Étude comparative des LLM les plus utilisés en 2025

1. Introduction

Les Grands Modèles de Langage (Large Language Models ou LLM) représentent aujourd’hui l’une des avancées les plus significatives dans le domaine de l’intelligence artificielle. Ces modèles, entraînés sur d’immenses corpus de données textuelles et multimodales, ont révolutionné notre capacité à générer, comprendre et manipuler le langage naturel et d’autres formes de contenu.

Dans un paysage technologique en constante évolution, les professionnels de l’IA sont confrontés à des choix complexes lorsqu’il s’agit de sélectionner le modèle le plus adapté à leurs besoins spécifiques. Cette étude vise à fournir une analyse comparative détaillée des quatre LLM les plus utilisés en 2025 : GPT-4 (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google) et Llama (Meta).

Objectifs de l’étude comparative des LLM

Cette analyse comparative a pour objectif de :

• Présenter les caractéristiques techniques fondamentales de chaque modèle
• Évaluer leurs performances respectives sur différentes tâches
• Comparer leurs structures de coûts et modèles économiques
• Analyser leur facilité d’utilisation et d’intégration
• Examiner les considérations éthiques associées à chaque modèle

Méthodologie

Notre approche méthodologique repose sur :

• L’analyse de benchmarks reconnus et d’évaluations quantitatives
• L’examen des documentations officielles et des publications techniques
• La synthèse des retours d’expérience de la communauté professionnelle
• La comparaison systématique selon des critères uniformes

Cette étude s’adresse principalement aux professionnels de l’IA cherchant à faire des choix éclairés dans l’adoption et l’utilisation de ces technologies avancées.

2. Présentation des modèles sélectionnés

GPT-4 (OpenAI)

GPT-4 représente la quatrième génération des modèles Generative Pre-trained Transformer d’OpenAI. Lancé initialement en 2023 et continuellement amélioré depuis, GPT-4 s’est imposé comme une référence dans l’industrie. Sa version la plus récente, GPT-4o, intègre des capacités multimodales avancées permettant de traiter simultanément du texte, des images et de l’audio.

OpenAI a développé ce modèle avec un accent particulier sur la versatilité et la qualité des réponses, en utilisant des techniques d’apprentissage par renforcement à partir de feedback humain (RLHF) pour améliorer l’alignement du modèle avec les intentions humaines.

Claude (Anthropic)

Claude est le modèle phare d’Anthropic, une entreprise fondée par d’anciens chercheurs d’OpenAI. Développé selon une approche dite « Constitutional AI », Claude se distingue par son accent sur la sécurité, l’honnêteté et l’utilité. Les versions récentes (Claude 3.5 et 3.7) ont considérablement amélioré les capacités de raisonnement et d’analyse du modèle.

Anthropic a conçu Claude avec une attention particulière aux applications nécessitant un raisonnement nuancé, une analyse approfondie et un traitement de documents longs et complexes.

Gemini (Google)

Gemini représente l’effort de Google pour développer un modèle multimodal natif, conçu dès le départ pour comprendre et générer différents types de contenu. Successeur de PaLM et LaMDA, Gemini a été développé par Google DeepMind et se décline en plusieurs versions adaptées à différents cas d’usage.

La particularité de Gemini réside dans son intégration profonde avec l’écosystème Google et sa conception multimodale native, lui permettant d’exceller dans les tâches impliquant plusieurs types de médias simultanément.

Llama (Meta)

Llama est la famille de modèles open source développée par Meta (anciennement Facebook). Contrairement aux trois autres modèles de cette étude, Llama est disponible en open source, permettant aux chercheurs et aux entreprises de l’utiliser, de le modifier et de le déployer selon leurs besoins spécifiques.

Les versions récentes (Llama 3 et Llama 4) ont considérablement réduit l’écart de performance avec les modèles propriétaires, tout en offrant une flexibilité inégalée en termes de déploiement et de personnalisation.

3. Analyse comparative des performances techniques

Architecture et taille des modèles

GPT-4 (OpenAI) GPT-4 utilise une architecture Transformer avancée dont les détails exacts restent propriétaires. Sa version la plus récente, GPT-4o, se distingue par sa vitesse de traitement exceptionnelle d’environ 109 tokens par seconde, ce qui en fait l’un des modèles les plus rapides du marché. Sa fenêtre de contexte atteint 200 000 tokens, permettant l’analyse de documents très longs.

Claude (Anthropic) Claude utilise également une architecture Transformer propriétaire, avec des innovations spécifiques liées à son approche « Constitutional AI ». Il se caractérise par une vitesse de traitement modérée d’environ 23 tokens par seconde, mais compense par une grande précision et une fenêtre de contexte de 200 000 tokens. Claude 3.7 introduit un mode « thinking » qui rend visible son processus de raisonnement.

Gemini (Google) Gemini emploie une architecture Mixture-of-Experts (MoE), particulièrement pour ses versions 2.0 et 2.5. Cette approche permet d’activer sélectivement différentes parties du réseau selon les tâches, optimisant ainsi l’efficacité computationnelle. Sa fenêtre de contexte atteint 1 million de tokens pour Gemini 2.5 Pro, ce qui le place parmi les modèles les plus capables pour traiter de très longs documents.

Llama (Meta) Llama 4 se distingue par son architecture MoE open source et sa fenêtre de contexte exceptionnelle de 10 millions de tokens, la plus grande du marché. Il se décline en trois versions principales :

• Scout : 17 milliards de paramètres actifs (109 milliards au total)
• Maverick : 17 milliards de paramètres actifs (400 milliards au total)
• Behemoth (en développement) : 288 milliards de paramètres actifs (2 trillions au total)

Cette architecture permet à Llama d’offrir un excellent équilibre entre performance et efficacité computationnelle.

Benchmarks et évaluations quantitatives

Selon l’index d’intelligence artificielle d’Artificial Analysis (2025), les performances relatives des modèles sur les principaux benchmarks se présentent comme suit :

Intelligence générale

• GPT-4o et Gemini 2.5 Pro obtiennent les scores les plus élevés (70 points pour GPT-4o)
• Claude 3.7 et Llama 4 Maverick suivent de près

Raisonnement scientifique (GPQA)

• Claude 3.7 : ~84.8%
• Gemini 2.5 Pro : ~84.0%
• GPT-4o : ~83.5%
• Llama 4 Maverick : ~80.0%

Codage (HumanEval/SWE-Bench)

• GPT-4o : ~90.2% (HumanEval)
• Claude 3.7 : ~70.3% (SWE-Bench)
• Gemini 2.5 Pro : ~70.4% (LiveCodeBench)
• Llama 4 Maverick : performances compétitives mais légèrement inférieures

Capacités multimodales

GPT-4o Excellentes capacités de traitement d’images et de texte, avec une compréhension fine des détails visuels et une génération cohérente. Capacités audio avancées permettant la transcription et la compréhension de la parole.

Claude 3.5/3.7 Bonnes capacités de traitement d’images et de texte, avec une analyse précise des documents visuels complexes. Particulièrement efficace pour l’extraction d’informations de tableaux et de graphiques.

Gemini 2.5 Conçu comme multimodal natif, Gemini excelle dans la compréhension simultanée de différents types de médias. Particulièrement performant dans l’analyse d’images, de vidéos et d’audio en contexte.

Llama 4 Capacités multimodales en progression, avec un support pour le texte, les images et les vidéos. Les versions récentes ont considérablement amélioré la compréhension visuelle, mais restent légèrement en retrait par rapport aux modèles propriétaires dans ce domaine.

Fenêtre de contexte

La taille de la fenêtre de contexte représente un avantage compétitif majeur, permettant l’analyse de documents plus longs et le maintien de conversations plus étendues :

1. Llama 4 Scout/Maverick : 10 millions de tokens
2. Gemini 2.5 Pro : 1 million de tokens
3. Claude 3.7 : 200 000 tokens
4. GPT-4o : 200 000 tokens

Cette capacité exceptionnelle de Llama 4 lui confère un avantage significatif pour les applications nécessitant l’analyse de corpus très volumineux, comme l’analyse de codebases entières ou de livres complets.

Performances spécifiques

Raisonnement et explication GPT-4o se distingue par la clarté et la profondeur de ses explications, particulièrement dans les domaines nécessitant un raisonnement étape par étape. Claude 3.7 excelle dans les raisonnements scientifiques complexes, tandis que Gemini 2.5 offre un bon équilibre entre concision et précision.

Codage Claude et GPT-4o dominent dans les tâches de programmation, avec une légère avance pour GPT-4o en termes de clarté des explications et de structure du code. Llama 4 montre des performances solides, particulièrement impressionnantes pour un modèle open source.

Créativité GPT-4o se démarque dans les tâches créatives comme l’écriture narrative et la génération de contenu original. Gemini 2.5 offre également d’excellentes capacités créatives, particulièrement dans les contextes multimodaux.

4. Analyse comparative des coûts

Modèles de tarification

GPT-4 (OpenAI)

• Tarification à l’usage basée sur le nombre de tokens
• Prix premium : environ $1.93 USD par million de tokens (blended rate)
• Différenciation entre tokens d’entrée (moins chers) et de sortie (plus chers)
• Accès via abonnement ChatGPT Plus ($20/mois) avec limitations ou API

Claude (Anthropic)

• Tarification à l’usage : environ $3/million pour les tokens d’entrée, $15/million pour les tokens de sortie
• Options d’optimisation des coûts (mise en cache, traitement par lots) permettant jusqu’à 90% d’économies
• Accès gratuit limité via Claude.ai et options payantes pour usage intensif

Gemini (Google)

• Structure tarifaire à deux niveaux selon la longueur des prompts
• Prompts courts (<200k tokens): $1.25/million tokens d’entrée, $10/million tokens de sortie
• Prompts longs (>200k tokens): $2.50/million tokens d’entrée, $15/million tokens de sortie
• Options gratuites disponibles avec limitations via Gemini App

Llama (Meta)

• Modèle open source disponible gratuitement pour déploiement local
• Via Together.ai : Maverick à $0.27/million tokens d’entrée, $0.85/million tokens de sortie
• Via Together.ai : Scout à $0.18/million tokens d’entrée, $0.59/million tokens de sortie
• Coût significativement inférieur aux modèles propriétaires

Coûts d’infrastructure

GPT-4 et Claude Accessibles principalement via API, ces modèles n’engendrent pas de coûts d’infrastructure directs pour l’utilisateur, mais leurs tarifs d’utilisation sont plus élevés.

Gemini Disponible via API et intégré à l’écosystème Google Cloud, offrant des options d’optimisation des coûts pour les clients Google Cloud.

Llama Le déploiement local nécessite un investissement en infrastructure (GPU), mais peut s’avérer plus économique à long terme pour les utilisations intensives. Les options de quantification permettent de réduire les exigences matérielles.

Options d’hébergement

GPT-4

• API OpenAI
• Azure OpenAI Service (avec options d’entreprise avancées)

Claude

• API Anthropic
• AWS Claude (via Amazon Bedrock)

Gemini

• Google AI Studio
• Vertex AI (pour les entreprises)

Llama

• Déploiement local (diverses configurations matérielles)
• Services cloud tiers (Together.ai, Replicate, etc.)
• Hébergement personnalisé

Rapport coût/performance

En termes de rapport coût/performance, Llama 4 offre le meilleur équilibre, particulièrement pour les déploiements à grande échelle ou les utilisations intensives. Pour un cas d’utilisation typique impliquant 750K tokens d’entrée et 250K tokens de sortie :

• GPT-4o : coût élevé, performances excellentes
• Claude 3.7 : coût élevé, performances excellentes en raisonnement
• Gemini 2.5 : coût moyen, bonnes performances multimodales
• Llama 4 Scout : coût très bas (~$0.42 pour le cas d’utilisation mentionné), performances compétitives

Cette différence de coût peut représenter un facteur décisif pour les déploiements à grande échelle.

5. Analyse comparative de la facilité d’utilisation

Interfaces de programmation (API)

GPT-4 (OpenAI) L’API d’OpenAI est reconnue pour sa simplicité et sa robustesse. Elle offre une documentation claire, des exemples nombreux et des SDK dans plusieurs langages de programmation. L’interface est stable et les mises à jour sont généralement rétrocompatibles.

Claude (Anthropic) L’API d’Anthropic est bien conçue et facile à utiliser, avec une documentation claire et des exemples pratiques. Elle offre des fonctionnalités avancées comme le contrôle du mode de raisonnement et la gestion fine des paramètres de génération.

Gemini (Google) L’API de Google AI Studio s’intègre naturellement dans l’écosystème Google Cloud. Elle offre une expérience développeur cohérente et des options d’intégration avec d’autres services Google. La documentation est complète et les exemples nombreux.

Llama (Meta) En tant que modèle open source, Llama offre plusieurs options d’intégration :

• Via Hugging Face Transformers (simple mais flexible)
• Via des API tierces comme Together.ai (similaire aux API propriétaires)
• Via des implémentations personnalisées (plus complexe mais totalement adaptable)

Cette flexibilité représente à la fois un avantage et un défi, nécessitant parfois plus d’expertise technique.

Documentation et support

GPT-4

• Documentation extensive et régulièrement mise à jour
• Communauté d’utilisateurs large et active
• Support technique disponible pour les clients Enterprise
• Nombreux tutoriels et exemples d’application

Claude

• Documentation claire et complète
• Support technique réactif
• Exemples d’utilisation nombreux et pertinents
• Communauté en croissance

Gemini

• Documentation extensive et bien structurée
• Support technique pour les clients Vertex AI
• Intégration avec la documentation Google Cloud
• Nombreux tutoriels et codelabs

Llama

• Documentation open source sur GitHub et Hugging Face
• Communauté active de développeurs
• Support via forums et canaux communautaires
• Documentation parfois moins structurée que celle des modèles propriétaires

Intégration dans les systèmes existants

GPT-4 Facile à intégrer dans la plupart des systèmes via API REST standard. Des connecteurs spécifiques existent pour les plateformes populaires, et l’écosystème de plugins et d’extensions est vaste.

Claude Bonne intégration via API REST et intégrations spécifiques avec certaines plateformes comme Slack. L’intégration avec AWS via Amazon Bedrock facilite l’adoption pour les clients AWS.

Gemini Intégration naturelle avec l’écosystème Google (Workspace, Cloud, etc.). Des connecteurs existent pour d’autres plateformes, mais l’avantage compétitif est plus marqué dans l’environnement Google.

Llama Grâce à sa nature open source, Llama peut être intégré dans pratiquement n’importe quel système, mais cette intégration peut nécessiter plus de travail technique. Les API tierces comme Together.ai simplifient ce processus.

Personnalisation et fine-tuning

GPT-4 OpenAI offre des options de fine-tuning limitées mais efficaces, ainsi que la possibilité de créer des GPTs personnalisés via l’interface ChatGPT. Les options de contrôle des paramètres de génération sont nombreuses.

Claude Anthropic propose des options de contrôle fin du comportement du modèle, avec des modes de raisonnement hybrides. Les possibilités de fine-tuning restent limitées aux clients Enterprise.

Gemini Google offre des options de personnalisation via Vertex AI, permettant d’adapter le modèle à des domaines spécifiques. L’intégration avec des bases de connaissances personnalisées est bien supportée.

Llama En tant que modèle open source, Llama offre les possibilités de personnalisation les plus étendues :

• Fine-tuning complet sur données propriétaires
• Modification de l’architecture
• Quantification pour optimiser les performances
• Adaptation complète du modèle aux besoins spécifiques

Cette flexibilité représente un avantage majeur pour les organisations ayant les ressources techniques nécessaires.

6. Analyse comparative des aspects éthiques

Transparence et explicabilité

GPT-4 (OpenAI)

• Modèle propriétaire avec transparence limitée sur l’architecture exacte
• Publication de documents techniques sur les capacités et limitations
• Efforts de communication sur les risques et les mesures d’atténuation
• Transparence limitée sur les données d’entraînement

Claude (Anthropic)

• Modèle propriétaire avec documentation partielle sur l’architecture
• Publications régulières sur les méthodes d’alignement et de sécurité
• Communication ouverte sur les limitations
• Approche « Constitutional AI » documentée publiquement

Gemini (Google)

• Publications techniques sur l’architecture et les capacités
• Modèle propriétaire avec transparence limitée sur certains aspects
• Communication sur les principes d’IA responsable
• Documentation des méthodes d’évaluation et de test

Llama (Meta)

• Modèle entièrement open source (poids, architecture)
• Publications détaillées sur les méthodes d’entraînement
• Transparence sur les données d’entraînement
• Code source accessible et auditables

En termes de transparence, Llama se distingue nettement par sa nature open source, permettant un examen complet du modèle par la communauté.

Biais et équité

GPT-4

Claude

• Efforts documentés pour réduire les biais
• Systèmes de modération intégrés
• Limitations connues sur certains sujets sensibles
• Évaluations régulières sur des benchmarks d’équité

• Approche « Constitutional AI » pour réduire les biais
• Efforts documentés pour l’équité et la représentation
• Tests réguliers sur des benchmarks d’équité
• Conception axée sur la réduction des préjudices

Gemini

• Tests documentés pour l’équité et la représentation
• Efforts pour réduire les biais dans les données d’entraînement
• Adhérence aux principes d’IA de Google
• Évaluations régulières par des équipes dédiées

Llama

• Efforts documentés pour réduire les biais
• Possibilité d’audit et d’amélioration par la communauté
• Techniques de Supervised Fine-Tuning (SFT) et Direct Preference Optimization (DPO)
• Transparence permettant l’identification et la correction des biais

Tous les modèles montrent des efforts significatifs pour réduire les biais, mais les approches diffèrent : contrôle centralisé pour les modèles propriétaires versus amélioration communautaire pour Llama.

Confidentialité des données

GPT-4

• Politique de conservation des données claire
• Options de non-conservation des données pour les clients Enterprise
• Conformité RGPD et autres réglementations
• Utilisation des données d’interaction pour l’amélioration du modèle (avec opt-out)

Claude

• Politique de confidentialité stricte
• Options de non-conservation des données
• Conformité aux réglementations internationales
• Engagement public à ne pas utiliser les données clients pour l’entraînement sans consentement

Gemini

• Politique de confidentialité intégrée à l’écosystème Google
• Options de confidentialité pour les entreprises via Vertex AI
• Conformité aux réglementations internationales
• Contrôles granulaires pour les clients professionnels

Llama

• Déploiement local possible (aucune donnée partagée)
• Contrôle total sur les données avec déploiement privé
• Indépendance vis-à-vis des fournisseurs cloud
• Aucune collecte de données par Meta lors de l’utilisation locale

Llama offre le niveau de confidentialité potentiellement le plus élevé grâce à la possibilité de déploiement entièrement local, éliminant tout partage de données avec des tiers.

Sécurité et robustesse

GPT-4

• Protections contre les utilisations malveillantes
• Mises à jour régulières pour corriger les vulnérabilités
• Système de modération pour filtrer les contenus inappropriés
• Tests de sécurité approfondis avant déploiement

Claude

• Conçu avec une approche « safety-first »
• Résistance aux tentatives de contournement des garde-fous
• Refus de générer du contenu nuisible ou dangereux
• Évaluations régulières par des équipes de sécurité

Gemini

• Protections contre les utilisations malveillantes
• Filtres de contenu pour éviter les réponses nuisibles
• Mises à jour régulières pour améliorer la sécurité
• Intégration dans l’infrastructure de sécurité Google

Llama

• Mises à jour régulières par la communauté
• Possibilité d’ajouter des couches de sécurité personnalisées
• Contrôle total sur les garde-fous et filtres
• Responsabilité partagée avec l’utilisateur pour le déploiement sécurisé

Les modèles propriétaires offrent des protections intégrées plus robustes, tandis que Llama offre une flexibilité totale mais nécessite une expertise en sécurité pour un déploiement responsable.

7. Cas d’utilisation et recommandations

Scénarios d’utilisation optimaux pour chaque modèle

GPT-4 (OpenAI)

• Création de contenu créatif et marketing
• Assistance conversationnelle avancée
• Développement de prototypes rapides
• Applications nécessitant des explications détaillées et nuancées
• Cas d’usage généraux nécessitant une grande polyvalence

Claude (Anthropic)

• Analyse de documents longs et complexes
• Raisonnement scientifique et technique
• Applications nécessitant une grande précision factuelle
• Tâches de codage et d’analyse technique
• Cas d’usage sensibles nécessitant une approche éthique rigoureuse

Gemini (Google)

• Applications multimodales complexes
• Intégration avec l’écosystème Google
• Recherche et synthèse d’informations
• Applications nécessitant un traitement rapide
• Cas d’usage combinant texte, images et données structurées

Llama (Meta)

• Déploiements nécessitant une confidentialité totale
• Applications à grande échelle sensibles aux coûts
• Cas d’usage nécessitant une personnalisation poussée
• Recherche et développement en IA
• Applications embarquées ou edge computing (versions légères)

Recommandations selon les besoins spécifiques

Pour les startups et petites entreprises

• Budget limité : Llama via API tierce ou Gemini avec tier gratuit
• Besoin de mise sur le marché rapide : GPT-4 ou Claude via API
• Développement de MVP : GPT-4 pour sa polyvalence

Pour les grandes entreprises

• Confidentialité critique : Llama en déploiement privé
• Intégration avec infrastructure existante :
  • Environnement Google : Gemini
  • Environnement Microsoft/Azure : GPT-4
  • Environnement AWS : Claude via Amazon Bedrock
• Applications à grande échelle : Llama pour optimisation des coûts

Pour la recherche et l’éducation

• Recherche en IA : Llama pour sa transparence et sa modifiabilité
• Applications éducatives : GPT-4 ou Claude pour la qualité des explications
• Analyse de données scientifiques : Claude pour son raisonnement précis

Pour les développeurs individuels

• Projets personnels : Llama (versions légères) ou API gratuites
• Apprentissage et expérimentation : Llama pour comprendre l’architecture
• Création de contenu : GPT-4 pour sa créativité

Perspectives d’évolution

Le paysage des LLM évolue rapidement, avec plusieurs tendances notables à surveiller :

1. Convergence des capacités : L’écart de performance entre modèles propriétaires et open source continue de se réduire
2. Spécialisation accrue : Développement de modèles optimisés pour des domaines spécifiques
3. Démocratisation : Réduction des coûts et simplification du déploiement
4. Multimodalité avancée : Intégration plus profonde de différentes modalités (texte, image, audio, vidéo)
5. Personnalisation locale : Amélioration des techniques de fine-tuning efficace sur données limitées
6. Réglementations : Évolution du cadre légal influençant le développement et le déploiement

8. Conclusion

Synthèse des points forts de chaque modèle

GPT-4 (OpenAI)

• Excellence en versatilité et qualité générale
• Supériorité en explication détaillée et nuancée
• Interface utilisateur et API matures et robustes
• Écosystème riche de plugins et d’intégrations

Claude (Anthropic)

• Excellence en raisonnement et analyse complexe
• Approche éthique « Constitutional AI » distinctive
• Grande précision factuelle et honnêteté intellectuelle
• Capacité supérieure à traiter des documents longs

Gemini (Google)

• Excellence en tâches multimodales natives
• Intégration profonde avec l’écosystème Google
• Performances de pointe en vitesse de traitement
• Bon équilibre entre coût et performance

Llama (Meta)

• Excellence en flexibilité et personnalisation
• Fenêtre de contexte exceptionnelle (10M tokens)
• Rapport coût/performance imbattable
• Transparence totale et contrôle des données

Tendances futures du marché des LLM

Le marché des LLM continue d’évoluer rapidement, avec plusieurs tendances clés à surveiller :

1. Compétition accrue entre modèles propriétaires et open source, poussant l’innovation et réduisant les coûts
2. Spécialisation verticale avec des modèles optimisés pour des industries ou des cas d’usage spécifiques
3. Intégration approfondie dans les flux de travail et les applications d’entreprise
4. Préoccupations réglementaires croissantes concernant la confidentialité, la sécurité et l’équité
5. Évolution vers des architectures hybrides combinant modèles généraux et spécialisés

Considérations finales pour les professionnels de l’IA

Pour les professionnels de l’IA cherchant à adopter ces technologies, plusieurs considérations méritent une attention particulière :

1. Alignement stratégique : Le choix d’un LLM doit s’aligner avec les objectifs stratégiques de l’organisation et ses contraintes spécifiques
2. Approche hybride : Considérer l’utilisation de différents modèles pour différents cas d’usage au sein d’une même organisation
3. Évaluation continue : Mettre en place des processus d’évaluation régulière des performances et des coûts
4. Gouvernance et éthique : Développer des cadres de gouvernance clairs pour l’utilisation responsable de ces technologies
5. Veille technologique : Maintenir une veille active sur l’évolution rapide de ces modèles et de leurs capacités

En conclusion, le choix entre GPT-4, Claude, Gemini et Llama dépend fondamentalement du contexte spécifique d’utilisation, des contraintes techniques et économiques, et des priorités stratégiques de chaque organisation. Cette étude comparative vise à fournir les éléments nécessaires pour éclairer ce choix complexe mais crucial pour l’avenir de l’innovation basée sur l’IA.

9. Références et sources

• Artificial Analysis AI Intelligence Index (2025)
• Analytics Vidhya: « GPT-4o vs Claude 3.5 vs Gemini 2.0 » (Février 2025)
• Blog Anthropic: « Claude 3.7 Sonnet » (2025)
• Bind AI: « Llama 4 Comparison with Claude 3.7 Sonnet, GPT-4.5, and Gemini 2.5 » (Avril 2025)
• Documentation officielle OpenAI (2025)
• Documentation Meta AI: « Llama 4 Herd » (2025)
• Blog Google AI: « Gemini 2.5 » (2025)
• Analytics Vidhya: « GPT-4 vs. Llama 3.1 – Which Model is Better? » (2025)
• Gaper.io: « ChatGPT vs Gemini vs Llama vs Meta AI vs Claude » (Juin 2024)
• Research.aimultiple.com: « LLM Pricing: Top 15+ Providers Compared in 2025 » (Mai 2025)