10+ Exemples de grands modèles de langage & Benchmark

Nous avons utilisé des benchmarks open-source pour comparer les principaux exemples de modèles de langage propriétaires et open-source. Vous pouvez choisir votre cas d'utilisation pour trouver le bon modèle.

Comparaison des modèles de langage les plus populaires

Nous avons développé un système de notation de modèle basé sur trois métriques clés : la préférence des utilisateurs, le codage et la fiabilité.

Vous pouvez également consulter le graphique des prix en parallèle du score final du modèle.

• Raisonnement : Nous avons utilisé notre benchmark de raisonnement en IA pour tester 100 questions de mathématiques dans un cadre zero-shot, ce qui signifie qu'aucune question d'exemple n'a été utilisée pour la formation. Le benchmark a évalué les modèles de raisonnement et les a comparés aux modèles non de raisonnement pour mettre en évidence leurs différences.
• Codage : La métrique de codage indique les capacités de génération de code du LLM, notées par les utilisateurs de OpenLM.ai.¹
• Fiabilité : Pour les modèles les plus fiables, nous avons évalué la fiabilité d'un LLM dans la récupération de réponses précises à des valeurs numériques à partir de nouvelles sur divers sujets ; les réponses ont été vérifiées par rapport à la vérité terrain pour garantir l'exactitude des chiffres exacts plutôt que des généralisations.

Nous avons développé nos métriques d'évaluation en tenant compte des besoins des entreprises. Dans ce processus, nous avons utilisé les scores de codage de l'Arène de Chatbot d'OpenLM et appliqué une normalisation min-max à notre tableau de bord, car tous les scores avaient des intervalles d'évaluation différents.

Cette approche signifie que le modèle le mieux classé reçoit un score de 100 %, tandis que le modèle le moins bien classé obtient un score de 0 % pour chaque métrique spécifique.

Les résultats des trois métriques ont été proportionnés pour se situer entre 0 et 33,3, créant un score total de 100.

API coût est donné pour 1000000 jetons d'entrée et de sortie par appel API pour 1 appel API. Nous avons un article pour vous aider à comprendre les méthodes de tarification des LLMs. Les modèles de tarification diffèrent selon les fournisseurs, mais la tarification au jeton est l'approche la plus largement utilisée.

Pour aider à l'estimation des coûts, notre LLM API Calculateur de prix vous permet de saisir vos besoins en volume de jetons et de trier les résultats par coût d'entrée, coût de sortie et coût total. Cet outil fournit une ventilation claire de la tarification basée sur l'utilisation, permettant une prise de décision éclairée.

Principaux exemples de modèles de langage

Vous pouvez évaluer les modèles de langage en examinant leurs performances de benchmark et leur latence réelle (disponible en cliquant sur le nom de chaque modèle dans le tableau), et en examinant leurs prix pour comprendre leur efficacité globale et leur rentabilité.

Pour plus d'informations, explorez les comparaisons des modèles actuels et populaires, y compris un aperçu des Grands Modèles Multimodaux (LMMs) et comment ils diffèrent des LLMs, et une analyse détaillée des Top 30+ plateformes d'IA conversationnelle.

Analyse détaillée des modèles populaires

1. OpenAI's GPT-5

GPT-5, publié en août 2025, est le modèle de raisonnement unifié de OpenAI. Il s'adapte automatiquement entre des réponses rapides et un raisonnement plus approfondi, en fonction de la tâche. Il est disponible dans les niveaux ChatGPT, avec un raisonnement étendu inclus dans l'accès Pro.

Fonctionnalités principales :

• Combine réponse rapide et raisonnement étendu grâce au routage en temps réel.
• Gère jusqu'à 400K jetons, permettant l'analyse de grands documents et d'entrées multimodales.
• Réduit les hallucinations et les erreurs factuelles par rapport aux modèles précédents.

Points forts de la performance :

• Obtient des scores élevés en mathématiques, codage, tâches multimodales et domaines de la santé.
• Utilise moins de jetons pour un raisonnement complexe, améliorant l'efficacité.
• Fournit un meilleur support de codage pour le débogage, la génération front-end et la logique de conception.
• Produit un texte plus cohérent et structuré avec un meilleur contrôle du ton.

Variantes pour différents besoins :

• Pro (pensée) : mode de raisonnement étendu pour les tâches professionnelles complexes.
• Standard : option équilibrée pour un usage général.
• Mini : modèle rentable pour les tâches de routine.
• Nano : version légère pour les applications à haut volume ou intégrées.

OpenAI GPT-5.2

La publication de OpenAI's GPT-5.2 met l'accent sur des performances plus fortes sur les tâches complexes et multi-étapes telles que la création de feuilles de calcul et de présentations, le codage, la compréhension d'images, le raisonnement à long contexte et l'utilisation fiable d'outils.

OpenAI rapporte que GPT-5.2 obtient des résultats de pointe sur plusieurs benchmarks, y compris GDPval, où il bat ou égale les professionnels humains sur une grande partie des tâches professionnelles réelles.

Le modèle offre également de meilleures performances en ingénierie logicielle (par exemple, SWE-Bench Pro et SWE-Bench Verified), des taux d'hallucination plus faibles et des gains majeurs dans la compréhension de longs documents. Avec ces développements, GPT-5.2 devient mieux adapté à l'analyse de contrats, de rapports et de projets multi-fichiers.

GPT-5.2 améliore également les capacités de vision pour l'interprétation de graphiques et d'interfaces, et atteint une fiabilité élevée dans les benchmarks d'appel d'outils, prenant en charge l'automatisation de bout en bout dans des flux de travail tels que le support client et l'analyse de données.²

2. Claude 4.6

Anthropic a présenté Claude Sonnet 4.6, son modèle Sonnet le plus avancé à partir de février 2026. Il apporte des améliorations générales en codage, raisonnement à long contexte, planification d'agent, utilisation de l'ordinateur et travail de bureau :

• Fenêtre de contexte : Le modèle inclut une fenêtre de contexte de 1M de jetons (bêta) et devient l'option par défaut pour les utilisateurs gratuits et Pro sur Claude.ai, avec des prix inchangés par rapport à Sonnet 4.5.
• Performance : Anthropic affirme que Sonnet 4.6 comble une grande partie de l'écart avec les modèles de classe Opus, offrant des performances de niveau frontière pour des tâches économiquement valorisantes tout en restant plus rentable.
• Capacités d'utilisation de l'ordinateur : Il permet à Claude d'opérer des logiciels via des clics et de la frappe plutôt que par le biais d'APIs, et il démontre une plus grande résistance aux attaques par injection de prompt.

Des mises à jour de plateforme supplémentaires incluent une meilleure utilisation des outils, une compaction du contexte et des intégrations étendues, telles que des connecteurs MCP dans Claude pour Excel, permettant des flux de travail plus automatisés dans les systèmes d'entreprise.

3. Gemini

Gemini 3 Pro est le dernier modèle de fondation multimodal de Google DeepMind conçu pour un raisonnement complexe et des tâches de niveau professionnel.

Les capacités incluent :

• Raisonnement et compréhension avancés : Gemini 3 Pro produit des réponses détaillées pour des tâches complexes, allant au-delà des réponses superficielles.
• Intelligence multimodale : Il traite et synthétise nativement des informations à partir de texte, images, audio, vidéo, et code.
• Capacités de codage et d'agent améliorées : Gemini 3 Pro se concentre sur le codage vibe et le codage agent. Il peut suivre des instructions, écrire du code et s'intégrer avec des outils plus efficacement que les générations précédentes, prenant en charge les tâches multi-étapes et les flux de travail autonomes.

Dans les évaluations clés, Gemini 3 Pro obtient les meilleurs scores par rapport aux autres grands modèles, démontrant des forces notables en raisonnement, compréhension multimodale, mathématiques et tâches de codage.

Il démontre également de solides performances sur les benchmarks de vision et multimodaux, tels que ScreenSpot-Pro et Video-MMMUi, indiquant une meilleure interprétation des images, de la vidéo et des données visuelles que de nombreux concurrents.³

4. DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 est le dernier modèle de langage (LLM) axé sur le raisonnement de DeepSeek-AI, construit sur une architecture de transformateur. Il intègre une formation multi-étapes, l'apprentissage par renforcement (RL) et des données de démarrage à froid pour un raisonnement amélioré.

Versions :

• DeepSeek-R1-Zero : Entraîné par RL sans fine-tuning supervisé, excellent en raisonnement mais avec des défis de lisibilité.
• DeepSeek-R1 : Amélioré avec une formation multi-étapes, rivalisant avec les modèles de niveau GPT-4.

De plus, six modèles distillés (1,5 à 70 milliards de paramètres) basés sur Qwen et Llama répondent à différents besoins de calcul.

5. Qwen (Alibaba Cloud)

Les modèles Qwen mettent à l'échelle les données et la taille du modèle pour des applications d'IA avancées. La dernière publication, Qwen2.5-Max, utilise un Mixture of Experts (MoE) et est pré-entraînée sur plus de 20 billions de jetons avec RLHF et SFT.

Qwen3.5 et Qwen3.5-Plus

Qwen a publié Qwen3.5, commençant par son premier modèle à poids ouvert, Qwen3.5-397B-A17B, un modèle natif multimodal (vision-langage) pour le raisonnement, la génération de code, les flux de travail d'agent et la compréhension multimodale.

Le modèle utilise une architecture hybride qui combine une attention linéaire (Gated Delta Networks) avec un Mixture-of-Experts épars. Qwen a également considérablement élargi la couverture multilingue, augmentant le support de 119 à 201 langues et dialectes.

Alibaba a également introduit Qwen3.5-Plus, une version hébergée disponible via Alibaba Cloud Model Studio, avec une fenêtre de contexte de 1M de jetons et un support d'outil intégré avec une utilisation d'outil adaptative.

Les résultats des benchmarks suggèrent que Qwen3.5-397B-A17B se comporte de manière compétitive par rapport aux modèles de pointe dans le raisonnement linguistique, le suivi des instructions, le codage, les benchmarks d'agent, les évaluations multilingues et les tâches vision-langage telles que la compréhension de documents, le raisonnement spatial et la compréhension vidéo.

6. Llama 4

Publié en avril 2025, Llama 4 est la dernière famille de modèles à poids ouvert et nativement multimodale de Meta, construite avec une architecture de mixture-of-experts (MoE).

Il introduit deux variantes principales :

• Llama 4 Scout, un modèle de 17 milliards de paramètres actifs avec une fenêtre de contexte record de 10M de jetons qui tient sur un seul H100 GPU
• Llama 4 Maverick, un modèle de 17 milliards de paramètres actifs avec 128 experts (400 milliards de paramètres au total) qui surpasse GPT-4o et Gemini 2.0 Flash en raisonnement, codage et tâches multimodales.

Les deux modèles sont distillés à partir de Llama 4 Behemoth, un modèle de recherche de 288 milliards de paramètres actifs et 2 billions de paramètres au total.

Innovations techniques

• Llama 4 introduit une architecture Mixture-of-Experts (MoE), où les jetons activent seulement une fraction des paramètres, améliorant ainsi l'efficacité de la formation et de l'inférence grâce à l'utilisation alternée de couches denses et MoE.
• Il est nativement multimodal, utilisant une fusion précoce pour traiter conjointement les jetons de texte, d'image et de vidéo, entraîné sur plus de 30 billions de jetons multimodaux pour le raisonnement intermodal.
• Capacité de contexte est étendue, avec Llama 4 Scout supportant jusqu'à 10 millions de jetons, permettant des cas d'utilisation avancés tels que le résumé de plusieurs documents, l'analyse de base de code et le raisonnement de tâches à long terme.
• Pour l'efficacité de la formation, il exploite la précision FP8, le réglage des hyperparamètres MetaP et un jeu de données de 200 langues (10 fois plus grand que Llama 3). Les innovations post-formation incluent un nouveau pipeline de SFT léger, RL en ligne et DPO, combiné à des stratégies de renforcement adaptatives qui renforcent le raisonnement, le codage et les capacités multimodales tout en préservant la qualité conversationnelle.

7. xAI Grok-4 et Grok-4.1

Le Grok-4 de xAI et son successeur amélioré Grok-4.1 représentent les modèles de langage de pointe les plus avancés de l'entreprise à février 2026.

Construits comme des systèmes de raisonnement multimodaux et compatibles avec les outils, ces modèles sont conçus pour l'IA conversationnelle, l'exécution de tâches d'agent, le raisonnement à long contexte et la récupération d'informations en temps réel.

xAI a positionné Grok-4.1 comme un raffinement optimisé pour la précision, l'alignement et la cohérence des tâches étendues. Des variantes telles que « Fast » et des configurations à long contexte visent les déploiements d'entreprise et les flux de travail basés sur des agents.⁴

8. Mistral Large 3

Mistral Large 3 est le modèle phare de Mistral AI de type mixture-of-experts (MoE). Il est construit avec un grand nombre total de paramètres et un sous-ensemble de paramètres actifs plus petit par jeton, offrant des performances de raisonnement et de codage de niveau frontière tout en maintenant l'efficacité de l'inférence.

Le modèle prend en charge des fenêtres de contexte étendues et des capacités multimodales natives, lui permettant de traiter du texte et des entrées visuelles dans un seul cadre de raisonnement. Cela le rend adapté aux flux de travail de documents d'entreprise, à la génération de code, à l'analyse de données et aux pipelines d'agents multimodaux.⁵

9. ByteDance Doubao 2.0 (famille Seed 2.0)

Doubao 2.0, construit sur la famille de modèles Seed 2.0 de ByteDance, représente une mise à niveau majeure de l'assistant IA le plus utilisé en Chine. Conçu explicitement pour les flux de travail d'agent, le système met l'accent sur le raisonnement multi-étapes, l'exécution autonome de tâches, l'utilisation structurée d'outils et des performances de codage améliorées.

La famille de modèles comprend des variantes spécialisées telles que Pro, Lite, Mini et Code, permettant une optimisation coût-performance dans différents cas d'utilisation.

10. Amazon Nova 2

Amazon Nova 2 est la famille de modèles de fondation de deuxième génération d'Amazon, construite pour les charges de travail d'IA d'entreprise. Contrairement aux systèmes d'IA orientés vers les consommateurs, Nova 2 est positionné principalement comme une infrastructure, intégré avec AWS Bedrock et conçu pour un déploiement évolutif dans les environnements d'entreprise.

La gamme Nova 2 comprend des variantes telles que Lite, Pro, Sonic et Omni, couvrant le texte, le multimodal et les capacités de parole-à-parole.

Les modèles Nova 2 Pro et Lite se concentrent sur la génération de texte, le raisonnement et l'automatisation des flux de travail, tandis que Sonic et Omni s'étendent à la parole en temps réel et à l'interaction multimodale. Cette couverture de modalité permet aux entreprises de créer des agents vocaux, des copilotes multimodaux et des systèmes backend entièrement automatisés en utilisant un seul fournisseur de cloud.⁶

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Cas d'utilisation et exemples de modèles de langage dans la vie réelle

Voici quelques cas d'utilisation clés des modèles LLM, ainsi que des exemples pertinents. Pour en savoir plus sur l'IA générative, consultez les applications d'IA générative.

1. Création et génération de contenu

• Assistance à l'écriture : Les LLMs peuvent aider à rédiger, modifier et améliorer le contenu écrit, des articles de blog aux articles de recherche, en suggérant des améliorations ou en générant du texte à partir de prompts.
  • Exemple de la vie réelle : Grammarly utilise des LLMs pour suggérer des améliorations de grammaire, de ponctuation et de style aux utilisateurs, améliorant la qualité de leur écriture.⁷
• Écriture créative : Générer de la poésie, des histoires ou des scénarios à partir de prompts créatifs, aidant les écrivains à brainstormer ou à terminer leurs projets.
  • Exemple de la vie réelle : AI Dungeon, propulsé par OpenAI's GPT-4, a un mode histoire qui permet aux utilisateurs de créer et d'explorer des histoires interactives, offrant des récits créatifs.⁸
• Création de contenu marketing : Créer du contenu marketing convaincant, y compris des descriptions de produits, des publications sur les réseaux sociaux et des publicités, adaptés à des publics spécifiques.
  • Exemple de la vie réelle : Copy.ai, un générateur de contenu IA, utilise des LLMs pour générer du contenu marketing, y compris des publications sur les réseaux sociaux, des descriptions de produits et des campagnes e-mail.
• Traduction de langue : Traduire du texte entre différentes langues tout en préservant le contexte et le sens.
  • Exemple de la vie réelle : DeepL Translator utilise des modèles LLM entraînés sur des données linguistiques pour la traduction de langue⁹

2. Support client et chatbots

• Service client automatisé : Les LLMs propulsent les chatbots qui peuvent gérer les demandes des clients, résoudre les problèmes et fournir des recommandations de produits en temps réel.
  • Exemple de la vie réelle : Bank of America utilise le chatbot IA Erica, propulsé par des LLMs, pour aider les clients dans des tâches telles que la vérification des soldes, l'effectuation de paiements et la fourniture de conseils financiers.
• Assistants virtuels : Les LLMs permettent aux assistants virtuels de répondre aux requêtes des utilisateurs, de gérer des tâches et de contrôler des appareils intelligents.
  • Exemples de la vie réelle : Alexa d'Amazon et Google Assistant utilisent tous deux des LLMs pour engager des conversations bidirectionnelles ; ils sont principalement disponibles sur les appareils de domotique et mobiles.^{10 11}
• Réponses personnalisées : Générer des réponses personnalisées basées sur l'historique et les préférences des clients, améliorant l'expérience client globale.
  • Exemple de la vie réelle : Zendesk, une plateforme de service client, utilise des LLMs pour fournir des réponses personnalisées dans le support client.¹²

3. Développement de logiciels

Les modèles de langage peuvent aider les développeurs actuels et les personnes qui apprennent à coder sur :

• Écriture de code : Aider les développeurs en générant des extraits de code, en fournissant des suggestions et en écrivant des fonctions ou des classes entières à partir de prompts descriptifs.
  • Exemple de la vie réelle : Code Llama est un LLM spécialisé dans le codage construit en s'entraînant sur des jeux de données spécifiques au code. Il peut générer du code et des invites en langage naturel. Il peut créer du code en le traitant en utilisant le langage naturel. Si un utilisateur demande : « Écrivez-moi une fonction qui sort la séquence de Fibonacci. », le LLM créera un code de sortie basé sur le prompt donné.¹³

• Détection et correction de bugs : Analyser le code pour détecter les bugs potentiels et suggérer des correctifs, rationalisant le processus de débogage.
• Documentation du code : Générer une documentation technique, y compris des références API, des commentaires de code et des manuels d'utilisation, basés sur le code source.
  • Exemple de la vie réelle : TabNine, un outil de documentation de code IA, utilise des LLMs pour mettre à jour et réviser la documentation à mesure que le code change.¹⁴

4. Intelligence d'affaires

• Interprétation des données : Interpréter des jeux de données complexes, fournissant des résumés narratifs et des informations plus faciles à interpréter pour les parties prenantes non techniques. Les pratiques clés incluent :
  • Génération d'informations
  • Analyse de données
  • Création d'histoire
• Génération de rapports : Générer automatiquement des rapports commerciaux, des résumés financiers et des briefings exécutifs à partir de données brutes et d'analyses.
  • Exemple de la vie réelle : L'approche de Microsoft Research, GraphRAG, utilise le LLM pour créer un graphe de connaissances basé sur un jeu de données privé, aidant les entreprises à obtenir des informations sans avoir besoin d'une expertise technique approfondie.

5. Finance

• Analyse d'évaluation des risques financiers : Aider à évaluer le risque financier en analysant les données historiques, en identifiant des modèles et en prédisant d'éventuelles baisses du marché.
  • Exemple de la vie réelle : Bloomberg GPT est un LLM spécifiquement entraîné sur des données financières, aidant les analystes à générer des informations et des prévisions de risque à partir de rapports financiers.¹⁵
• Détection de fraude : Aider à identifier les activités frauduleuses en analysant les modèles de transaction et en générant des alertes pour les comportements suspects.
  • Exemple de la vie réelle : Feedzai emploie des LLMs pour analyser les modèles de transaction et détecter les activités frauduleuses.¹⁶

6. Santé et médecine

• Réponses aux questions médicales : Les LLMs peuvent aider au triage des patients en répondant à des questions médicales.
  • Exemple de la vie réelle : Med-PaLM, un LLM développé par Google Research, est conçu pour aider les lecteurs à analyser les résultats des tests des patients. Ainsi, le lecteur peut sélectionner la réponse la plus appropriée pour la maladie, le test ou le traitement.¹⁷
• Recherche de médicaments : Analyser et résumer la littérature scientifique dans les produits pharmaceutiques et la médecine.
  • Exemple de la vie réelle : BenevolentAI, une entreprise de découverte et de développement de médicaments basée sur l'IA, emploie des LLMs pour analyser la littérature scientifique et identifier des candidats-médicaments potentiels.¹⁸

7. Juridique et conformité

• Analyse de contrat : Examiner et analyser des documents juridiques, en identifiant les clauses clés, les risques potentiels et les domaines nécessitant une attention.
  • Exemple de la vie réelle : Kira Systems utilise des LLMs pour analyser et extraire des informations importantes des contrats juridiques.¹⁹
• Conformité réglementaire : Automatiser la surveillance de la conformité aux réglementations en analysant et en résumant les textes juridiques pertinents.
  • Exemple de la vie réelle : Compliance.ai exploite des LLMs pour surveiller l'environnement réglementaire pour les changements pertinents et les mappe à vos politiques, procédures et contrôles internes.²⁰
• Recherche juridique : Résumer la jurisprudence, les lois et les opinions juridiques pour aider les avocats et les professionnels du droit à mener des recherches.
  • Exemple de la vie réelle : CARA de Casetext utilise des LLMs pour fournir la jurisprudence et les précédents juridiques pertinents basés sur les documents que les avocats téléchargent. Certaines pratiques incluent :
    • Trouver des cas pertinents sur vos faits et questions juridiques
    • Vérifier vos documents pour les cas manquants
    • Trouver des affaires juridiques que le conseil adverse a manquées

8. Éducation et formation

• Tutorat personnalisé : Les LLMs agissent comme des tuteurs IA, fournissant des explications étape par étape et des commentaires personnalisés aux étudiants.
  • Exemple de la vie réelle : Khanmigo de Khan Academy utilise GPT-4 pour aider les étudiants à résoudre des problèmes de mathématiques, à rédiger des essais et à pratiquer des compétences de pensée critique.²¹
• Formation et intégration en entreprise : Les LLMs génèrent du contenu de formation, des quiz et des parcours d'apprentissage adaptatifs pour les employés.

9. Ressources humaines et recrutement

• Présélection des CV et correspondance des candidats : Les LLMs analysent les descriptions de poste et les CV pour recommander les meilleurs candidats.
  • Exemple de la vie réelle: HiredScore utilise l'IA pour améliorer le recrutement en présélectionnant les CV et en identifiant des correspondances de poste complexes.²²
• Enquêtes sur l'engagement des employés : Les LLMs résumant les réponses ouvertes aux enquêtes et fournissent des informations sur le sentiment des employés.

10. Commerce de détail et eCommerce

• Recommandations de produits : Les LLMs analysent le comportement des clients et génèrent des suggestions d'achat personnalisées.
• Analyse du sentiment des clients : Les modèles d'IA traitent les avis des clients pour identifier les tendances et informer les stratégies d'inventaire et de marketing.

FAQ

Citez ce benchmark

Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{10+ Exemples de grands modèles de langage & Benchmark}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/large-language-models-examples}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 22 Juin 2026}
}

Liens de référence

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Introducing GPT-5.2 | OpenAI

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Gemini 3.1 Pro — Google DeepMind

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Grok 4.1 | xAI

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What Are Large Language Models? AI’s Linguistic Giants | Grammarly

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How Coca-Cola Uses AI in Marketing and Product Development (2026)

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DeepL's next-gen LLM: Outperforming ChatGPT-4, Google, and Microsoft for enterprise translation quality

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JPMorgan Chase blueprint to become first fully AI-powered megabank

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AI Contract Review Software | Kira | Litera

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Financial and Regulatory Compliance Software

Compliance.ai

Cem Dilmegani

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Sıla Ermut

Analyste du secteur

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Sıla Ermut est analyste chez AIMultiple, spécialisée dans le marketing par e-mail et les vidéos de vente. Auparavant, elle travaillait comme recruteuse dans des cabinets de conseil et de gestion de projets. Sıla est titulaire d'un master en psychologie sociale et d'une licence en relations internationales.

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