Depuis 2023, chaque semaine voit naître un nouveau modèle d’IA.
Open-source, closed, API, fine-tunable, multilingue, ultra-spécialisé, hébergeable ou non. Le nombre de LLM disponibles pour les entreprises a explosé.
Mais avec cette profusion vient la confusion.
Quel modèle utiliser ? GPT-4, Claude, Mistral, LLaMA, Gemini, Mixtral ?
Faut-il s’auto-héberger ? Utiliser une API ? Choisir un fournisseur souverain ?
Quel modèle pour du support client ? Pour automatiser des tâches internes ? Pour un copilote juridique ?
Voici un guide opérationnel pour vous aider à faire les bons choix, en fonction de vos cas d’usage, vos contraintes techniques, vos données, votre stack, vos objectifs de performance ou de souveraineté.
Un LLM n’est pas une fin en soi. C’est un moteur.
La question n’est pas « quel est le meilleur modèle ? »
La vraie question est :
Quel modèle me permet de délivrer la valeur que j’attends, avec le meilleur ratio précision / coût / maintenance / scalabilité / conformité ?
Un LLM est un moteur, que vous allez exploiter à travers une stack, dans un produit ou un process, pour un utilisateur final (interne ou client).
C’est cette chaîne de valeur qu’il faut optimiser — pas la fiche technique du modèle.
Les 5 critères clés pour choisir un LLM en entreprise
Avant même de comparer les modèles, posez-vous ces 5 questions :
1. Cas d’usage visé
Est-ce que je cherche à :
- Automatiser un process interne ?
- Créer un copilote ou un chatbot ?
- Construire un produit SaaS ?
- Résumer, classer, extraire de l’information ?
- Générer du code, du contenu, des recommandations ?
Chaque cas d’usage implique des exigences différentes : précision, vitesse, contexte, contrôlabilité.
2. Niveau de sensibilité / confidentialité des données
- Est-ce que les données manipulées sont sensibles (juridiques, RH, santé, client, bancaire) ?
- Ai-je besoin de souveraineté (on-prem, cloud français, RGPD, hébergement européen) ?
- Est-ce que les prompts et outputs doivent rester 100 % confidentiels (ex : propriété intellectuelle) ?
Ces éléments orientent fortement vers du open source auto-hébergé ou des LLM souverains (Mistral, Le Chat).
3. Niveau technique interne / capacité d’intégration
- Ai-je une équipe tech capable d’intégrer, héberger, fine-tuner, versionner ?
- Est-ce que je cherche une solution clé en main ou une API modulaire ?
- Ai-je besoin d’un support / SLA / gouvernance technique ?
Une startup early-stage n’aura pas les mêmes arbitrages qu’un groupe corporate avec DSI, CTO et équipes IA.
4. Budget et scalabilité
- Vais-je utiliser le LLM de manière ponctuelle ou intensive ?
- Dois-je traiter 100 requêtes / jour ou 100 000 ?
- Ai-je besoin d’un contrôle fin sur les coûts / consommation ?
Certaines API (GPT-4, Claude) peuvent être coûteuses à scale.
Des modèles open-source ou quantisés permettent un meilleur contrôle long terme.
5. Langues et marchés
- Mon usage est-il 100 % francophone ?
- Est-ce que la qualité des réponses en français est critique ?
- Est-ce que j’ai besoin d’un modèle multilingue natif ?
Certains modèles open-source outperforment OpenAI en français.
Tableau comparatif des LLM majeurs en 2024
| Modèle | Type | Points forts | Limites | Idéal pour |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4 (OpenAI) | API SaaS | Très bon raisonnement, peu d’hallucinations | Coûteux, black-box, pas hébergeable | Cas complexes, copilotes premium |
| Claude 2.1 (Anthropic) | API SaaS | Long contexte, très bonne compréhension texte | Encore en beta pour certaines features | Chat internes, support documentaire |
| Mistral / Mixtral | Open-source | Très bon en français, rapide, hébergeable | Moins de safety par défaut | Cas internes, souverains, on-prem |
| LLaMA 2 / CodeLLaMA (Meta) | Open-source | Très bon sur code, communauté active | Poids / perfs variables | Génération de code, assistants tech |
| Gemini (Google) | API SaaS | Multi-modalité, intégration Google | Encore instable / opaque | Cas grand public / Google-centric |
| Le Chat (Mistral / Hugging Face / BPI) | Open-source hosted FR | Souverain, éthique, francophone | Jeune, peu de support pro | Collectivités, éducation, RH publiques |
Quel modèle pour quel cas d’usage ?
1. FAQ interne ou knowledge base (support RH, produit, client)
→ Claude (si API + sécurité)
→ Mistral / Mixtral (si self-hosted)
→ GPT-4 si budget élevé ou question complexe
2. Copilote métier (sales, juridique, produit…)
→ GPT-4 (pour raisonnement et hallucination basse)
→ Mistral + RAG bien construit
→ Claude pour documents internes longs
3. Chatbot client-facing sur site web
→ GPT-3.5 Turbo (coût / vitesse)
→ Claude Instant
→ Mixtral pour les sites FR souverains ou low-cost
4. Analyse de documents longs (contrats, CGV, PDF internes…)
→ Claude 2.1 (capacité > 100K tokens)
→ GPT-4 Turbo
→ RAG + Mixtral en local pour cas RGPD
5. Copilote développeur
→ CodeLLaMA
→ GPT-4 Turbo
→ StarCoder2 ou WizardCoder si budget limité
SaaS, Open-source ou hébergement souverain : comment trancher
| Option | Avantages | Inconvénients | Exemples |
|---|---|---|---|
| API SaaS (OpenAI, Anthropic) | Facile à intégrer, rapide, support | Pas souverain, coût élevé à scale | GPT-4, Claude, Gemini |
| Open-source hébergé (Mistral, LLaMA, etc.) | Contrôle, coût, souveraineté | Maintenance, infra, compétences requises | Mixtral, Qwen, Nous Hermes |
| Hébergement souverain externalisé | Souverain + hébergé en France | Moins flexible | Le Chat, HuggingFace inference endpoints |
Règle simple :
- Early stage = API rapide + prototypage GPT / Claude
- Phase scale ou data sensible = stack open-source souveraine maîtrisée
Et si vous ne voulez pas choisir qu’un seul LLM ?
Les meilleurs produits IA de 2024 seront multi-modèles.
On appelle cela le « Router LLM » ou « Mixture of Experts » :
- GPT-4 pour les cas complexes (raisonnement)
- GPT-3.5 ou Claude Instant pour les cas simples (FAQ)
- Mistral pour les cas internes / sensibles
- Claude 2.1 pour les longs documents
- LLaMA pour génération de code
C’est votre « orchestrateur » (LangChain, CrewAI, Flowise) qui décide quel LLM appeler selon la tâche.
Ce qu’il ne faut pas faire
- Choisir un modèle « parce qu’il est open-source » sans vérifier ses performances réelles
- Surpayer GPT-4 là où GPT-3.5 suffit
- Implanter un modèle non hébergeable pour des cas RGPD critiques
- Croire que changer de modèle réglera un problème de prompting ou d’UX
- Choisir un LLM sans penser au monitoring, au feedback utilisateur, au versioning des prompts
En résumé
| Contexte | Choix conseillé |
|---|---|
| POC rapide | GPT-4 ou Claude |
| MVP IA interne | Mistral / Mixtral |
| Chatbot client grand public | Claude Instant / GPT-3.5 |
| Support documentaire long | Claude 2.1 |
| Copilote juridique | GPT-4 + RAG sécurisé |
| Scalabilité + RGPD | Stack open-source hébergée (Mixtral + Qdrant) |
Le bon choix de LLM ne se voit pas sur le papier.
Il se révèle dans l’usage : précision des réponses, satisfaction utilisateur, robustesse, coût réel à l’usage.
Vous n’avez pas besoin du meilleur modèle IA.
Vous avez besoin du modèle qui délivre la meilleure valeur business dans votre contexte.