GPT-4, Claude, Mistral, LLaMA : comment choisir son LLM

"On veut utiliser ChatGPT" — c'est souvent la première phrase que j'entends. Mais ChatGPT n'est qu'une interface. Derrière, il y a GPT-4, GPT-3.5... et des dizaines d'alternatives parfois meilleures pour votre cas.

Les 4 grandes familles de LLM en 2025

OpenAI (GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-3.5)

Forces :

• Le plus polyvalent et le plus connu
• Excellent en raisonnement complexe
• Écosystème riche (plugins, GPTs, assistants API)
• Documentation abondante

Faiblesses :

• Coût élevé (GPT-4 : ~30€/million de tokens)
• Données hébergées aux USA
• Pas de déploiement on-premise

Idéal pour : Cas d'usage généraux, prototypage rapide, entreprises sans contraintes de souveraineté.

Anthropic (Claude 3 Opus, Sonnet, Haiku)

Forces :

• Fenêtre de contexte massive (200K tokens)
• Excellent en analyse de documents longs
• Réponses plus nuancées et moins "marketing"
• Meilleur suivi des instructions complexes

Faiblesses :

• Moins d'intégrations tierces
• API parfois moins stable

Idéal pour : Analyse de contrats, synthèse de documents, cas nécessitant beaucoup de contexte.

Mistral (Mistral Large, Medium, Small)

Forces :

• Entreprise française → conformité RGPD facilitée
• Excellent rapport qualité/prix
• Modèles open-weight disponibles
• Performances proches de GPT-4 pour moins cher

Faiblesses :

• Écosystème moins mature
• Moins de ressources communautaires

Idéal pour : Entreprises françaises soucieuses de souveraineté, cas d'usage standards à budget maîtrisé.

Meta (LLaMA 3, Code LLaMA)

Forces :

• Open source → déploiement on-premise possible
• Pas de coût par token (juste l'infra)
• Contrôle total sur les données
• Fine-tuning possible

Faiblesses :

• Nécessite une équipe technique
• Coûts d'infrastructure (GPU)
• Performances légèrement inférieures aux modèles propriétaires

Idéal pour : Entreprises avec données sensibles, cas nécessitant du fine-tuning, équipes tech solides.

Ma grille de décision

Mon conseil : commencez par le problème

Ne choisissez pas un LLM parce qu'il est "le meilleur". Choisissez-le parce qu'il résout votre problème au meilleur rapport efficacité/coût/conformité.

Dans mes missions, je teste systématiquement 2-3 modèles sur vos données réelles avant de recommander. Les benchmarks publics ne valent rien comparés à un test sur votre cas d'usage.