GPT-4.5, Gemini 1.5 Pro, Claude 3, Mixtral… Quel modèle d’IA générative choisir en 2025 ?
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16.03.20
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Le marché des modèles de langage (LLM) s’est intensément diversifié. Alors qu’OpenAI dominait jusque-là avec GPT-4, 2024 et 2025 ont vu l’émergence de nouveaux leaders : Google avec Gemini 1.5 Pro, Anthropic avec Claude 3, Mistral avec Mixtral, ou encore des modèles open source puissants comme DeepSeek, O1 ou O3.
Aujourd’hui, choisir un modèle LLM ne se résume plus à « quel est le plus performant ? » mais à « quel est le plus adapté à mon usage ? »
Voici une analyse claire et structurée des meilleurs modèles LLM disponibles, basée sur les tests réalisés chez Slash Tech à travers des projets variés : MVP générés par prompts, copilotes IA, agents métier, génération de code, traitement documentaire, etc.
GPT-4.5 (OpenAI)
Statut : modèle propriétaire – via ChatGPT Plus ou API OpenAI (nom de code : Orion)
Fenêtre de contexte : 128k tokens
OpenAI a lancé GPT-4.5 début 2025. Il améliore significativement la gestion de la complexité des requêtes, réduit les hallucinations, et accélère les temps de réponse. Il reste aujourd’hui un modèle de référence pour la polyvalence, la fiabilité et la qualité de code généré.
Idéal pour :
• Génération de code fiable (prompt engineering, back/front-end, automatisation)
• Rédaction de contenus techniques, juridiques ou structurés
• Conception d’agents IA généralistes ou no-code
• MVP nécessitant robustesse, documentation, maintenabilité
Limites :
• Coût relativement élevé en API
• Modèle fermé (pas de contrôle sur les poids ou l’architecture)
Il n’existe pas de meilleur modèle, mais un modèle adapté à chaque cas d’usage : l’enjeu n’est plus de choisir le plus puissant, mais celui qui répond le mieux à vos contraintes de performance, de souveraineté ou de scalabilité.
Gemini 1.5 Pro (Google)
Statut : modèle propriétaire – disponible via Gemini Advanced (avec API)
Fenêtre de contexte : jusqu’à 1 million de tokens
Le point fort de Gemini 1.5 Pro est sa capacité à ingérer des volumes massifs d’information. Il peut lire 2 000 pages de texte, 60 000 lignes de code ou des vidéos de plusieurs heures. Il est également nativement multimodal, avec de très bonnes performances sur l’analyse de documents mixtes.
Idéal pour :
• Analyse de corpus documentaire volumineux (rapports, contrats, données clients)
• Compréhension de code en masse
• Génération de synthèses à partir de contenus complexes
• Copilotes internes métiers ou assistants documentaires
Limites :
• Moins de compatibilité avec les outils tiers (Copilot, LangChain, etc.)
• Moins fluide en écriture que GPT-4.5 pour certains formats longs
Claude 3 (Anthropic)
Statut : modèle propriétaire – décliné en Opus, Sonnet et Haiku
Fenêtre de contexte : 200k à 1 million de tokens selon les versions
Claude 3 se distingue par un ton conversationnel très naturel, un alignement éthique élevé et de bonnes performances en raisonnement et structuration. Il est souvent préféré pour des tâches sensibles ou éditoriales.
Idéal pour :
• Rédaction orientée UX, RH, support client, contenu éditorial
• Chatbots avec contraintes de tonalité ou d’éthique
• Environnements réglementés ou B2B sensibles (santé, finance, juridique)
• Analyse et synthèse de documents semi-structurés
Limites :
• Moins performant que GPT-4.5 en génération de code
• Moins d’outils techniques pour le développement assisté
DeepSeek v2
Statut : modèle open source (Hugging Face, API publique)
Spécialisation : code
DeepSeek est un des modèles open source les plus prometteurs pour la génération de code. Il s’intègre facilement dans des IDE (Replit, VS Code) et rivalise avec GPT-4 sur des prompts techniques. Son principal intérêt : être auto-hébergeable et gratuit à l’usage.
Idéal pour :
• Développement assisté en environnement souverain
• Génération rapide de fonctions backend / frontend
• Projets open source, POC internes, ou stack locale
Limites :
• Moins performant sur les prompts en langage naturel
• Nécessite un bon niveau technique pour être exploité efficacement
Mixtral 8x7B (Mistral AI)
Statut : open source – modèle Mixture of Experts (MoE)
Fenêtre de contexte : 32k tokens
Mixtral est un modèle français open source à architecture « experts mixtes », qui active dynamiquement certains sous-modèles. Il combine performance, coût réduit et rapidité d’exécution. C’est l’un des meilleurs choix pour une IA embarquée ou déployée en local.
Idéal pour :
• Projets nécessitant souveraineté, coût faible et réactivité
• Assistants embarqués (edge devices, industrie, apps mobiles)
• MVP IA auto-hébergés
Limites :
• Raisonnement plus fragile que GPT-4 ou Gemini
• Moins de maturité sur les chaînes de prompts complexes
O1, O1 Mini, O3 (Nous Research, OpenChat, etc.)
Statut : open source
Spécialisation : raisonnement, conversation, rapidité
Les modèles O1, O1 Mini et O3 représentent une nouvelle vague d’initiatives open source visant à créer des alternatives légères mais puissantes aux géants du secteur. Très efficaces en inférence, ces modèles sont utilisés pour des agents IA rapides, contextuels, et légers à déployer.
Idéal pour :
• Chatbots sur mesure, à faible latence
• Orchestrateurs IA dans des architectures multi-agents
• Projets locaux ou serveurs à ressources limitées
Limites :
• Moins fiables sur des tâches longues ou très techniques
• Documentation parfois lacunaire
Tableau comparatif synthétique
Cas d’usage
Génération de code complexe
Analyse documentaire et synthèse
Chatbot RH / support / conversation naturelle
MVP généré via prompts
Agent IA embarqué / low cost
Projet souverain ou auto-hébergé
Modèle recommandé
GPT-4.5, DeepSeek, Mixtral
Gemini 1.5 Pro, Claude 3 Opus
Claude 3 Sonnet, GPT-4.5
GPT-4.5, Mixtral + Bolt.new
Mixtral, O1 Mini, O3
Mixtral, DeepSeek, O1
Conclusion
Il n’existe pas un meilleur modèle, mais un modèle adapté à chaque cas d’usage.
Les entreprises et équipes produit doivent aujourd’hui composer avec un écosystème fragmenté, mais puissant, capable de répondre à des besoins précis si les bons choix sont faits en amont.
Chez Slash Tech, nous construisons des solutions IA orientées usage, en orchestrant les modèles les plus pertinents selon vos contraintes de performance, de souveraineté, de coût ou de scalabilité.
Vous avez un projet d’agent IA, de copilote métier ou de MVP augmenté par IA ?
Discutons de vos besoins, et construisons avec la bonne stack.
