA 2, dévoilé en juillet 2023, qui est devenu open source (accessible à tous) avec une licence permissive (autorisation d’usage commercial sous certaines conditions) siliconangle.com siliconangle.com. LLaMA 2 comprenait des modèles à 7B, 13B et 70B paramètres, ainsi que des versions « Chat » déjà adaptées. Mais Meta ne s’est pas arrêté là – en 2024, ils ont lancé les modèles LLaMA 3, dont un énorme modèle à 405B paramètres (Llama 3.1), soit le plus gros LLM ouvert à ce jour, rivalisant en taille avec les modèles fermés comme GPT-4 ai.meta.com ibm.com.

Architecture et entraînement : Les modèles LLaMA sont de type Transformer « decoder-only », similaires dans leur conception aux modèles de type GPT. Ils sont entraînés sur d’immenses corpus textuels ; par exemple, LLaMA 2 a été entraîné sur 2 000 milliards de tokens de données (soit le double du dataset de LLaMA 1) originality.ai viso.ai. L’accent était mis sur un mélange de sources diverses (données publiques du web, code, Wikipedia, etc.) avec un nettoyage poussé. L’objectif de Meta a été d’obtenir de bonnes performances à petite échelle via l’efficacité d’entraînement – LLaMA 1 a surpris en montrant qu’un modèle à 13B pouvait surpasser GPT-3 (175B) sur de nombreuses tâches siliconangle.com. Cela a été rendu possible grâce à un plus grand nombre de tokens et un réglage minutieux. LLaMA 2 70B a encore amélioré les capacités en programmation et en raisonnement. Avec LLaMA 3, Meta a non seulement augmenté l’échelle (jusqu’à 405B), mais aussi amélioré le multilinguisme, la longueur contextuelle, et même ajouté la vision dans certaines versions ai.meta.com ai.meta.com. (Meta a laissé entendre que LLaMA 3 serait multimodal et a effectivement sorti par la suite des modèles Llama avec capacité vision ai.meta.com.) Le grand modèle 405B Llama 3.1 utilise apparemment l' »attention groupée » et d’autres optimisations pour gérer un contexte allongé, jusqu’à 32k tokens, bien que les spécifications exactes restent très techniques. Fait important, Meta publie à la fois des modèles pré-entraînés et des versions instruction-tuned (ex : Llama-2-Chat, Llama-3.1-Instruct), déjà alignées pour le dialogue en sortie de boîte.

Poids ouverts et communauté : L’ouverture de LLaMA a provoqué une explosion de l’innovation portée par la communauté. Après la fuite de LLaMA 1, les chercheurs l’ont affiné pour créer Alpaca (le 7B de Stanford affiné sur des sorties GPT), Vicuna, WizardLM et d’innombrables variantes – souvent à très faible coût – montrant que de petits modèles ouverts peuvent atteindre une qualité surprenante. Avec la sortie officielle de LLaMA 2 (en partenariat avec Microsoft/Azure), entreprises et start-ups ont commencé à utiliser LLaMA comme base pour leurs propres modèles sans les soucis juridiques liés à la fuite siliconangle.com siliconangle.com. Des entreprises comme IBM, Amazon et d’autres proposent la famille LLaMA dans leurs offres cloud ibm.com ibm.com. En publiant un modèle 405B, Meta égalise l’échelle des modèles propriétaires leaders et offre à la communauté un immense terrain de jeu pour expérimenter ibm.com ibm.com. Ce modèle 405B (Llama 3.1 405B) a montré une parité de performance avec les meilleurs modèles fermés sur de nombreux benchmarks – par exemple, il a obtenu 87,3% sur le MMLU, à égalité avec GPT-4 et Claude 3 sur cet examen ibm.com. Il s’est également démarqué sur la programmation (HumanEval), la compréhension de texte, etc., égalant ou surpassant souvent GPT-4 Turbo et Google Gemini lors de tests internes ibm.com ibm.com.

Applications et cas d’utilisation : Puisque tout le monde peut exécuter les modèles LLaMA localement (avec un matériel suffisant) ou sur ses propres serveurs, ces modèles ont trouvé une multitude d’applications. LLaMA a été ajusté finement pour des domaines spécialisés : bots de conseils médicaux, analyseurs de documents juridiques, chatbots de jeu de rôle, assistants de codage et outils de recherche. Les modèles 7B et 13B de LLaMA 2 peuvent même fonctionner sur des ordinateurs portables haut de gamme ou des smartphones (avec quantification), permettant ainsi l’IA à la périphérie. LLaMA est également devenu une plateforme de recherche – les scientifiques l’utilisent pour étudier le comportement du modèle, son alignement et des techniques d’optimisation, puisqu’ils peuvent inspecter directement les poids. Meta a aussi intégré LLaMA à ses produits grand public : fin 2023, Meta a lancé Meta AI Assistant sur WhatsApp, Instagram et Messenger, initialement propulsé par LLaMA 2 puis mis à niveau vers LLaMA 3 about.fb.com about.fb.com. Cet assistant peut répondre aux questions en chat, générer des images (prompts “/imagine”) et propose des personas d’IA sur le thème des célébrités – illustrant les capacités de LLaMA dans un contexte réel.

Forces : La force évidente est l’ouverture. Disposer des poids du modèle signifie une transparence et un contrôle total – les développeurs peuvent personnaliser le modèle (par ajustement fin sur leurs données), l’inspecter pour repérer les biais ou faiblesses, et le déployer sans envoyer de données vers un cloud tiers. C’est idéal pour la confidentialité et les applications sensibles. Les modèles LLaMA sont également très efficaces en termes de performance par paramètre. Les plus petits LLaMA (7B, 13B) offrent des performances étonnantes pour leur taille, permettant des résultats relativement corrects sur du matériel modeste siliconangle.com. Par ailleurs, les plus grands modèles LLaMA (70B, 405B) ont prouvé être de classe mondiale ibm.com ibm.com. Autre point fort : le soutien communautaire – avec des milliers de contributeurs, il existe de nombreuses améliorations disponibles : des bibliothèques de quantification pour réduire la taille du modèle, des recettes d’ajustement fin, et des extensions pour un contexte ou une mémoire étendue. Meta a également intégré des fonctions de sécurité dans LLaMA 2 et 3, publiant des fiches de modèles et une politique d’utilisation acceptable ; les modèles ouverts ne sont pas débridés par défaut – les versions chat sont suffisamment alignées pour éviter de produire du contenu interdit (bien que pas aussi strictes que les IA propriétaires, ce que certains utilisateurs préfèrent). La possibilité de déployer en local est un grand avantage pour les entreprises préoccupées par la gouvernance des données. Enfin, l’itération rapide de Meta (de LLaMA 1 à 3 en environ un an) démontre un engagement à maintenir les modèles ouverts à la pointe.

Faiblesses : Malgré tout l’enthousiasme, les modèles LLaMA présentent quelques mises en garde. Dès la sortie de boîte, les plus petits (7B/13B) sont encore moins forts que des géants comme GPT-4 – ils peuvent avoir du mal avec le raisonnement complexe, donner des réponses plus génériques, ou échouer sur des requêtes très détaillées. Un ajustement fin peut atténuer cela, mais cela demande du travail. Le plus gros LLaMA (405B) est très puissant mais l’inférence n’est pas triviale – exécuter un modèle 405B requiert une énorme mémoire (des centaines de Go de VRAM) et la génération est lente ; la plupart des utilisateurs comptent donc sur des services cloud ou utilisent des versions quantifiées, avec une certaine perte de qualité. Les modèles ouverts manquent également de l’entraînement RLHF approfondi dont dispose ChatGPT – les ajustements communautaires existent mais ne sont pas forcément aussi raffinés. Cela signifie que les modèles ouverts bruts peuvent parfois générer des réponses plus filtrées ou moins lisses (ce qui peut être un avantage ou un inconvénient). Les “hallucinations” et les inexactitudes restent un problème ouvert ; LLaMA 2 Chat était correct, mais pas à l’abri d’inventer des choses. Autre point : la responsabilité. Quand vous déployez un modèle ouvert vous-même, vous ne bénéficiez pas des filtres de contenu ou des politiques de OpenAI ou Google – c’est à vous de prévenir les abus. C’est valorisant mais aussi risqué (quelqu’un pourrait ajuster un modèle ouvert à des fins malicieuses, une préoccupation fréquente). La licence de Meta pour LLaMA inclut une restriction importante : si votre application compte plus de 700 millions d’utilisateurs (en gros, si vous êtes au niveau de Google ou OpenAI), vous devez obtenir une licence spéciale de Meta huggingface.co huggingface.co – ce n’est pas un problème pour la quasi-totalité des utilisateurs, mais c’est à noter. Enfin, le support et la responsabilité : si un modèle ouvert se casse, il n’y a pas de service après-vente dédié ; il faut se reposer sur les forums communautaires, ce qui peut inquiéter certaines entreprises.

Dans l’ensemble, LLaMA a démocratisé l’IA. Il a prouvé que les modèles linguistiques haut de gamme n’ont pas à rester le trésor jalousement gardé de quelques entreprises – vous pouvez posséder votre propre modèle de classe GPT si vous acceptez de gérer l’ingénierie. Avec le modèle LLaMA 3 de 405B atteignant le niveau de l’IA propriétaire sur de nombreuses tâches ibm.com ibm.com, l’écart entre l’ouverture et le fermé s’est quasiment comblé. Meta parie sur un futur où les modèles ouverts seront la norme pour les développeurs (avec Meta AI Assistant comme vitrine dans ses produits). Pour les utilisateurs et les entreprises, LLaMA offre flexibilité et liberté : un outil puissant à façonner selon vos besoins, sans gardien d’une grande entreprise.

Mistral et Mixtral : Petite start-up, grandes idées dans l’IA ouverte

Aperçu : Mistral AI est une start-up française qui a fait une entrée remarquée en 2023 avec une mission ambitieuse : construire les meilleurs LLM (modèles linguistiques de grande taille) en open access du monde, défiant les grands acteurs avec une équipe réduite et des idées innovantes. En seulement quatre mois après sa fondation (et une levée de fonds majeure de 105M€), Mistral a publié Mistral 7B en septembre 2023 – un modèle de 7,3 milliards de paramètres qui a immédiatement établi de nouveaux standards pour sa taille siliconangle.com siliconangle.com. Malgré sa petitesse face à GPT-4, Mistral 7B a pu dépasser tous les modèles ouverts jusqu’à 13B et même rivaliser avec certains modèles 34B sur les benchmarks standards siliconangle.com. Il était entièrement open-source (licence Apache 2.0) sans aucune restriction d’usage siliconangle.com siliconangle.com, fidèle à la philosophie de Mistral selon laquelle l’ouverture des modèles stimule l’innovation. L’entreprise ne s’est pas arrêtée à un modèle dense – en décembre 2023, elle a dévoilé Mixtral 8×7B, un modèle sparse Mixture-of-Experts qui a encore repoussé les limites de l’efficacité de l’IA ouverte mistral.ai mistral.ai. “Mixtral” (contraction de Mistral + Mixture) démontre la volonté de Mistral d’explorer des architectures avancées au-delà du simple scaling Transformer.

Philosophie de conception : La conviction fondamentale de Mistral est que les solutions ouvertes surpasseront rapidement les solutions propriétaires en s’appuyant sur la contribution communautaire et l’excellence technique mistral.ai mistral.ai. Ils comparent explicitement l’écosystème IA aux époques technologiques précédentes où l’open source a fini par dominer (ex : Linux pour les OS, Kubernetes pour le cloud) mistral.ai. En publiant ouvertement des modèles puissants, ils veulent donner du pouvoir aux développeurs, éviter le contrôle centralisé ou “l’oligopole de l’IA” et permettre une personnalisation qu’aucune API fermée ne peut proposer mistral.ai mistral.ai. Cela implique aussi un focus sur l’efficacité : au lieu de grossir indéfiniment le modèle, Mistral cherche à obtenir plus avec moins. L’entraînement de Mistral 7B a nécessité la création d’un pipeline de données sophistiqué conçu en 3 mois mistral.ai et l’optimisation du nombre de tokens et de techniques pour dépasser son “poids apparent”. Ses performances – atteignant ~60% sur MMLU, performance qui nécessitait historiquement des centaines de milliards de paramètres – ont servi de preuve de concept mistral.ai. L’équipe est dirigée par d’anciens chercheurs de Meta et Google (un cofondateur a piloté le développement de LLaMA chez Meta siliconangle.com), ce qui leur apporte une expertise approfondie.

Mistral 7B : Ce modèle compte 7,3 milliards de paramètres, un contexte de 8 000 tokens, et a été entraîné sur un jeu de données de haute qualité (les détails exacts n’ont pas été entièrement publiés, mais les sources sont probablement similaires à celles de LLaMA). Lors de sa sortie, Mistral 7B a démontré d’excellentes capacités en génération de prose, résumé et même complétion de code siliconangle.com siliconangle.com. Le PDG de Mistral s’est vanté d’avoir atteint une performance équivalente à un modèle LLaMA 34B sur de nombreuses tâches siliconangle.com, ce qui est impressionnant compte tenu de la différence de taille. Il fonctionne aussi beaucoup plus vite et à moindre coût, ce qui le rend idéal pour des applications nécessitant une faible latence ou fonctionnant sur du matériel modeste siliconangle.com. Essentiellement, Mistral 7B a démontré qu’avec le bon entraînement, un petit modèle pouvait réaliser les exploits des gros modèles – un vrai progrès pour l’efficacité. Le fait qu’il soit sous licence Apache-2.0 signifie que les entreprises peuvent l’intégrer librement. En effet, nombre de personnes ont rapidement affiné Mistral 7B via l’apprentissage par instruction (l’entreprise a ensuite publié une version officielle Mistral-7B-Instruct), et il est devenu une base populaire pour les chatbots sur smartphone ou dans les applications open source de chat.

Mixtral 8×7B (modèle MoE sparse) : C’est ici que Mistral a vraiment innové. Les LLM classiques sont “denses” – chaque paramètre est utilisé pour chaque token traité. Mixtral a introduit la parcimonie : il possède 8 sous-réseaux experts (d’environ 7B de paramètres chacun) et un réseau de “gating” qui n’active que 2 experts par token mistral.ai mistral.ai. Le résultat ? Le nombre de paramètres total du modèle est de 46,7 milliards, mais à tout moment il n’utilise que 12,9 milliards de paramètres par token d’entrée mistral.ai. C’est comme si l’on disposait d’un “cerveau” de 46B paramètres qui ne réfléchit qu’avec ~13B en même temps, réduisant la puissance de calcul nécessaire. Cela permet une inférence beaucoup plus rapide – Mixtral tourne à des vitesses comparables à un modèle de 13B, mais avec une qualité équivalente à celle de modèles bien plus grands. Dans les benchmarks, Mixtral 8×7B a surpassé le LLaMA-2 70B de Meta et a même égalé voire dépassé le GPT-3.5 d’OpenAI sur de nombreux tests standards mistral.ai mistral.ai – tout en étant 6× plus rapide qu’un modèle de 70B mistral.ai. Il gère facilement un contexte de 32 000 tokens mistral.ai, supporte plusieurs langues (anglais, français, allemand, etc.) mistral.ai mistral.ai et excelle en génération de code. Mistral a publié à la fois une version base et une version Instruct fine-tunée de Mixtral 8×7B, qui a obtenu un score très élevé (8,3) au benchmark MT-Bench chat – le meilleur parmi les modèles open source à ce moment-là, proche du niveau de GPT-3.5 en capacité de chat interactif mistral.ai. Important également : Mixtral 8×7B est aussi sous licence Apache 2.0, donc totalement ouvert.

Impact réel : Les modèles de Mistral, bien que récents, ont rapidement été adoptés par la communauté open source IA. Mixtral notamment a beaucoup enthousiasmé car il a prouvé que l’approche MoE pouvait véritablement tenir ses promesses pour les LLM. Les développeurs utilisent Mistral 7B et Mixtral pour alimenter des chatbots dans des projets open source (intégrations avec text-generation-webui, démonstrations Hugging Face, etc.). Compte tenu de leur performance, ces modèles sont viables pour des cas d’usage comme les bots de support client, des assistants virtuels sur appareils ou comme alternative moins chère à GPT-3.5 pour le traitement de texte. Mistral AI propose également sa propre plateforme pour interroger leurs modèles (ils ont un chatbot “Le Chat” et une API en bêta mistral.ai). Ils ont aussi contribué à l’outillage open-source – par exemple en optimisant la bibliothèque vLLM pour une inférence plus rapide avec leurs modèles mistral.ai.

Forces : La combinaison de la haute performance et de l’ouverture est le principal atout de Mistral. Mistral 7B a rendu l’IA de pointe accessible à tous depuis un simple PC portable (avec la quantification 4 bits, il peut même tourner sur certaines cartes graphiques grand public). Mixtral a montré qu’il était possible de scaler sans les coûts habituels – un modèle de taille moyenne se comportant comme un grand. Cette efficience est précieuse pour le déploiement et l’empreinte environnementale. L’accent mis par Mistral sur les compétences multilingues et la programmation fait que leurs modèles ne sont pas centrés sur l’anglais – un vrai plus pour les développeurs et utilisateurs du monde entier mistral.ai mistral.ai. Étant open source sous Apache 2.0, aucune contrainte – usage commercial, modification, aucun appel à la maison mère. Cette liberté est précieuse pour les entreprises souhaitant éviter les frais d’API ou le partage de données. Autre force : la rapidité d’innovation : une start-up peut parfois aller vite et Mistral a prouvé qu’on pouvait passer de zéro à un modèle de pointe en quelques mois, puis sortir un MoE innovant quelques mois plus tard. Cette agilité pourrait amener d’autres percées (des rumeurs disent que Mistral entraînait des modèles plus grands et plus d’experts MoE comme 8×22B en 2024). Enfin, la marque Mistral en tant qu’acteur open-source européen de l’IA séduit ceux qui veulent de la diversité et que l’IA ne soit pas dominée par les grands groupes américains.

Faiblesses : Pour l’instant, Mistral est encore jeune. Leurs modèles, bien qu’excellents pour leur taille, ne peuvent pas encore concurrencer les plus gros modèles sur toute la ligne. Par exemple, Mixtral 8×7B, même s’il dépasse de nombreux modèles 70B, ne battra pas forcément un modèle dense de 100B+ sur du raisonnement très complexe ou des connaissances pointues – pour certaines problématiques physiques ou un “sens commun” subtil, un GPT-4 ou Llama-405B garderont l’avantage. L’approche MoE elle-même peut parfois être plus complexe à affiner (le gating et la gestion des experts rendent l’entraînement plus délicat, même si Mistral a géré le pré-entraînement de façon brillante). Autre point : support et pérennité. La feuille de route de Mistral AI est prometteuse, mais en tant que startup ils n’ont pas les moyens d’un Google ou d’un Meta – pourront-ils rivaliser durablement pour entraîner la prochaine génération de modèles (qui sera peut-être de plus de 100B dense, ou avec encore plus d’experts) ? Cela reste à prouver. De plus, l’ouverture signifie moins de contrôle centralisé – la safety tuning des modèles Mistral n’est pas aussi poussée que sur ChatGPT par exemple. Le modèle de base Mixtral suivra volontiers n’importe quelle instruction (y compris pour produire du contenu non autorisé) sauf si vous appliquez vos propres messages de modération ou fine-tunings mistral.ai. Cela implique que les utilisateurs qui déploient Mistral doivent mettre en place leurs propres filtres. Enfin, côté fonctionnalités, ces modèles n’ont pas de capacité multimodale pour l’instant (pas d’entrée image, uniquement texte). Et pour terminer, une faiblesse concrète : pour reproduire les résultats Mistral, il faut du matériel haut de gamme ; entraîner ces modèles est hors de portée pour la plupart (mais c’est le cas de tous les modèles à la frontière du domaine).

En résumé, Mistral AI incarne ce que peut réaliser une approche ouverte et agile. Ils ont livré des modèles qui dépensent largement leur catégorie et les ont rendus libres d’accès, stimulant les avancées communautaires. Si vous recherchez une solution LLM ouverte et efficiente, sans dépendre des API des géants technologiques, Mistral fait partie du meilleur du secteur. À surveiller – ils prouvent que la prochaine rupture en IA pourrait aussi venir d’outsiders audacieux, pas seulement des géants établis.

Cohere, Command R et autres LLM notables : le paysage élargi

L’explosion de l’IA a donné naissance à un vaste paysage de LLM au-delà des modèles phares mentionnés ci-dessus. Dans cette section, nous soulignons les modèles de Cohere (comme Command R) et quelques autres initiatives LLM remarquables, pour compléter le tableau de ce qui existe.

Cohere et Command R

Cohere est une start-up (fondée par d’anciens chercheurs de Google Brain) qui se spécialise dans la fourniture de modèles NLP pour entreprises via API. Ils furent parmi les premiers à commercialiser des services de modèles de langage (dès 2021), avec un accent sur les besoins spécifiques des professionnels. Les premiers modèles Cohere n’avaient pas de noms accrocheurs style “GPT”, mais étaient simplement désignés par leur taille (small, medium, xlarge). Mais en 2023–2024, Cohere a lancé la série de modèles Command, spécifiquement fine-tunée pour suivre des instructions et la conversation (par opposition à leurs modèles “Embed” pour les embeddings vectoriels).

Le modèle vedette est Command R, qui selon Cohere est optimisé pour la « Raison » et le contexte long-Range. C’est un Transformer avec 35 milliards de paramètres, entraîné sur un vaste corpus multilingue puis fine-tuné pour exceller dans le dialogue, les instructions complexes, l’utilisation d’outils et les tâches augmentées par la recherche (Retrieval-augmented) huggingface.co huggingface.co. Cohere a marqué un vrai coup fin 2024 – ils ont rendu les poids de Command R publics (pour usage recherche/non-commercial uniquement) sur Hugging Face huggingface.co huggingface.co. Cela a mis à disposition de la communauté un modèle puissant de 35B (mais sous licence non commerciale). Command R dispose d’une fenêtre de contexte de 128 000 tokens docs.cohere.com docs.cohere.com, comparable à celle de Claude, ce qui le rend idéal pour de longs documents. Il est aussi multilingue (comprend 10 langues couramment) docs.cohere.com huggingface.co, et Cohere l’a surtout fine-tuné pour des usages RAG (“Retrieval-Augmented Generation”) et même les usages d’“agent” (où le modèle décide d’appeler des outils ou fonctions externes !) docs.cohere.com docs.cohere.com. En pratique, Command R peut traiter des requêtes complexes, raisonner étape par étape et aller chercher des faits si connecté à une base de connaissance.

Cohere propose également Command R+, une version améliorée, probablement avec plus d’entraînement ou une taille supérieure (certaines sources indiquent qu’il pourrait s’agir d’un ensemble ou d’un modèle de 70B). Sur AWS Bedrock et d’autres plateformes cloud, Command R et R+ sont présentés comme des alternatives de haute qualité à GPT-3.5, destinées aux entreprises qui ont besoin que les données restent dans certaines juridictions (Cohere permet un déploiement cloud dans des régions spécifiques) et à celles recherchant plus de contrôle sur le comportement des modèles.

Forces des LLMs de Cohere : Ils sont prêts pour l’entreprise – c’est-à-dire qu’ils viennent avec un support SLA, peuvent être déployés dans des clouds privés virtuels, et sont documentés avec des guides d’usage. Les modèles Command affichent de solides performances sur les tâches métiers comme le résumé, la rédaction d’e-mails, l’extraction d’informations, et ils sont conçus pour s’intégrer aux systèmes de recherche (Cohere fournit toute une pile incluant embeddings, rerankers, etc.). Une autre force réside dans l’optimisation de la latence et du débit – Cohere a mis l’accent sur la rapidité et la rentabilité de ses modèles pour la production docs.cohere.com docs.cohere.com. En effet, la mise à jour d’août 2024 de Command R a permis d’obtenir 50% de débit en plus et 20% de latence en moins par rapport à avant docs.cohere.com. Ils ont également introduit des “modes de sécurité” où un développeur peut ajuster précisément le niveau de filtrage du contenu selon les besoins docs.cohere.com, offrant un contrôle granulaire appréciable pour la modération.

Faiblesses : Le nom Cohere est moins connu en dehors des cercles professionnels, donc sa communauté est plus restreinte. Les modèles Command, bien que puissants, étaient légèrement en retard par rapport à l’état de l’art absolu (par exemple, un modèle 35B ne rivalisera pas avec GPT-4 ou LLaMA-70B+ sur les tâches les plus complexes). De plus, jusqu’à la sortie recherche de Command R, Cohere était entièrement fermé – ce qui signifiait moins de retours communautaires pour corriger les défauts du modèle. La version open weights est non commerciale, donc les entreprises doivent toujours payer l’API ou négocier une licence spéciale. Par ailleurs, la volonté de Cohere de garantir la sécurité pour l’entreprise faisait que le modèle avait parfois des réponses très conservatrices (similaire aux débuts de Bard), ce qui pouvait le rendre moins imaginatif. Cependant, ils l’améliorent constamment, et Command R+ serait nettement meilleur (certaines évaluations communautaires affirment même qu’il rivaliserait avec GPT-4 dans de nombreux domaines).

Autres LLMs notables

Au-delà des “Big 5” détaillés précédemment, de nombreux autres acteurs proposent des LLMs significatifs :

• PaLM 2 (Google) – Avant Gemini, le principal LLM de Google était PaLM 2 (lancé à l’I/O 2023). Il s’agit d’un modèle de 340 milliards de paramètres entraîné sur 3,6 trillions de tokens cnbc.com research.google, doté d’excellentes compétences multilingues, en raisonnement et en codage. PaLM 2 a alimenté Google Bard pendant la majeure partie de 2023 et se déclinait en plusieurs variantes (Gecko, Otter, Bison) selon les tailles. Il était particulièrement performant en programmation et en logique, et a servi de base à des modèles spécialisés comme Med-PaLM (pour le Q&R médical). PaLM 2 a préparé le terrain pour Gemini et a prouvé l’expertise de Google (il était déjà plus avancé que le PaLM original qui comportait 540B de paramètres, mais moins d’entraînement). Bard avec PaLM 2 fut le premier à introduire la fonction exporter vers Gmail/Docs, intégrant l’aide LLM dans les flux de travail. Bien que PaLM 2 soit désormais éclipsé par Gemini, il reste utilisé dans de nombreux services Google Cloud et demeure un modèle solide.
• Jurassic-2 (AI21 Labs) – AI21, une startup israélienne, fut l’un des premiers concurrents d’OpenAI. Leurs Jurassic-1 (178B paramètres) en 2021 était parmi les plus grands du moment. Jurassic-2, sorti en 2023, a poursuivi cette lignée avec des modèles dans différentes langues (y compris un focus sur l’hébreu, le français, etc.). Les modèles d’AI21 sont réputés pour leur excellence en rédaction longue et en connaissances, en partie grâce au fait que les cofondateurs sont des vétérans du NLP (l’un a cofondé l’architecture Transformer). Ils fournissent ces modèles via l’API AI21 Studio. AI21 alimente aussi des produits comme Wordtune (assistant d’écriture). Jurassic-2 a un modèle “J2 Jumbo” probablement autour de 178B et des “Large” modèles plus petits (20B par exemple). Force : une rédaction très cohérente et certains estiment qu’il est parfois plus factuel sur des questions de connaissance. Faiblesse : moins performant en codage, et pas open source.
• Claude Instant & autres (Anthropic) – En plus du Claude principal, Anthropic propose Claude Instant, un modèle allégé (~1/5 de la taille), plus rapide et moins cher. Il est idéal pour le chat temps réel où la qualité maximale n’est pas requise. De façon similaire, OpenAI propose GPT-3.5 Turbo comme alternative plus rapide/économique à GPT-4. Ces versions “petites sœurs” sont importantes : elles rendent possibles les applications à gros volume (par exemple, un chatbot de service client peut utiliser Claude Instant pour traiter des milliers de requêtes rapidement, n’escaladant les cas difficiles que vers Claude 2).
• Inflection-1 / Pi (Inflection AI) – Inflection AI, cofondée par Mustafa Suleyman (ex-DeepMind), a lancé Pi, un compagnon IA personnel axé sur la conversation (souvent de soutien émotionnel) plus que les tâches. Il fonctionne sur le propre LLM d’Inflection (Inflection-1, puis en fin 2023 Inflection-2 était en préparation). Pi se distingue par son style amical, bavard et son refus d’aborder le codage ou les questions factuelles ; c’est une expérience autour de l’IA “amie”. Même s’il n’est pas un concurrent direct sur les benchmarks, il illustre la tendance à la spécialisation des LLMs. Inflection aurait construit un supercalculateur de 22 000 GPU pour l’entraînement, donc leur Inflection-2 pourrait être très grand (>100B paramètres selon les rumeurs). Rien n’a été ouvert, c’est une expérience contrôlée via leur appli/site web.
• Modèles open source communautaires – En dehors de LLaMA et Mistral, de nombreux projets collaboratifs ont produit des LLMs remarquables :
  • BLOOM (par BigScience) – Modèle multilingue de 176B paramètres sorti mi-2022 sous licence ouverte. Premier modèle ouvert de l’ampleur de GPT-3. BLOOM s’en sort bien notamment sur des langues autres que l’anglais, mais est moins efficace que les plus récents. Il a cependant ouvert la voie à des efforts bénévoles de grand ampleur.
  • Falcon (par l’Institut d’Innovation Technologique des Émirats Arabes Unis) – Falcon 40B et 7B sont sortis en 2023 comme modèles ouverts de référence, Falcon 40B dominant certains classements un temps. Ils sont aussi libres d’utilisation (le 40B est désormais sous licence Apache 2.0 sans redevance). Falcon 40B a été entraîné sur des données de haute qualité (RefinedWeb) et affichait d’excellentes performances, démontrant la contribution au-delà des États-Unis/Europe.
  • MosaicML MPT – Avant son rachat par Databricks, MosaicML a sorti MPT-7B (connu pour permettre de très longs contextes – jusque 84 000 tokens grâce à une attention efficace) et MPT-30B. Ces modèles ouverts ont servi à divers fine-tuning, et ont permis d’expérimenter de nouvelles fonctionnalités (ajustement de “system message”, texte long, etc.).
  • WizardCoder, Phi-1, etc. – Certains modèles sont spécialisés dans le codage : par exemple WizardCoder (un fine-tune de Code LLaMA) qui a dominé un temps les benchmarks ouverts de programmation. Et Phi-1 (par Microsoft Research) a démontré qu’un modèle de seulement 1,3B (!) – entraîné uniquement sur du texte code/maths – pouvait résoudre le niveau hard de Leetcode : preuve que l’innovation en entraînement peut rivaliser avec la taille brute dans certains domaines.
• Grok de xAI – Fin 2023, la startup xAI d’Elon Musk publie la bêta de Grok, un chatbot au ton “impertinent”, exclusif aux abonnés X (Twitter). Grok serait basé sur une fondation open source (probablement un fine-tune de LLaMA 2, certains parlent d’un modèle 70B). Musk promet un IA “chercheuse de vérité” avec moins de limites sur l’humour, etc. Si Grok ne fait pas sensation dans les classements scientifiques, il compte culturellement : c’est la tentative de Musk d’offrir une alternative à ChatGPT/Bard qui, selon lui, ne “ment pas” sur les sujets controversés. Son développement illustre aussi l’intérêt des réseaux sociaux à s’emparer des LLMs pour l’engagement utilisateur.
• Modèles orientés entreprise par les Big Tech – Des sociétés comme IBM et Amazon n’ont pas cherché à fabriquer rival à GPT-4, mais préfèrent sélectionner ou héberger des modèles :
  • Le watsonx.ai d’IBM propose des modèles ouverts comme LLaMA-2 et d’autres modèles plus petits, et IBM a développé sa série Granite (environ 20B de paramètres) pour des cas NLP métier.
  • Le service Bedrock d’Amazon héberge des modèles d’Anthropic (Claude), AI21 (Jurassic), Cohere, Stability AI, etc., ainsi que la propre famille Amazon Titan (modèles d’environ 20B de paramètres visant les besoins de base : chat client, résumé, etc.).
  • Microsoft soutient essentiellement les modèles OpenAI (déployés sur Azure comme Azure OpenAI Service), mais MS dispose aussi de modèles de recherche (comme Phi-1 cité plus haut) et pourrait publier d’autres LLMs internes pour des domaines spécialisés.

En résumé, le monde des LLMs est en pleine effervescence, chaque acteur trouvant sa niche : services prêts pour l’entreprise (Cohere, AI21), IA compagnons spécialisés (Inflection Pi), ou challengers open source (Meta, Mistral, Falcon). Cette diversité profite aux utilisateurs : vous pouvez adapter votre choix selon vos besoins précis – meilleure précision, coût minimal, contrôle et confidentialité maximale, ou sécurité et alignement poussés.

Maintenant que nous avons exploré les principaux acteurs des LLM, le tableau suivant propose une comparaison côte à côte de leurs caractéristiques clés :

Tableau comparatif : Principaux LLM (ChatGPT, Claude, Gemini, LLaMA, Mistral, etc.)

(Notes du tableau : Les « paramètres » pour GPT-4 et Gemini sont approximatifs car non publiés officiellement. « Multimodal » indique si le modèle peut gérer plusieurs types de données. « Ouvert ou Fermé » indique si les poids des modèles sont accessibles. La colonne Licence résume les conditions d’utilisation du modèle.)

Tendances, orientations futures et choix du bon LLM

Le développement rapide de ChatGPT et de ses alternatives a mis une chose en évidence : les capacités de l’IA progressent à une vitesse fulgurante. Voici quelques tendances clé et ce qu’elles impliquent pour l’avenir, ainsi que des conseils pour aider les utilisateurs ou les entreprises à naviguer dans le paysage des LLM :

Tendances majeures de l’industrie

• La multimodalité est l’avenir : Les modèles capables de traiter du texte, des images, de l’audio et au-delà deviendront la norme. On l’observe déjà avec l’entrée images de GPT-4, Gemini de Google qui est multimodal dès le premier jour, et la volonté de Meta d’ajouter la vision à LLaMA. Les futurs LLM pourraient ainsi prendre sans effort une capture d’écran de site web, une feuille de calcul ou une transcription vidéo et répondre à des questions en combinant toutes ces informations. Les entreprises devront anticiper des IA capables de comprendre toutes les formes de données, permettant des applications plus riches (ex. : une IA qui lit des maquettes de design, du code et des spécifications produit en même temps pour donner un retour).
• Plus de contexte et de mémoire : Les extensions de fenêtre de contexte à 100k tokens et au-delà en.wikipedia.org laissent penser que “l’oubli” ne sera bientôt plus un problème. Nous pourrions bientôt disposer de modèles capables d’ingérer en une seule fois des bases de données entières ou des livres. Combiné à une génération augmentée par récupération (où le modèle va activement chercher les infos pertinentes), les LLM fonctionneront comme une sorte de mémoire externe – ayant toujours le savoir le plus pertinent à disposition. Cela réduira les hallucinations et améliorera l’exactitude factuelle, car les modèles pourront se référer aux sources.
• Mouvement open source : L’époque où quelques entreprises détenaient le monopole sur les meilleurs modèles touche à sa fin. Le modèle LLaMA 3 405B de Meta, qui atteint la parité avec des modèles fermés ibm.com, change la donne. Des startups comme Mistral prouvent que l’innovation peut venir de petites équipes. Nous verrons sans doute une prolifération de modèles open source spécialisés (pour la médecine, le droit, la finance, etc.), ainsi que des outils améliorés pour les affiner et les déployer facilement. Pour les organisations soucieuses de confidentialité, c’est une excellente nouvelle : elles pourront exécuter une IA puissante sur site. Même les géants technologiques s’y mettent : Google sort Gemma, Meta ouvre ses modèles – on s’oriente vers un avenir hybride où modèles ouverts et fermés coexistent.
• Efficacité et nouvelles architectures : Tout le monde ne peut pas se permettre des modèles à un trillion de paramètres, d’où l’accent sur la recherche de modèles plus intelligents, pas seulement plus gros. Des techniques comme Mixture-of-Experts (MoE) (présentes dans Gemini 1.5 en.wikipedia.org et Mixtral mistral.ai), Low-Rank Adaptation (LoRA) pour des fine-tunes rapides et les modèles distillés permettront d’obtenir de hautes performances avec une consommation réduite. On étudie aussi l’IA modulaire ou composite – c’est-à-dire l’utilisation de plusieurs petits modèles spécialisés orchestrés ensemble (raisonnement, mathématiques, code, etc.). Le LLM du futur pourrait être en réalité une équipe de modèles sous le capot.
• Régulation et sécurité : Avec des millions d’utilisateurs, les LLM attirent l’attention réglementaire. La transparence sur les données d’entraînement, le comportement du modèle et les mesures contre les abus (spam, deepfakes, etc.) sont discutés au niveau gouvernemental. Les entreprises prennent les devants : Claude d’Anthropic intègre une IA constitutionnelle, OpenAI affine continuellement ses filtres de contenu, Meta évalue la toxicité/biais dans ses releases. Attendez-vous à plus de contrôles utilisateurs – ex. : un “curseur de toxicité” pour ajuster la sécurité et la neutralité du modèle, ou des dashboards d’entreprise pour surveiller les sorties de l’IA. Le watermarking du contenu IA est aussi un axe actif (OpenAI y travaille) afin de détecter le texte généré par IA, qui pourrait devenir standard.
• Intégration et IA agentive : Les LLM sont intégrés à de plus vastes systèmes d’agents – comme autoGPT ou les agents LangChain capables d’exploiter les réponses de l’IA pour agir (naviguer sur le web, exécuter du code, etc.). GPT-4 d’OpenAI possède des plug-ins lui permettant d’appeler des API (ex. pour réserver un vol ou lancer un calcul). La tendance est à une IA qui ne se contente plus de discuter, mais agit – elle peut utiliser des outils, s’actualiser avec de nouvelles données, voire enchaîner plusieurs étapes de façon autonome. Les entreprises pourraient déployer des agents IA qui accomplissent des workflows complexes (avec supervision humaine). Cela amplifie le potentiel des LLM, tout en nécessitant de solides garde-fous (pour éviter que les erreurs ne s’enchaînent).
• Personnalisation et fine-tuning : La demande augmente pour adapter les LLM à des données propriétaires ou au style d’une marque. Les modèles open source facilitent cela (vous pouvez modifier les poids). Même les modèles fermés intègrent de la personnalisation – OpenAI a lancé le function calling et les system messages pour orienter ChatGPT, et l’option “On Your Data” d’Azure pour ChatGPT permet une personnalisation sur les données d’entreprise. Demain, on peut imaginer des LLM personnalisés – votre assistant IA maîtrisant vos emails, vos préférences et vos documents de travail (de façon sécurisée, localement fine-tunée), donnant ainsi des réponses plus pertinentes. Les outils de fine-tuning abordables (type LoRA) ne feront que s’améliorer, pour que même des PME puissent avoir une IA à leur image.

Comment choisir le bon LLM selon vos besoins

Face à la multitude d’options, comment choisir un LLM ? Voici quelques critères à prendre en compte :

• Capacité vs. coût : Si vous recherchez les meilleures performances possibles (ex. pour du raisonnement juridique complexe ou de la recherche avancée), GPT-4, Gemini Ultra ou LLaMA 3 405B font partie du sommet. Mais ce sont aussi les plus chers (prix API ou infrastructure). Pour beaucoup d’applications, un modèle intermédiaire (Claude 2, Cohere Command, ou un modèle open source 13B-70B) offrira des performances presque équivalentes pour une fraction du prix. Évaluez selon vos cas d’usage : par exemple, pour la génération de code, un modèle 34B fine-tuné sur du code (CodeLlama, WizardCoder) peut suffire là où GPT-4 ne serait pas indispensable. Consultez les benchmarks, mais faites aussi des tests sur vos propres données.
• Ouverture et contrôle : Si la confidentialité ou un déploiement sur site est essentiel (santé, finance, secteur public), optez pour des LLM open source. LLaMA 2, LLaMA 3, Mistral/Mixtral, Falcon… peuvent être hébergés en interne, sans transfert de données à un tiers, et permettent des audits (pour vérifier le biais). La contrepartie : il faut l’expertise ML en interne. Les API propriétaires (OpenAI, Anthropic, etc.) gèrent tout l’infrastructure, la sécurité et les mises à jour, ce qui compte si le cloud est autorisé. Beaucoup adoptent un mix : API fermées pour les tâches générales, modèles ouverts pour les données sensibles.
• Besoins de longueur de contexte : Besoin d’ingérer de très longs documents ou de converser des heures avec l’IA ? Claude (100k tokens de contexte) ou Cohere (128k tokens) pourraient faire la différence. Si vous souhaitez résumer des livres entiers ou analyser des contrats longs, choisissez un modèle optimisé pour la gestion de longs contextes. Les modèles ouverts s’améliorent aussi ici (certains LLaMA fine-tunés atteignent 32k tokens ou plus grâce à des techniques spécialisées), mais les rois du contexte long out-of-the-box restent Claude et Command R.
• Besoins de multimodalité : Pour qu’une IA analyse images ou schémas avec du texte, aujourd’hui GPT-4 avec vision (ChatGPT Plus) et Gemini sont les principales options. D’autres suivront, mais début 2025, OpenAI et Google sont les leaders sur l’intégration vision. Si c’est un critère clé (ex. pour que l’IA lise des captures d’écran de bugs d’UI ou des graphiques), le choix se restreint à ces plateformes.
• Spécialisation métier : Certains modèles sont plus adaptés à certains domaines. Pour la médecine, Med-PaLM de Google ou un modèle open source fine-tuné sur du Q&R médical fera mieux que ChatGPT standard. Pour la programmation, code-davinci d’OpenAI ou Code Llama de Meta sont spécialisés. Les modèles Cohere sont reconnus pour les tâches documentaire business. Toujours vérifier s’il existe un modèle spécialisé domaine – il surpassera souvent un généraliste sur les tâches de niche. Sinon, il est possible d’en créer un via fine-tuning sur vos données métier.
• Sécurité et modération : Les prestataires ont des politiques variées : OpenAI est assez strict (ChatGPT refuse de nombreuses requêtes risquées). Claude d’Anthropic aussi, mais il tente de reformuler vos questions pour apporter une aide “sûre”. Les modèles open source feront ce que vous leur direz (sauf fine-tuning contraire). Pour une app publique, privilégiez un modèle intégrant une modération native, ou ajoutez un filtre externe. Si l’image de marque compte, un modèle trop “brut” ou subjectible d’offenser est risqué. Les solutions entreprise (Cohere, Azure OpenAI) proposent souvent des filtres ou audits en plus. Demandez-vous si vous voulez un comportement “sûr” dès le départ, ou si vous préférez gérer les gardes-fous vous-même.
• Licences et conditions d’utilisation : Vérifiez que la licence du modèle convient à vos objectifs. OpenAI et d’autres interdisent certains usages (désinformation, données personnelles sensibles, etc.). La licence LLaMA de Meta interdit d’utiliser le modèle pour en entraîner un autre modèle concurrent. Attention si vous intégrez le modèle dans un produit, lisez les détails. Les licences open source Apache/MIT sont les plus simples (peu de limites). Certains modèles open (ex. LLaMA 2) requièrent l’attribution ou le partage d’améliorations. Et comme déjà signalé, si vous êtes une entreprise “massive”, vérifiez la clause “700M utilisateurs” sur les modèles Meta.

À quoi s’attendre demain

La concurrence entre ChatGPT, Claude, Gemini, LLaMA et autres profite fortement aux consommateurs comme aux entreprises – la qualité de l’IA progresse, les options d’accès se multiplient. Pour l’avenir, attendez-vous à plus de convergence : modèles fermés adoptant les pratiques open (OpenAI envisage un kit de déploiement sur site sécurisé ; Google open source des petits modèles), et modèles open incorporant les avancées techniques issues de la recherche close.

Pour les utilisateurs, cela signifie plus de choix et probablement des coûts réduits. Exécuter une IA puissante pourrait bientôt coûter aussi peu cher qu’héberger un serveur web, grâce aux optimisations. Les entreprises utiliseront probablement un portefeuille de LLM : peut-être un modèle fermé de pointe pour les étapes de raisonnement cruciales, un modèle ouvert pour la synthèse de données sensibles, et quelques modèles spécialisés pour des tâches comme l’OCR ou le code.

En choisissant le « bon » LLM, gardez à l’esprit qu’il n’existe pas de solution universelle. Définissez ce que « bon » signifie pour vous – le plus rapide ? le moins cher ? le plus précis ? le plus privé ? – et utilisez les comparaisons ci-dessus comme guide. Ce qui est formidable, c’est que vous pouvez expérimenter plusieurs de ces modèles gratuitement ou à coût minime (par exemple, via des essais gratuits ou des téléchargements ouverts). C’est une bonne pratique de prototyper votre cas d’usage avec 2 ou 3 modèles différents pour voir la qualité des résultats, puis décider.

Une chose est certaine : les LLM sont là pour rester, et ils continueront de s’améliorer. Garder un œil sur ce domaine en rapide évolution est judicieux. S’abonner à des actualités sur l’IA, essayer les nouvelles versions de modèles (il semble y avoir un nouveau « GPT-killer » tous les quelques mois !), et éventuellement établir une relation avec plusieurs fournisseurs d’IA peut garantir que vous avez toujours le meilleur outil à portée de main. Que vous soyez un utilisateur final désirant un assistant intelligent ou une entreprise cherchant à intégrer l’IA à ses produits, les possibilités n’ont jamais été aussi passionnantes.

Dans cette nouvelle ère de l’IA, la connaissance est le pouvoir – à la fois la connaissance que ces LLM contiennent, et celle sur la façon dont ils diffèrent. Espérons que ce rapport vous a donné les clés de la seconde, afin que vous puissiez exploiter pleinement la première.