Comparatif des modèles d'IA générative : quel est le meilleur en février 2025 ?
Notre outil permet de sélectionner les meilleurs modèles d'intelligence artificielle générative adaptés à vos besoins.
Nouveaux modèles, nouvelles fonctionnalités, nouvelles promesses... Difficile de s'y retrouver dans le monde de plus en plus grand de l'IA générative, avec des acteurs - OpenAI, Google, Anthropic, Mistral AI et consorts – qui rivalisent d'annonces. Face à cette avalanche, comment identifier les modèles véritablement pertinents pour votre entreprise ? Le JDN a développé un comparateur permettant de filtrer les modèles selon vos critères : modalités (texte, image, audio, vidéo), couts, taille, propriétaire, scores de performance (MMLU, MMMU, MATH) et considérations éthiques. Bien sûr, cet outil sera mis à jour en continu.
Comment les modèles sont-ils sélectionnés ?
Nous avons d'abord intégré les modèles des leaders du secteur - OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Microsoft, AWS, Mistral AI, xAI, Meta et Adobe - qui dominent l'innovation en matière de LLM et de génération d'images. Mais nous allons plus loin. Cette base a été enrichie par les 40 meilleurs modèles de la Chatbot Arena LLM Leaderboard, un classement faisant référence auprès des professionnels. Tout n'est pas figé. Nous alimentons avec régularité ce comparateur pour ajouter de nouveaux modèles au fil de leurs sorties.
Cout, taille, éthique : quels sont nos critères ?
Commençons avec le coût : pour les modèles accessibles via API, nous nous sommes basés sur le prix au token communiqué par les éditeurs. Pour les modèles open source, nous avons estimé les coûts en fonction des ressources computationnelles nécessaires : plus un modèle compte de paramètres, plus son inférence sera coûteuse en ressources.
La taille des modèles fait l'objet de nombreux débats dans la communauté scientifique. Nous avons opté pour une classification en trois catégories :
- les petits modèles : moins de 10 milliards de paramètres)
- les modèles de taille moyenne : 10 à 40 milliards
- les grands modèles : plus de 40 milliards
Pour les modèles propriétaires dont la taille exacte n'est pas communiquée, nous nous sommes appuyés sur les papiers de recherche qui donnent une idée des ordres de grandeur.
Pour l'aspect éthique et avec des modèles propriétaires, nous avons vérifié la présence de filtres de sécurité robustes. Pour les modèles open source, nous avons examiné l'intégration de mécanismes de sécurité directement dans le modèle (RLHF, SFT, Constitutional AI...).
Trois benchmarks : MMLU, MMMU et MATH
Pour évaluer objectivement les performances des modèles, nous nous sommes concentrés sur trois indicateurs clés.
Le benchmark MMLU (Massive Multitask Language Understanding) soumet les modèles à un test de connaissances couvrant 57 domaines différents : médecine, droit, mathématiques, histoire... Nous l'avons sélectionné pour sa capacité à évaluer la polyvalence des modèles et leur aptitude à performer sur des tâches variées.
Le benchmark MATH confronte les modèles à des problèmes mathématiques complexes, de l'algèbre à la géométrie en passant par le calcul. Nous l'avons choisi pour sa capacité à évaluer le raisonnement logique des modèles, une compétence cruciale pour le déploiement d'agents autonomes en 2025.
Enfin, MMMU (Massive MultiModal Understanding) teste la compréhension des modèles face à des contenus visuels : graphiques, schémas, images... Nous l'avons retenu pour sa capacité à évaluer les compétences multimodales des modèles, devenues essentielles dans de nombreux cas d'usage professionnels.
Précision importante, nous avons choisi de nous baser uniquement sur les scores communiqués par les éditeurs eux-mêmes. Par conséquent, l'absence de score pour certains benchmarks s'explique soit par la non-pertinence du test (par exemple, évaluer MMMU pour un modèle non multimodal) ou par l'absence de communication de l'éditeur sur la métrique. Ces trois benchmarks, bien que révélateurs, ne sont qu'une partie de l'équation. Nous vous invitons à considérer l'ensemble des critères avant d'appuyer votre décision.
Le cas des modèles de génération d'images
Pour les modèles de génération d'images, deux architectures techniques coexistent : certains modèles comme Gemini Flash 2.0 ou Aurora analysent directement l'image source, quand d'autres utilisent un LLM intermédiaire pour transformer l'image en description textuelle avant génération. Cette nuance technique n'impacte pas notre classification : nous considérons qu'un modèle accepte une modalité dès lors qu'il peut la traiter, indépendamment de son architecture interne. Pour chaque modèle, nous avons vérifié les modalités d'entrée officiellement dans leurs API sans tenir compte de l'orchestration interne.