Quel LLM choisir pour votre cas d'usage ?
10 modèles d'IA évalués sur 6 cas d'usage concrets : rédaction, code, analyse, vision, agent, multilingue. Précisez votre besoin et votre budget, le comparateur vous recommande les 3 meilleurs choix avec arguments. Le classement est mis à jour à chaque sortie majeure des familles GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral et DeepSeek.
Modèles recommandés
Tableau comparatif complet
Score sur 5 par cas d'usage. 5 = état de l'art en 2026, 3 = bon, 1 = à éviter.
| Modèle | Éditeur | Rédaction | Code | Analyse | Vision | Agent | Multilingue |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.7 | Anthropic | 5/5 | 5/5 | 5/5 | 4/5 | 5/5 | 5/5 |
| Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 5/5 | 5/5 | 4/5 | 4/5 | 4/5 | 5/5 |
| Claude Haiku 4.5 | Anthropic | 3/5 | 3/5 | 4/5 | 3/5 | 3/5 | 4/5 |
| GPT-4o | OpenAI | 4/5 | 4/5 | 4/5 | 5/5 | 4/5 | 5/5 |
| GPT-4o mini | OpenAI | 3/5 | 3/5 | 3/5 | 4/5 | 3/5 | 4/5 |
| Gemini 1.5 Pro | 4/5 | 4/5 | 5/5 | 5/5 | 3/5 | 5/5 | |
| Gemini 1.5 Flash | 3/5 | 3/5 | 4/5 | 4/5 | 3/5 | 5/5 | |
| Llama 3.3 70B | Meta | 4/5 | 4/5 | 4/5 | 1/5 | 3/5 | 4/5 |
| Mistral Large 2 | Mistral AI | 4/5 | 4/5 | 4/5 | 1/5 | 3/5 | 5/5 |
| DeepSeek V3 | DeepSeek | 4/5 | 5/5 | 5/5 | 1/5 | 3/5 | 4/5 |
Comment lire ces scores
- Rédaction : cohérence narrative, ton, capacité à respecter une consigne stylistique.
- Code : génération de code correct, debug, refactoring, compréhension de codebase.
- Analyse : synthèse de documents longs, raisonnement multi-étapes, recherche de patterns dans des données.
- Vision : lecture d'image, OCR, analyse de schémas, captures d'écran.
- Agent : capacité à appeler des outils, planifier des étapes, agir de façon autonome dans un environnement.
- Multilingue : maîtrise des langues non-anglaises, qualité de la traduction, finesse culturelle.
Quand changer de modèle
L'industrie sort une mise à jour majeure tous les 4 à 6 mois en moyenne. Une nouvelle version mineure dans une famille déjà gagnante (ex : Claude Sonnet 4.6 → 4.7) ne justifie généralement pas un changement de stack — les API restent compatibles. Une nouvelle famille (ex : GPT-4 → GPT-4o) peut justifier de reconsidérer, surtout sur le coût et la latence.
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Méthodologie : scores établis à partir d'évaluations Chatbot Arena, MMLU, HumanEval, MMMU, et des retours terrain de notre rédaction. Les positions évoluent — ce tableau est mis à jour à chaque sortie majeure.