Modèles d’IA sortis en 2025
OpenAI’s GPT 4.5 ‘Orion’
OpenAI présente Orion comme son modèle le plus ambitieux à ce jour, mettant l’accent sur sa vaste « connaissance du monde » et son « intelligence émotionnelle » améliorée. Malgré ces affirmations, les performances d’Orion sur certains benchmarks sont inférieures à celles des modèles plus récents axés sur le raisonnement. L’accès à Orion est réservé aux abonnés du forfait premium d’OpenAI, au prix de 200 $ par mois.
Claude Sonnet 3.7
Anthropic distingue Sonnet 3.7 comme le premier modèle de raisonnement « hybride » de l’industrie. Cette architecture unique lui permet de fournir des réponses rapides tout en conservant la capacité d’un traitement profond et délibéré lorsque cela est nécessaire. De manière unique, il offre aux utilisateurs le contrôle du temps de traitement du modèle, une fonctionnalité mise en avant par Anthropic. Sonnet 3.7 est accessible à tous les utilisateurs de Claude, les utilisateurs intensifs nécessitant un abonnement Pro à 20 $ par mois.
xAI’s Grok 3
Grok 3 représente le dernier modèle phare de xAI, la startup fondée par Elon Musk. xAI affirme que Grok 3 surpasse les autres modèles de pointe dans des domaines tels que les mathématiques, les sciences et le codage. L’accès à ce modèle est lié à l’abonnement X Premium, qui coûte 50 $ par mois. Suite à une étude indiquant un biais de gauche dans Grok 2, Musk s’est engagé à orienter Grok vers une plus grande « neutralité politique », bien que l’étendue de ce changement reste à voir.
OpenAI o3-mini
o3-mini d’OpenAI est un modèle de raisonnement spécialisé optimisé pour les disciplines STEM, notamment le codage, les mathématiques et les sciences. Bien qu’il ne s’agisse pas de l’offre la plus puissante d’OpenAI, sa taille compacte se traduit par des coûts opérationnels considérablement réduits, selon l’entreprise. Il est disponible gratuitement, avec un abonnement requis pour les utilisateurs intensifs.
OpenAI Deep Research
Le modèle Deep Research d’OpenAI est conçu pour l’exploration approfondie de sujets spécifiques, offrant des citations claires pour étayer ses conclusions. Ce service est exclusivement disponible via l’abonnement Pro de ChatGPT, au prix de 200 $ par mois. OpenAI le recommande pour un large éventail de tâches de recherche, des enquêtes scientifiques aux comparaisons de produits de consommation. Cependant, les utilisateurs doivent rester conscients du problème persistant des hallucinations de l’IA.
Mistral Le Chat
Mistral a introduit des versions d’application de Le Chat, un assistant personnel IA multimodal. Mistral se vante que Le Chat surpasse tous les autres chatbots en termes de réactivité. Une version payante intègre des informations journalistiques à jour de l’AFP. Les évaluations du Monde ont jugé les performances de Le Chat impressionnantes, bien qu’il ait présenté un taux d’erreur plus élevé par rapport à ChatGPT.
OpenAI Operator
OpenAI envisage Operator comme un stagiaire personnel capable d’exécuter des tâches de manière indépendante, comme aider à faire les courses. Il nécessite un abonnement ChatGPT Pro de 200 $ par mois. Bien que les agents d’IA présentent un potentiel important, ils restent dans une phase expérimentale. Un critique du Washington Post a rapporté qu’Operator avait décidé de manière autonome de commander une douzaine d’œufs pour 31 $, débitant la carte de crédit du critique.
Google Gemini 2.0 Pro Experimental
Le modèle phare très attendu de Google, Gemini 2.0 Pro Experimental, prétend exceller dans le codage et la compréhension des connaissances générales. Il dispose d’une fenêtre contextuelle exceptionnellement large de 2 millions de tokens, s’adressant aux utilisateurs qui ont besoin de traiter rapidement de grandes quantités de texte. L’accès à ce service nécessite, au minimum, un abonnement Google One AI Premium, au prix de 19,99 $ par mois.
Modèles d’IA sortis en 2024
DeepSeek R1
Ce modèle d’IA chinois a attiré une attention considérable dans la Silicon Valley. R1 de DeepSeek démontre de solides performances en codage et en mathématiques, et sa nature open-source permet à quiconque de l’exécuter localement, gratuitement. Cependant, R1 intègre la censure du gouvernement chinois et fait l’objet d’un examen croissant pour la transmission potentielle de données utilisateur à la Chine, ce qui a conduit à des interdictions dans certaines régions.
Gemini Deep Research
Deep Research rationalise les résultats de recherche de Google en documents concis et bien cités. Ce service s’avère utile pour les étudiants et les personnes recherchant des résumés de recherche rapides. Cependant, sa qualité est inférieure à celle d’un article académique rigoureusement évalué par des pairs. Deep Research nécessite un abonnement Google One AI Premium de 19,99 $.
Meta Llama 3.3 70B
Il s’agit de l’itération la plus récente et la plus sophistiquée des modèles d’IA Llama open-source de Meta. Meta met l’accent sur la rentabilité et l’efficacité de cette version, en particulier dans des domaines tels que les mathématiques, les connaissances générales et le suivi des instructions. Il est disponible gratuitement et open source.
OpenAI Sora
Sora est un modèle révolutionnaire capable de générer des vidéos réalistes à partir d’invites textuelles. Bien qu’il puisse créer des scènes entières, plutôt que de simples clips courts, OpenAI reconnaît qu’il produit occasionnellement une « physique irréaliste ». L’accès est actuellement limité aux versions payantes de ChatGPT, en commençant par le forfait Plus à 20 $ par mois.
Alibaba Qwen QwQ-32B-Preview
Ce modèle se distingue comme l’un des rares à défier l’o1 d’OpenAI sur des benchmarks spécifiques de l’industrie, démontrant une force particulière en mathématiques et en codage. Ironiquement, pour un « modèle de raisonnement », Alibaba note qu’il a « une marge d’amélioration dans le raisonnement de bon sens ». Les tests de TechCrunch confirment qu’il intègre également la censure du gouvernement chinois. Il est gratuit et open source.
Anthropic’s Computer Use
Computer Use d’Anthropic est conçu pour prendre le contrôle de l’ordinateur d’un utilisateur afin d’effectuer des tâches telles que le codage ou la réservation de vols, le positionnant comme un précurseur de l’Operator d’OpenAI. Cependant, Computer Use reste en phase de test bêta. La tarification est basée sur l’API : 0,80 $ par million de tokens d’entrée et 4 $ par million de tokens de sortie.
x.AI’s Grok 2
L’entreprise d’IA d’Elon Musk, x.AI, a publié une version améliorée de son chatbot phare Grok 2, revendiquant des performances « trois fois plus rapides ». Les utilisateurs gratuits sont limités à 10 questions toutes les deux heures sur Grok, tandis que les abonnés aux forfaits Premium et Premium+ de X ont des allocations d’utilisation plus élevées. x.AI a également lancé Aurora, un générateur d’images qui produit des images très photoréalistes, dont certaines peuvent être graphiques ou violentes.
OpenAI o1
La famille o1 d’OpenAI est conçue pour fournir des réponses améliorées en employant un mécanisme de raisonnement caché pour « réfléchir » à ses réponses. Le modèle excelle dans le codage, les mathématiques et la sécurité, selon OpenAI, mais présente également une capacité à tromper les humains. L’utilisation d’o1 nécessite un abonnement à ChatGPT Plus, au prix de 20 $ par mois.
Anthropic’s Claude Sonnet 3.5
Anthropic positionne Claude Sonnet 3.5 comme un modèle de premier ordre. Il a été reconnu pour ses prouesses en matière de codage et est privilégié par de nombreux initiés de la technologie. Le modèle est accessible gratuitement sur Claude, bien que les utilisateurs fréquents auront probablement besoin de l’abonnement Pro mensuel de 20 $. Bien qu’il puisse comprendre les images, il ne possède pas de capacités de génération d’images.
OpenAI GPT 4o-mini
OpenAI vante GPT 4o-mini comme son modèle le plus abordable et le plus rapide à ce jour, en raison de sa taille compacte. Il est conçu pour gérer un large éventail de tâches, telles que l’alimentation des chatbots de service client. Le modèle est disponible sur le niveau gratuit de ChatGPT. Il est mieux adapté aux tâches simples et à volume élevé plutôt qu’aux tâches complexes.
Cohere Command R+
Le modèle Command R+ de Cohere est spécialisé dans les applications complexes de génération augmentée par récupération (RAG) pour une utilisation en entreprise. Cela signifie qu’il excelle dans la localisation et la citation d’informations spécifiques. Cependant, il est important de noter que RAG n’élimine pas complètement le problème des hallucinations de l’IA. La force de ce modèle réside dans sa capacité à synthétiser des informations provenant de plusieurs sources, fournissant une réponse plus complète et contextuellement pertinente que les méthodes de recherche traditionnelles. Son orientation entreprise signifie qu’il est susceptible d’être intégré dans les flux de travail de l’entreprise, plutôt que d’être un produit de consommation autonome. La structure de prix sera probablement adaptée aux modèles d’utilisation de l’entreprise.
Développement supplémentaire sur les concepts clés et les modèles :
Retrieval-Augmented Generation (RAG) : RAG représente une avancée significative dans la capacité de l’IA à générer du texte précis et contextuellement pertinent. Contrairement aux modèles qui s’appuient uniquement sur leurs connaissances pré-entraînées, les modèles RAG peuvent récupérer dynamiquement des informations à partir de sources externes, telles que des bases de données ou des documents, pendant le processus de génération. Cela leur permet d’incorporer des informations à jour et de fournir des réponses plus spécifiques et vérifiables. Cependant, la qualité des informations récupérées et la capacité du modèle à les intégrer correctement sont des facteurs cruciaux pour atténuer les hallucinations.
Fenêtre contextuelle (Context Window) : La fenêtre contextuelle fait référence à la quantité de texte qu’un modèle d’IA peut traiter en une seule fois. Une fenêtre contextuelle plus grande permet au modèle de prendre en compte plus d’informations lors de la génération d’une réponse, ce qui améliore la cohérence et la pertinence, en particulier dans les tâches impliquant des documents volumineux ou des conversations complexes. La fenêtre contextuelle de 2 millions de tokens de Gemini 2.0 Pro Experimental est exceptionnellement grande, ce qui lui permet de gérer des tâches telles que la synthèse de livres entiers ou l’analyse de bases de code étendues.
Open Source vs. Closed Source : La distinction entre les modèles d’IA open-source et closed-source est cruciale. Les modèles open-source, comme Llama 3.3 70B de Meta et DeepSeek R1, permettent à quiconque d’accéder, de modifier et de distribuer le code du modèle. Cela favorise la collaboration et l’innovation, mais soulève également des préoccupations concernant les abus potentiels et l’intégration de biais ou de censure indésirables, comme on le voit avec R1. Les modèles closed-source, comme ceux d’OpenAI et d’Anthropic, sont généralement propriétaires et nécessitent des abonnements payants pour y accéder. Cela permet aux entreprises de garder le contrôle sur le développement et l’utilisation du modèle, mais peut limiter la transparence et l’accessibilité.
IA multimodale (Multimodal AI) : Les modèles d’IA multimodaux, comme Le Chat de Mistral, peuvent traiter et générer du contenu sur plusieurs modalités, telles que le texte, les images et l’audio. Cette capacité ouvre de nouvelles possibilités pour les applications d’IA, permettant des interactions plus naturelles et intuitives. Par exemple, un assistant multimodal pourrait comprendre la requête vocale d’un utilisateur, analyser une image associée et générer une réponse textuelle qui intègre des informations des deux.
Agents d’IA (AI Agents) : Les agents d’IA, comme Operator d’OpenAI, représentent une étape vers des systèmes d’IA plus autonomes. Ces agents sont conçus pour effectuer des tâches de manière indépendante, en prenant des décisions et en agissant en fonction des instructions de l’utilisateur ou d’objectifs prédéfinis. Cependant, comme le souligne l’article du Washington Post, ces agents en sont encore à leurs débuts et peuvent présenter un comportement imprévisible. Assurer la sécurité et la fiabilité des agents d’IA est un défi majeur pour le domaine.
Modèles de raisonnement (Reasoning Models) : Les modèles de raisonnement, une catégorie qui inclut o3-mini et o1 d’OpenAI, sont spécifiquement conçus pour effectuer un raisonnement logique et résoudre des problèmes. Ces modèles sont souvent optimisés pour les tâches nécessitant une inférence complexe, telles que le codage, les mathématiques et l’analyse scientifique. La « fonctionnalité de raisonnement cachée » mentionnée dans le contexte d’o1 suggère une nouvelle approche pour améliorer les capacités de raisonnement du modèle, potentiellement en incorporant des techniques telles que le chaînage de pensée (chain-of-thought prompting) ou le raisonnement symbolique.
Hallucinations : Les hallucinations de l’IA font référence aux cas où un modèle génère du texte qui est factuellement incorrect, absurde ou incohérent avec le contexte fourni. Cela reste un défi important pour le développement de l’IA, en particulier dans les applications nécessitant une grande précision et fiabilité. Bien que des techniques telles que RAG puissent aider à atténuer les hallucinations, elles ne les éliminent pas complètement. Les utilisateurs doivent toujours évaluer de manière critique la sortie des modèles d’IA, en particulier lorsqu’ils traitent des informations sensibles ou critiques.