10+ exemples de grands modèles de langage
Nous avons rassemblé des benchmarks open source pour comparer les principaux grands modèles de langage propriétaires et open source. Choisissez votre cas d’usage pour trouver le modèle adapté.
Comparer les principaux exemples de grands modèles de langage
Vous pouvez évaluer les grands modèles de langage en examinant leurs performances sur les benchmarks et leur latence réelle (disponible en cliquant sur le nom de chaque modèle dans le tableau), ainsi qu’en passant en revue leur tarification pour évaluer l’efficacité globale et le rapport coût-efficacité.
Pour vous aider à estimer les coûts, notre Calculateur de prix des LLM API vous permet de saisir vos besoins en volume de tokens et de trier les résultats par coût d’entrée, coût de sortie et coût total. Cet outil fournit une ventilation claire des prix en fonction de l’utilisation, ce qui permet une prise de décision éclairée.
Pour plus d’informations, lisez notre article sur les grands modèles multimodaux.
Analyse détaillée des modèles populaires
1. OpenAI GPT-5
GPT-5, lancé en août 2025, est le modèle de raisonnement unifié d’OpenAI. Il bascule automatiquement entre réponses rapides et raisonnement approfondi, selon la tâche. Il est disponible sur tous les abonnements ChatGPT, le raisonnement étendu étant inclus dans l’accès Pro.
Fonctionnalités principales :
- Combine réponse rapide et raisonnement étendu via un routage en temps réel.
- Gère jusqu’à 400K tokens, permettant l’analyse de documents volumineux et d’entrées multimodales.
- Réduit les hallucinations et les erreurs factuelles par rapport aux modèles précédents.
Points forts en performance :
- Obtient des scores élevés en mathématiques, codage, tâches multimodales et dans le domaine de la santé.
- Utilise moins de tokens pour le raisonnement complexe, améliorant ainsi l’efficacité.
- Offre un meilleur support de codage pour le débogage, la génération frontale et la logique de conception.
- Produit un texte plus cohérent et structuré avec un meilleur contrôle du ton.
Variantes pour différents besoins :
- Pro (thinking) : mode de raisonnement étendu pour les tâches professionnelles complexes.
- Standard : option équilibrée pour un usage général.
- Mini : modèle économique pour les tâches routinières.
- Nano : version légère pour les applications à haut volume ou embarquées.
OpenAI GPT-5.2
La version GPT-5.2 d’OpenAI met l’accent sur des performances accrues pour les tâches complexes et en plusieurs étapes, telles que la création de tableurs 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 égale ou dépasse les professionnels humains sur une grande partie des tâches professionnelles réelles.
Le modèle offre également des performances améliorées en génie logiciel (par ex., SWE-Bench Pro et SWE-Bench Verified), des taux d’hallucination plus faibles et des gains majeurs en compréhension de documents longs. Grâce à ces développements, GPT-5.2 devient mieux adapté à l’analyse de contrats, de rapports et de projets multi-fichiers.
GPT-5.2 améliore aussi les capacités de vision pour interpréter des graphiques et des interfaces, et atteint une grande fiabilité dans les benchmarks d’appel d’outils, soutenant l’automatisation de bout en bout dans des flux de travail comme le support client et l’analyse de données.1
2. Claude 4.6
Anthropic a présenté Claude Sonnet 4.6, son modèle Sonnet le plus avancé en février 2026. Il offre de larges améliorations en codage, raisonnement à long contexte, planification d’agent, utilisation d’ordinateur et travail de connaissance :
- Fenêtre de contexte : Le modèle inclut une fenêtre de contexte de 1M tokens (bêta) et devient l’option par défaut pour les utilisateurs gratuits et Pro sur Claude.ai, avec une tarification inchangée par rapport à Sonnet 4.5.
- Performance : Anthropic affirme que Sonnet 4.6 comble la majeure partie de l’écart avec les modèles de classe Opus, offrant des performances quasi-frontière pour des tâches économiquement intéressantes tout en restant plus rentable.
- Capacités d’utilisation d’ordinateur : Il permet à Claude d’utiliser des logiciels via des clics et la frappe plutôt que par le biais d’API, et montre une plus grande résistance aux attaques par injection de prompt.
Les mises à jour supplémentaires de la plateforme incluent une utilisation améliorée des outils, la compaction de contexte et des intégrations étendues, telles que les 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 fondamental multimodal de Google DeepMind, conçu pour le raisonnement complexe et les tâches de niveau professionnel.
Les capacités incluent :
- Raisonnement et compréhension avancés : Gemini 3 Pro produit des réponses détaillées sur des tâches complexes, allant au-delà des réponses superficielles.
- Intelligence multimodale : Il traite et synthétise nativement des informations provenant de texte, d’images, d’audio, de vidéo et de code.
- Capacités de codage et agentiques améliorées : Gemini 3 Pro se concentre sur le codage « vibe » et le codage agentique. Il peut suivre des instructions, écrire du code et s’intégrer aux outils plus efficacement que les générations précédentes, soutenant les tâches en plusieurs étapes et les flux de travail autonomes.
Lors des 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.2
4. DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 est le dernier LLM (LLM) axé sur le raisonnement de DeepSeek-IA, construit sur une architecture transformer. Il intègre un entraînement en plusieurs 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 ajustement supervisé, excellent en raisonnement mais avec des défis de lisibilité.
- DeepSeek-R1 : Amélioré avec un entraînement en plusieurs étapes, rivalisant avec les modèles de niveau GPT-4.
De plus, six modèles distillés (1,5B–70B 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 version, Qwen2.5-Max, utilise un mélange d’experts (MoE) et est pré-entraînée sur plus de 20 billions de tokens avec RLHF et SFT.
Qwen3.5 et Qwen3.5-Plus
Qwen a publié Qwen3.5, en commençant par son premier modèle à poids ouverts, Qwen3.5-397B-A17B, un modèle multimodal natif (vision-langage) pour le raisonnement, la génération de code, les flux de travail agentiques et la compréhension multimodale.
Le modèle utilise une architecture hybride qui combine l’attention linéaire (Gated Delta Networks) avec un mélange d’experts parcimonieux. Qwen a également étendu de manière significative la couverture multilingue, faisant passer 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, dotée d’une fenêtre de contexte de 1M tokens et d’un support d’outils intégré avec utilisation adaptative des outils.
Les résultats des benchmarks suggèrent que Qwen3.5-397B-A17B est compétitif par rapport aux modèles frontières en matière de raisonnement linguistique, suivi d’instructions, codage, benchmarks agentiques, évaluations multilingues et tâches vision-langage telles que la compréhension de documents, le raisonnement spatial et la compréhension vidéo.
6. Llama 4
Lancé en avril 2025, Llama 4 est la dernière famille de modèles à poids ouverts et nativement multimodaux de Meta, construite avec une architecture de mélange d’experts (MoE).
Elle introduit deux variantes principales :
- Llama 4 Scout, un modèle à 17B paramètres actifs avec une fenêtre de contexte record de 10M tokens qui tient sur un seul GPU H100
- Llama 4 Maverick, un modèle à 17B paramètres actifs avec 128 experts (400B paramètres totaux) 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 à 288B paramètres actifs et 2T paramètres totaux.
Innovations techniques
- Llama 4 introduit une architecture Mixture-of-Experts (MoE), où les tokens activent une fraction des paramètres, améliorant ainsi l’efficacité de l’entraînement et de l’inférence grâce à l’utilisation alternée de couches denses et MoE.
- Il est nativement multimodal, utilisant la fusion précoce pour traiter conjointement les tokens de texte, d’image et de vidéo, entraîné sur plus de 30 billions de tokens multimodaux pour le raisonnement intermodal.
- La capacité de contexte est élargie, Llama 4 Scout prenant en charge jusqu’à 10 millions de tokens, permettant des cas d’usage avancés comme la synthèse multi-documents, l’analyse de base de code et le raisonnement sur des tâches à long terme.
- Pour l’efficacité de l’entraînement, il exploite la précision FP8, le réglage des hyperparamètres MetaP et un jeu de données en 200 langues (10 fois plus grand que Llama 3). Les innovations post-entraînement incluent un nouveau pipeline de SFT léger, RL en ligne et DPO, combiné à des stratégies de renforcement adaptatif qui renforcent le raisonnement, le codage et les capacités multimodales tout en préservant la qualité conversationnelle.
7. xAI Grok-4 et Grok-4.1
Grok-4 de xAI et son successeur amélioré Grok-4.1 représentent les grands modèles de langage frontières les plus avancés de l’entreprise en février 2026.
Construits comme des systèmes de raisonnement multimodaux et dotés d’outils, ces modèles sont conçus pour l’IA conversationnelle, l’exécution de tâches agentiques, 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 étendue des tâches. Des variantes telles que « Fast » et les configurations à long contexte ciblent les déploiements d’entreprise et les flux de travail basés sur des agents.3
8. Mistral Large 3
Mistral Large 3 est le modèle phare à mélange d’experts (MoE) de Mistral IA. Il est construit avec un grand nombre total de paramètres et un sous-ensemble de paramètres actifs plus petit par token, 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 des entrées textuelles et visuelles dans un cadre de raisonnement unique. Cela le rend adapté aux flux de travail documentaires d’entreprise, à la génération de code, à l’analyse de données et aux pipelines d’agents multimodaux.4
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 largement utilisé en Chine. Conçu explicitement pour les flux de travail agentiques, le système met l’accent sur le raisonnement en plusieurs 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 selon les cas d’usage.
10. Amazon Nova 2
Amazon Nova 2 est la famille de modèles fondamentaux de deuxième génération d’Amazon, conçue pour les charges de travail d’IA d’entreprise. Contrairement aux systèmes d’IA grand public, Nova 2 se positionne principalement comme une infrastructure, intégrée à AWS Bedrock et conçue pour un déploiement évolutif dans les environnements d’entreprise.
La gamme Nova 2 comprend des variantes telles que Lite, Pro, Sonic et Omni, couvrant les capacités texte, multimodales et 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 modalités permet aux entreprises de construire des agents vocaux, des copilotes multimodaux et des systèmes backend entièrement automatisés en utilisant un seul fournisseur cloud.5
Cas d’usage et exemples concrets de grands modèles de langage
Voici quelques cas d’usage clés des modèles LLM, accompagnés d’exemples pertinents. Pour en savoir plus sur l’IA générative, consultez les applications de l’IA générative.
1. Création et génération de contenu
Aide à la rédaction
Les LLM peuvent aider à rédiger, éditer 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 concret : Grammarly utilise des LLM pour suggérer des améliorations de grammaire, de ponctuation et de style aux utilisateurs, améliorant ainsi la qualité de leur écriture.6
Écriture créative
Générer de la poésie, des histoires ou des scripts à partir de prompts créatifs, aidant les auteurs dans le brainstorming ou la réalisation de leurs projets.
Exemple concret : IA Dungeon, propulsé par GPT-4 d’OpenAI, dispose d’un mode histoire qui permet aux utilisateurs de créer et d’explorer des histoires interactives, offrant des récits créatifs.7
Création de contenu marketing
Créer un contenu marketing convaincant, y compris des descriptions de produits, des publications sur les réseaux sociaux et des publicités, adapté à des publics spécifiques.
Exemple concret : La campagne « Refresh Your Holidays » 2025 de Coca-Cola a utilisé GPT-5 d’OpenAI pour produire un remake généré par IA de sa publicité classique « Holidays Are Coming », développé avec le réseau d’agences WPP Open X.
L’entreprise a également construit Fizzion, une plateforme de contenu interne co-développée avec Adobe et propulsée par Adobe Firefly, pour générer des actifs conformes à la marque directement dans Creative Cloud.8
Exemple concret : Copy.ai, un générateur de contenu IA, utilise des LLM pour générer du contenu marketing, y compris des publications sur les réseaux sociaux, des descriptions de produits et des campagnes par e-mail.
Traduction linguistique
Traduire du texte entre différentes langues tout en préservant le contexte et le sens.
Exemple concret : DeepL Translator utilise des modèles LLM entraînés sur des données linguistiques pour la traduction9
2. Support client et chatbots
Service client automatisé
Les LLM alimentent des chatbots capables de traiter les demandes des clients, de résoudre les problèmes et de fournir des recommandations de produits en temps réel.
Exemple concret : Bank of America utilise le chatbot IA Erica, alimenté par des LLM, pour aider les clients avec des tâches telles que la vérification des soldes, les paiements et les conseils financiers.
Assistants virtuels
Les LLM permettent aux assistants virtuels de répondre aux requêtes des utilisateurs, de gérer des tâches et de contrôler des appareils intelligents.
Exemples concrets : Alexa d’Amazon et l’Assistant Google utilisent tous deux des LLM pour engager des conversations bidirectionnelles ; ils sont principalement disponibles sur les appareils domotiques et mobiles.10 11
Réponses personnalisées
Générer des réponses personnalisées basées sur l’historique et les préférences du client, améliorant ainsi l’expérience client globale.
Exemple concret : Zendesk, une plateforme de service client, utilise des LLM pour fournir des réponses adaptées dans le support client.12
3. Développement logiciel
Les modèles de langage peuvent aider les développeurs actuels et les personnes apprenant 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 basées sur des prompts descriptifs.
Exemple concret : Les assistants de codage agentiques tels que GitHub Copilot, Claude Code d’Anthropic et Cursor génèrent, refactorisent et déboguent du code sur des dépôts entiers plutôt que de compléter des lignes de code uniques.
D’ici 2026, GitHub Copilot avait dépassé 26 millions d’utilisateurs, tandis que Claude Code a atteint un rythme de revenus de 2,5 milliards de dollars dans les neuf mois suivant son lancement.13
Exemple concret : Code Llama est un LLM spécialisé dans le code, construit en s’entraînant sur des jeux de données spécifiques au code. Il peut générer du code et des prompts en langage naturel. Il peut créer du code en le traitant à l’aide du langage naturel. Si un utilisateur demande : « Écris-moi une fonction qui produit la suite de Fibonacci. », le LLM créera un code de sortie basé sur le prompt donné.14
Détection et correction de bugs
Analyser le code pour détecter les bugs potentiels et suggérer des corrections, rationalisant ainsi le processus de débogage.
Documentation de code
Générer une documentation technique, y compris des références d’API, des commentaires de code et des manuels utilisateur, basée sur le code source.
Exemple concret : TabNine, un outil de documentation de code IA, utilise des LLM pour mettre à jour et réviser la documentation au fur et à mesure que le code change.15
4. Business intelligence
Interprétation des données
Interpréter des jeux de données complexes, en fournissant des résumés narratifs et des informations plus faciles à interpréter pour les parties prenantes non techniques. Les pratiques clés incluent :
- Génération d’insights
- Analyse de données
- Création d’histoires
Génération de rapports
Générer automatiquement des rapports commerciaux, des synthèses financières et des briefings exécutifs à partir de données brutes et d’analyses.
Exemple concret : La suite LLM interne de JPMorgan Chase, utilisée par plus de 200 000 employés dans environ 100 solutions GenAI en production, génère des documents commerciaux à la demande. La suite LLM peut assembler une présentation soignée en environ 30 secondes, un travail qui nécessitait auparavant des équipes d’analystes.16
Exemple concret : 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 nécessiter une expertise technique approfondie.
5. Finance
Analyse de l’évaluation des risques financiers
Aider à évaluer le risque financier en analysant les données historiques, en identifiant les tendances et en prédisant les ralentissements potentiels du marché.
Exemple concret : Bloomberg GPT est un LLM spécialement entraîné sur des données financières, aidant les analystes à générer des informations sur les risques et des prévisions à partir de rapports financiers.17
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 concret : Feedzai utilise des LLM pour analyser les modèles de transaction et détecter les activités frauduleuses.18
6. Santé et médecine
Réponse aux questions médicales
Les LLM peuvent aider au triage des patients en répondant à des questions médicales.
Exemple concret : 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.19
Recherche pharmaceutique
Analyser et résumer la littérature scientifique dans les domaines pharmaceutique et médical.
Exemple concret : BenevolentAI, une entreprise de découverte et de développement de médicaments basée sur l’IA, utilise des LLM pour analyser la littérature scientifique et identifier des candidats médicaments potentiels.20
7. Juridique et conformité
Analyse de contrats
Examiner et analyser des documents juridiques, en identifiant les clauses clés, les risques potentiels et les domaines nécessitant une attention particulière.
Exemple concret : Kira Systems utilise des LLM pour analyser et extraire des informations importantes des contrats juridiques.21
Conformité réglementaire
Automatiser la surveillance de la conformité aux réglementations en analysant et en résumant les textes juridiques pertinents.
Exemple concret : Compliance.ai exploite des LLM pour surveiller l’environnement réglementaire à la recherche de changements pertinents et les mappe à vos politiques, procédures et contrôles internes.22
Recherche juridique
Résumer la jurisprudence, les lois et les avis juridiques pour aider les avocats et les professionnels du droit à mener leurs recherches.
Exemple concret : CARA de Casetext utilise des LLM pour fournir des jurisprudences et des précédents juridiques pertinents en fonction des documents que les avocats téléchargent. Certaines pratiques incluent :
- Trouver des affaires pertinentes sur vos faits et questions juridiques
- Vérifier vos documents pour les affaires manquantes
- Trouver des affaires juridiques que l’avocat adverse a manquées
8. Éducation et formation
Tutorat personnalisé
Les LLM agissent comme des tuteurs IA, fournissant des explications étape par étape et des retours personnalisés aux étudiants.
Exemple concret : Khanmigo de la Khan Academy utilise GPT-4 pour aider les étudiants à résoudre des problèmes de mathématiques, à rédiger des dissertations et à pratiquer la pensée critique.23
Formation en entreprise et intégration
Les LLM génèrent du contenu de formation, des quiz et des parcours d’apprentissage adaptatifs pour les employés.
9. Ressources humaines et recrutement
Tri des CV et mise en correspondance des candidats
Les LLM analysent les descriptions de poste et les CV pour recommander les meilleurs candidats.
Exemple concret : HiredScore utilise l’IA pour améliorer le recrutement en triant les CV et en identifiant les correspondances d’emploi complexes.24
Sondages sur l’engagement des employés
Les LLM résument les réponses aux enquêtes ouvertes et fournissent des informations sur le sentiment des employés.
10. Commerce de détail et eCommerce
Recommandations de produits
Les LLM analysent le comportement des clients et génèrent des suggestions d’achat personnalisées.
Analyse du sentiment client
Les modèles d’IA traitent les avis des clients pour identifier les tendances et informer les stratégies d’inventaire et de marketing.
Exemple concret : L’assistant d’achat IA générative d’Amazon, Rufus, résume et interprète les avis des clients, en accordant plus de poids au sentiment récent pour faire ressortir les forces et les plaintes récurrentes lors de la génération de recommandations de produits pour les acheteurs.
FAQ
Les grands modèles de langage sont des réseaux neuronaux d’apprentissage profond capables de produire un langage humain en étant entraînés sur d’énormes quantités de texte.
Les LLM sont classés comme des modèles de fondation qui traitent les données linguistiques et produisent une sortie synthétique.
Ils utilisent le traitement automatique du langage naturel (NLP), un domaine de l’intelligence artificielle visant à comprendre, interpréter et générer le langage naturel.
Pendant l’entraînement, les LLM sont nourris de données (des milliards de mots) pour apprendre les modèles et les relations au sein du langage.
Le modèle de langage vise à prédire la probabilité du mot suivant en fonction des mots qui le précèdent.
Le modèle reçoit un prompt et génère une réponse en utilisant les probabilités (paramètres) qu’il a apprises pendant l’entraînement.
La compréhension du langage naturel (NLU) permet aux LLM d’analyser le texte d’entrée et d’en extraire le sens. Cela permet aux modèles d’effectuer des tâches telles que répondre à des questions, résumer du contenu, traduire des langues et générer des recommandations basées sur les entrées de l’utilisateur. Les LLM peuvent comprendre le contexte, le sentiment et l’intention en tirant parti des techniques d’apprentissage profond, ce qui les rend très efficaces dans les applications de traitement du langage naturel.
L’architecture Transformer est la base des LLM modernes. Elle permet aux modèles de traiter le texte en parallèle plutôt que de manière séquentielle, améliorant ainsi l’efficacité et l’évolutivité. Cette architecture est la base de modèles comme GPT-4, BERT et T5.
Les LLM utilisent des techniques d’apprentissage profond pour comprendre et traduire du texte entre différentes langues. Ils exploitent les représentations bidirectionnelles d’encodeurs pour préserver le contexte et améliorer la précision de la traduction.
Les métadonnées des grands modèles de langage Meta font référence aux métadonnées, paramètres et métriques d’évaluation utilisés pour comparer différents modèles. Cela aide à évaluer les forces et les faiblesses de divers LLM dans des tâches telles que la génération de texte, les applications d’intelligence artificielle et les tâches de traitement du langage naturel.
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}},
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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