Choisir le Bon LLM : Le Guide Pratique

Avec la multiplication des modèles de langage, choisir le bon LLM peut sembler complexe. Voici comment prendre la bonne décision sans se perdre dans le marketing.

Les Leaders du Marché (2024)

Modèle	Forces	Faiblesses	Prix	Meilleur pour
Claude 3.5	Raisonnement, code	Contexte limité (200K)	$20/mois	Développement, analyse
GPT-4 Turbo	Polyvalent	Coût élevé	Usage tokens	Raisonnement complexe
Gemini 1.5	Multimodal, cheap	Moins fiable	Variable	Images + texte
Mistral Large	Coût	Performance inférieure	$2-5/mois	Usage général, budget

Par Cas d’Usage

Code et Développement

Outil	Score code	Score général	Coût
Claude 3.5	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	$$
GPT-4	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	$$$
Codestral	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	$
DeepSeek Coder	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	$ (local)

Recommandation : Claude 3.5 pour la qualité, DeepSeek Coder pour le coût.

Rédaction et Contenu

Outil	Style	Créativité	Factualité	Coût
Claude 3.5	Formel	Variable	⭐⭐⭐⭐⭐	$$
ChatGPT	Convers.	Élevée	⭐⭐⭐	$$
Llama 3	Variable	Variable	⭐⭐	$ (local)

Recommandation : Claude pour les docs formels, ChatGPT pour le contenu marketing.

Analyse de Documents

Outil	Long contexte	Vitesse	Prix
Claude 3.5	200K tokens	Rapide	$$
Gemini 1.5	1M tokens	Très rapide	$
GPT-4	128K tokens	Moyenne	$$$

Recommandation : Gemini pour les très longs documents, Claude pour la qualité.

Multimodal (Texte + Image)

Outil	Images	Vidéo	Audio	Prix
Gemini 1.5	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	$
GPT-4	⭐⭐⭐⭐	❌	❌	$$$
Claude 3.5	⭐⭐⭐	❌	❌	$$

Recommandation : Gemini 1.5 Pro pour le multimodal.

Benchmarks : Ce que les chiffres disent

MMLU (Massive Multitask Language Understanding)

Modèle	Score	Classement
GPT-4	86.4%	#1
Claude 3 Opus	85.5%	#2
Gemini 1.5	83.7%	#3
Claude 3.5	81.2%	#4

HumanEval (Génération de Code)

Modèle	Score	Classement
Claude 3.5	96.4%	#1
GPT-4	87.3%	#2
Gemini 1.5	82.8%	#3
DeepSeek Coder 33B	91.2%	#2 (spécialisé)

GSM8K (Mathématiques)

Modèle	Score	Classement
GPT-4	92.0%	#1
Claude 3 Opus	88.3%	#2
Gemini 1.5	84.1%	#3

Comment choisir ?

Étape 1 : Définis ton cas d’usage principal

Profil	Priorité	LLM recommandé
Développeur	Code, rapidité	Claude 3.5
Marketeur	Créativité, ton	ChatGPT ou Claude
Data scientist	Analyse, R	GPT-4 ou Claude
Startup	Coût, performance	Mistral ou DeepSeek
Enterprise	Fiabilité, support	Claude ou GPT-4

Étape 2 : Évalue tes contraintes

Contrainte	Options
Budget limité	Mistral, Llama 3 (local), DeepSeek
Confidentialité	Llama 3, DeepSeek (local)
Performance	Claude 3.5, GPT-4
Simplicité	ChatGPT, Claude (web interface)
Multimodal	Gemini 1.5

Étape 3 : Teste avant de t’engager

Plan de test (1 semaine) :

1. Jour 1-2 : Teste 2-3 modèles sur tes cas d’usage
2. Jour 3-4 : Évalue la qualité, la vitesse, le coût
3. Jour 5 : Compare les résultats et prends une décision

Coûts réels (2024)

Cloud APIs

Modèle	Input	Output	Exemple 100K mots
GPT-4 Turbo	$0.01/1K	$0.03/1K	~$10-20
Claude 3.5	$0.003/1K	$0.015/1K	~$5-10
Gemini 1.5	$0.00125/1K	$0.005/1K	~$3-8
Mistral Large	$0.003/1K	$0.003/1K	~$5

Self-hosted

Modèle	Hardware	Coût mensuel (approx)
Llama 3 70B	2x A100 (40GB)	$2000-3000
Llama 3 8B	1x A10G (24GB)	$300-500
DeepSeek 67B	2x A100	$2000-2500

Note : Self-hosted vaut seulement si tu as un usage intensif (>10M tokens/mois) ou des besoins de confidentialité stricts.

Pièges à éviter

1. Le hype vs la réalité

Marketing : “Notre modèle bat GPT-4 sur tous les benchmarks” Réalité : Benchmarks ≠ performance réelle

Solution : Teste sur tes propres données et cas d’usage.

2. Over-engineering

Problème : Utiliser GPT-4 pour des tâches simples.

Solution : GPT-3.5 ou des modèles plus petits suffisent souvent.

3. Vendor lock-in

Problème : Construire tout ton produit autour d’un seul fournisseur.

Solution : Abstraction layer pour pouvoir changer de modèle facilement.

Stack recommandée

Pour les développeurs

Écriture complexe → Claude 3.5
Autocomplétion rapide → Cursor (Claude + GPT)
Tests → Codestral ou Claude 3.5
Documentation → Claude 3.5

Pour les entreprises

Raisonnement complexe → GPT-4 ou Claude 3 Opus
Cas général → Claude 3.5 Sonnet
Multimodal → Gemini 1.5 Pro
Coût → Mistral ou Llama 3 (self-hosted)

Pour les startups

MVP → GPT-3.5 ou Mistral (coût)
Scale → Claude 3.5 (performance)
Confidentialité → Llama 3 (local)

En savoir plus

• Introduction aux LLM - Comprendre les fondamentaux
• Histoire des LLM - De BERT à Claude
• Applications IA - Cas d’usage réels
• Outils IA - Écosystème complet

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Le meilleur LLM n’existe pas. Il y a le meilleur LLM pour ton cas d’usage, ton budget, et tes contraintes. La clé : tester, mesurer, et adapter. Commence avec 2-3 modèles, teste sur des cas réels, et garde celui qui te donne les meilleurs résultats.