Les 10 meilleurs LLMs en 2025 : Modèles de langage étendus passés en revue

Êtes-vous submergé par les demandes de support client ? Luttez-vous contre des délais serrés pour la création de contenu ? Épuisé par la pression pour maximiser la productivité ? Vous n'êtes pas seul. Gérer une entreprise aujourd'hui peut ressembler à une bataille constante contre le temps et le budget.

Une solution existe : les grands modèles de langage (LLMs), votre assistant personnel en intelligence artificielle (IA) pour vous aider à naviguer à travers tous ces défis.

Mais comment choisir le bon avec tant d'options et une surcharge d'informations ? Vous devez comparer la performance, la précision, la sécurité des données, le coût, le support du fournisseur – la liste est longue !

Laissez-moi vous faciliter la tâche. J'ai collaboré avec Matthew Miller, notre expert résident en LLMs, pour évaluer 44 solutions. Cet article explore les 10 meilleurs LLMs pour 2025. Nous avons analysé chaque produit pour comprendre ses fonctionnalités et comment elles vous bénéficient. Cela vous aidera à trouver le modèle de langage parfait pour vos besoins spécifiques, que ce soit pour étendre le support client, gérer la connaissance interne, automatiser les tâches répétitives, améliorer votre contenu, ou personnaliser le marketing et les ventes.

Comment avons-nous sélectionné et évalué les meilleurs LLMs ?

Nous avons classé les solutions de grands modèles de langage en utilisant un algorithme propriétaire qui prend en compte la satisfaction des clients et la présence sur le marché basée sur les avis réels des utilisateurs. Nos analystes de recherche de marché et rédacteurs (Matthew et moi dans ce cas) passent des semaines à évaluer les solutions selon plusieurs critères définis pour une catégorie de logiciels. Nous vous offrons des évaluations de logiciels impartiales – c'est la différence G2 ! Nous n'acceptons pas de paiement ou d'échange de liens pour les placements de produits dans cette liste. Veuillez lire notre méthodologie de notation de recherche G2 pour plus de détails.

1. Gemini : connu pour la conversation naturelle

Gemini est un LLM développé par Google AI. Il se distingue par sa capacité à traiter des informations provenant de divers formats, y compris le texte, les images et la vidéo. Cette capacité lui permet d'extraire des informations de documents et de répondre aux questions fréquemment posées, améliorant ainsi le support client, personnalisant les interactions avec les clients, et même alimentant la création de contenu. Lancé en décembre 2023, il comprend trois modèles : Gemini Ultra, Pro, et Nano, chacun répondant à des besoins différents. Gemini peut également générer des images, des vidéos et bien plus encore. 

Matthew et moi avons apprécié la capacité d'apprentissage des erreurs où Gemini a pu identifier, corriger et apprendre de ses erreurs passées.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

“Gemini est un puissant chatbot IA. Il traite de grandes quantités de texte et de codes pour générer des résultats rapidement. Il traite également nos images et effectue les tâches souhaitées. L'intégration avec d'autres outils Google, tels que Google Docs, Sheets, Gmail et Drive, automatise notre processus. L'interface pour discuter avec Gemini est également très intuitive.”

- Revue de Gemini, Rahul S.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

“Le raisonnement de Gemini derrière les résultats peut être flou, rendant difficile la vérification de l'exactitude et la mitigation des biais potentiels. Cette opacité est inquiétante, surtout pour les utilisateurs manipulant des informations sensibles.”

- Revue de Gemini, Ömer K.

2. BERT : connu pour l'adhérence aux lignes directrices éthiques

BERT ou Bidirectional Encoder Representations from Transformers utilise un réseau neuronal basé sur des transformateurs pour comprendre les relations entre les mots dans une phrase. Cette architecture et compréhension nuancée facilitent une traduction automatique plus précise, la détection des biais, et des pratiques d'IA responsables. Développé par Google en 2018, BERT montre ses compétences avec diverses applications de traitement du langage naturel (NLP), y compris la traduction automatique, le questionnement-réponse, et l'analyse des sentiments.

Nous avons vraiment apprécié les fonctionnalités de modération de contenu qui empêchent le modèle de générer des réponses inappropriées.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

“La compréhension contextuelle de BERT lui permet de répondre aux questions basées sur un passage donné. Il est open source et très facile à affiner pour améliorer encore la précision.”

- Revue de BERT, Prashanth D.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

“Ses exigences informatiques sont exigeantes. Mettre en œuvre BERT efficacement pourrait nécessiter des ressources matérielles robustes, ce qui pourrait être une considération pour certains projets.”

- Revue de BERT, Taahir B.

3. Meta Llama 3 : connu pour l'analyse des sentiments

Meta Llama 3, développé par Meta, est présenté comme la dernière génération des meilleurs LLMs open-source. Disponible en configurations de paramètres 8B et 70B, ces modèles utilisent le pré-entraînement et le réglage par instruction pour offrir des performances améliorées dans les tâches d'IA. Proposés en versions comme Llama 3.1, Llama 3.2, et Llama 3.3, les modèles utilisent un tokenizer avec un vocabulaire de 128K tokens, améliorant considérablement les tâches telles que répondre aux questions en langage naturel, écrire du code, et brainstormer des idées.

Nous avons vraiment apprécié la flexibilité de Meta Llama pour construire des modèles de langage personnalisés.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

“Meta Llama 3 est fantastique pour comprendre et répondre au langage naturel, rendant les conversations fluides et naturelles. Il est plus précis que les versions précédentes de Llama et donne des réponses pertinentes, ce qui améliore la productivité et l'expérience utilisateur. Il s'intègre également aux applications de développement. De plus, il est facile à personnaliser pour différents usages grâce aux variations 7B,13B basées sur leurs projets personnels ou besoins commerciaux.”

- Revue de Meta Llama 3, Praveen A.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

“Une chose que je n'aime pas à propos de Meta LLaMA 3 est son intensité potentielle en ressources. Exécuter un modèle aussi avancé peut nécessiter une puissance de calcul et une mémoire significatives, ce qui pourrait être une limitation pour les petites organisations ou les utilisateurs individuels ayant un accès limité à du matériel haut de gamme. De plus, malgré ses capacités avancées, il peut encore y avoir des inexactitudes ou des biais occasionnels dans les réponses générées, ce qui souligne la nécessité d'un raffinement et d'une surveillance continus.”

- Revue de Meta Llama 3, Luis N.

4. GPT3 : connu pour la rapidité de génération de réponses

GPT-3, abréviation de Generative Pre-trained Transformer 3 utilise le NLP, la génération de langage naturel (NLG), et 175 milliards (!) de paramètres pour produire un texte semblable à celui d'un humain. Cela lui permet d'effectuer efficacement des tâches comme la création de contenu, la traduction, et la génération de code. La grande rapidité de génération de réponses de GPT-3 le rend précieux pour améliorer les chatbots, automatiser les tâches manuelles, et étendre les interactions clients en temps réel.

Nous avons aimé comment le modèle gérait efficacement les longues conversations en aller-retour.

J'ai aussi aimé cet article de MarTech qui couvre ce qui est nouveau dans l'espace d'utilisation des données IA avec l'accord OpenAI et Financial Times. Consultez-le.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

“GPT3 en tant que grand modèle de langage est ce qui se rapproche le plus d'une intelligence générale artificielle (AGI) basée sur du texte. Je l'utilise quotidiennement à la fois personnellement et professionnellement. Il m'aide à résumer de grands fichiers texte, à générer des idées, et à optimiser les flux de travail existants.”

- Revue de GPT3, Jahnavi Prasad S.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

“Tout comme cet ami qui ne comprend pas votre humeur, ChatGPT-3 peut parfois mal interpréter vos messages ou fournir des réponses qui ne correspondent pas vraiment à vos attentes. Il est bon de garder à l'esprit que ChatGPT3, bien qu'extrêmement intelligent, n'est pas la meilleure source pour les dernières nouvelles. Sa base de connaissances est figée dans le temps en 2022, donc vous n'obtiendrez pas les meilleures et les plus récentes mises à jour de sa part.”

- Revue de GPT3, Ava L.

5. GPT4 : connu pour la compréhension contextuelle

GPT-4, la dernière version d'OpenAI de mars 2023, est un puissant modèle de langage multimodal avec environ 1,76 trillion de paramètres. Il surpasse les modèles GPT précédents dans sa capacité à effectuer des tâches complexes avec une plus grande précision et efficacité. L'un des meilleurs générateurs d'écriture IA, les utilisateurs de GPT-4 rapportent souvent qu'il est plus créatif, maintient une meilleure mémoire de conversation, excelle dans l'analyse, et offre une gamme plus large de fonctionnalités. Voici une citation d'un Redditor que j'ai vraiment aimée : "4 est plus comme parler à quelqu'un qui entre à l'université. Ce n'est pas parfait, mais il a une assez bonne compréhension des choses, est beaucoup plus logique, moins susceptible d'inventer des choses, et peut mieux exprimer ses réponses." 

Matthew et moi avons pensé que l'intégration facile avec les processus existants était un plus certain.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

“Les capacités avancées de compréhension et de génération de langage de GPT4 sont impressionnantes. Sa capacité à produire un texte semblable à celui d'un humain avec une grande fluidité et cohérence en fait un outil inestimable pour des applications allant de la rédaction de contenu à la fourniture de support client. De plus, la polyvalence de GPT4 dans différents domaines, des sujets techniques à l'écriture créative, et sa compréhension contextuelle améliorée augmentent la qualité et la pertinence de ses réponses dans des conversations complexes et étendues.”

- Revue de GPT4, Bryan S.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

“Parfois, il ne suit pas les instructions. Il produit toujours du contenu au format Markdown, donc je dois perdre du temps à supprimer divers symboles lorsque je le colle dans Google Docs.”

- Revue de GPT4, Joseph G.

6. AutoGPT : connu pour la modération de contenu

AutoGPT est un agent IA open-source construit sur le modèle de langage avancé GPT-4 d'OpenAI. Il comprend vos objectifs et les décompose en tâches gérables. AutoGPT gère de manière autonome des tâches telles que la recherche de marché, la création de plans d'affaires, et la génération de contenu pour des articles et des publications sur les réseaux sociaux, en utilisant des ressources en ligne et divers outils. Il simplifie les flux de travail et accélère l'achèvement des projets avec un minimum d'intervention manuelle.

Nous avons adoré la capacité d'AutoGPT à accéder à des sites web et plateformes populaires et à extraire des données de ceux-ci.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

“AutoGPT inclut diverses applications IA qui font gagner du temps et de l'argent à mon entreprise, telles que le marketing par e-mail, l'édition de photos, la rédaction de contenu, et l'optimisation de la recherche.”

- Revue de AutoGPT, Jagmeet S.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

“AutoGPT est conçu pour les utilisateurs ayant une maîtrise de Python et une expérience des logiciels de développement. L'installation et l'utilisation impliquent des étapes techniques complexes, ce qui peut être difficile pour les utilisateurs non techniques. De plus, basé sur l'utilisation de tokens GPT-4, AutoGPT facture 0,03 $ par 1 000 tokens pour les invites et 0,06 $ par 1 000 tokens pour les résultats. Comme les tâches nécessitent plusieurs appels au modèle GPT-4, les coûts augmentent rapidement, pouvant devenir prohibitifs pour les projets plus importants ou les petites organisations.”

- Revue de AutoGPT, Maninder S.

7. Megatron-LM : connu pour la protection de la vie privée des données

Le Megatron-LM de NVIDIA est un cadre puissant pour l'entraînement des LLMs. Il utilise des techniques comme le parallélisme de modèle et l'entraînement en précision mixte pour gérer efficacement des ensembles de données massifs, entraînant des gains significatifs de performance et de scalabilité. La capacité de déploiement hors ligne de Megatron-LM permet l'utilisation de puissants modèles de langage dans des environnements hautement sécurisés et sensibles aux données, garantissant une plus grande confidentialité et conformité.  

L'intégration de Megatron-LM avec la bibliothèque DeepSpeed de Microsoft est une fonctionnalité vraiment exceptionnelle qui améliore encore son exécution et sa flexibilité.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

“Nous apprécions son évolutivité et son efficacité inégalées sur les unités de traitement graphique de NVIDIA. Sa capacité à traiter rapidement de vastes ensembles de données accélère nos projets basés sur l'IA, offrant des capacités exceptionnelles de compréhension et de génération de langage. Cette performance robuste nous permet d'innover et de fournir des solutions IA sophistiquées rapidement et efficacement.”

- Revue de Megatron-LM, Yogesh B.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

“Il a une courbe d'apprentissage abrupte, nécessite un matériel sérieux, et la documentation pourrait être améliorée. De plus, un biais potentiel se cache.”

- Revue de Megatron-LM, Nikhil O.

8. Tune AI : connu pour la génération de contenu

Tune AI, anciennement NimbleBox.ai, se spécialise dans les solutions d'IA générative pour les entreprises. Il vous permet de personnaliser les LLMs selon vos besoins spécifiques en utilisant vos données propriétaires, offrant des fonctionnalités puissantes comme la compatibilité open-stack, l'intégration transparente de documents, et la sécurité de niveau entreprise. L'un de leurs produits, Tune Studio, fournit une plateforme sécurisée pour le réglage fin et le déploiement de grands modèles de langage. Tune AI est également livré avec Tune Chat, une application de chat IA avec des capacités de génération de texte et de code pour les utilisateurs non techniques.

En plus de tout ce que nous avons mentionné ci-dessus, nous avons aimé sa capacité à agir comme un assistant d'écriture et à donner des suggestions pour la grammaire, le formatage, le ton, et le style.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

“L'interface conviviale de Tune AI facilite la création et la gestion de chatbots. Ses réponses alimentées par l'IA sont remarquablement précises et imitent de près l'interaction humaine. Il s'intègre facilement à plusieurs canaux de communication, garantissant un service client cohérent sur les plateformes. De plus, les capacités d'analyse de Tune AI sont inestimables pour collecter des informations sur les interactions des utilisateurs et améliorer progressivement l'efficacité du chatbot.”

- Revue de Tune AI, Bessy G.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

“ChatNBX (maintenant Tune AI) dépend du jeu de données sur lequel il est formé. À cause de cela, il fournit parfois des réponses inexactes et biaisées, ce qui rend le service moins utile. Il manque également certaines fonctionnalités avancées, comme le traitement de texte volumineux sur une seule entrée, fournissant des réponses invalides en raison de la grande quantité d'informations.”

- Revue de Tune AI, Yogender K.

9. GPT2 : connu pour la qualité de la documentation

GPT2, l'un des modèles initiaux développés par OpenAI, est équipé de 1,5 milliard de paramètres et a été formé sur un ensemble de données d'environ 8 millions de pages web. Sa fonction principale est de prédire le mot suivant dans une phrase. GPT2 peut générer un texte contextuellement pertinent sur divers sujets, résumer du contenu, traduire, et créer des histoires ou des essais basés sur des invites. En raison de préoccupations concernant une utilisation potentielle abusive, OpenAI a publié une version limitée du modèle.

Nous avons aimé comment GPT2 comprenait et maintenait le contexte de la conversation.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

“J'adore à quel point il est intuitif à utiliser. GPT2 est rapide, adaptable, et facile à commander. J'aime utiliser GPT2 pour brainstormer des idées pour me lancer, puis plus tard pour le raffinement de la grammaire et de la formulation. Nous l'utilisons presque quotidiennement pour toutes sortes de choses -- amorces de réflexion, transformer des puces en un paragraphe complet de phrases complètes, correction de grammaire et de ponctuation, dépannage Excel, et plus encore.”

- Revue de GPT2, Avery C.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

“Un inconvénient notable est qu'il produit parfois du contenu qui est factuellement incorrect ou biaisé, car il s'appuie sur des modèles appris à partir des données d'entraînement.”

- Revue de GPT2, Jose M.

10. T5 : connu pour la mitigation des biais

T5, abréviation de Text-to-Text Transfer Transformer, représente un groupe de grands modèles de langage développés par Google AI. Ces modèles ont subi un entraînement intensif sur d'énormes quantités de texte et de données de code et ont été utilisés dans diverses applications, y compris les chatbots, les outils de résumé de texte, la génération de code, et la robotique. De plus, vous pouvez affiner T5 pour répondre à des exigences de tâches spécifiques.

Nous avons tous deux pensé que l'outil offrait une documentation complète et précieuse pour aider à comprendre ce qu'il peut faire.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

“J'apprécie la polyvalence de T5 et sa capacité à gérer une large gamme de tâches de traitement du langage naturel. Il a été particulièrement utile pour créer un chatbot pour mon entreprise et un agent de support client pour répondre aux questions courantes. Les capacités de pré-entraînement et de réglage fin le rendent facile à adapter à des cas d'utilisation spécifiques.”

- Revue de T5, Shamaas H.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

“Le réglage fin du modèle T5 est coûteux et nécessite des ressources importantes. Comme il n'est pas formé sur de grandes quantités de données, il donne parfois des réponses biaisées.”

- Revue de T5, Aditya S.

Bonus grands modèles de langage

Matthew et moi avons également beaucoup aimé les logiciels suivants lors des tests des LLMs :

1. IBM watsonx.ai : connu pour les algorithmes pré-construits pour le développement de modèles
2. Crowdin : connu pour le suivi de traduction
3. Claude : connu pour la gestion du contexte

Trouver le meilleur LLM

Lorsque vous essayez de choisir un outil de grand modèle de langage, Matthew et moi convenons que vous devez prendre en compte votre propre cas d'utilisation, la précision du modèle, et la taille et la capacité du modèle. Vous pourriez également vouloir examiner les données sur lesquelles il a été formé et les fonctionnalités de sécurité et de conformité qu'il offre avant de finaliser un achat. Garder toutes ces choses sous contrôle vous assurera d'investir dans une solution qui fonctionne le mieux pour vos besoins commerciaux et garde vos données sécurisées.

Nous espérons que cette compilation des meilleurs grands modèles de langage vous aidera à trouver votre meilleure correspondance ! 

Alors que la demande pour les LLMs continue de croître, le besoin pour les systèmes qui les maintiennent en fonctionnement augmente également. Explorez le meilleur logiciel d'infrastructure d'IA générative sur G2 pour trouver les plateformes qui aident les entreprises à former, déployer, et mettre à l'échelle les LLMs de manière efficace et sécurisée.

Édité par Aisha West