Quelle IA choisir ?

Votre travail est axé sur la programmation, l'analyse rigoureuse ou la rédaction qui doit conserver votre voix. C'est le meilleur choix par défaut pour l'ingénierie et pour les tâches où avoir raison compte plus que paraître confiant.

Vous voulez un outil qui fait un peu de tout (texte, images, voix, analyse de données, assistants personnalisés) avec le plus grand écosystème et le plus d'aide disponible en ligne.

Vous travaillez dans Google Workspace, ou vous devez raisonner sur de très longs documents, de longues vidéos ou des contenus mixtes dans un seul prompt.

Vous avez besoin de savoir ce qui se dit en ce moment sur X, ou vous préférez un ton plus direct et décontracté, et vous vérifierez tout ce qui est important.

Vous souhaitez auto-héberger un modèle capable, attachez de l'importance à la rentabilité, ou avez besoin d'une option européenne indépendante des grands fournisseurs avec de bons petits modèles.

Le coût est la contrainte principale et vous voulez un raisonnement à poids ouverts performant, idéalement auto-hébergé, compte tenu des questions de gouvernance des données autour de son service hébergé.

Vous voulez des poids ouverts avec une taille adaptée à chaque usage et une couverture multilingue étendue, là encore auto-hébergé pour les données sensibles.

Vous avez principalement besoin de réponses actuelles et citées (recherche, vérification de faits, comparaisons) plutôt que de discussions ouvertes ou de génération de contenu. Il cite tout, vous pouvez donc vérifier avant d'agir.

Vous voulez posséder le modèle qui fait tourner votre produit (auto-hébergé, sur appareil ou ajusté finement) avec le plus grand écosystème ouvert derrière lui et sans facture par jeton.

Votre organisation fonctionne sous Microsoft 365 et vous voulez un assistant qui rédige dans Office et répond en s'appuyant sur vos propres e-mails, fichiers et réunions, avec protection des données d'entreprise.

Vous écrivez du code et souhaitez une aide IA dans votre éditeur (complétion en ligne, discussion sur votre dépôt et un agent qui apporte des modifications sur plusieurs fichiers) dans VS Code, JetBrains et GitHub.

Vous raisonnez sur de très longs documents ou voulez des poids ouverts performants pour le travail agentique et de programmation (Kimi K2) que vous pouvez autohéberger, et vous avez réfléchi au volet gouvernance des données d'un service basé en Chine.

Vous êtes une entreprise qui veut des réponses ancrées dans ses propres documents (RAG) et la possibilité de déployer le modèle en privé dans son propre cloud, plutôt qu'un agent conversationnel public.

Votre travail est en chinois ou orienté marché chinois, vous voulez une intégration à l'écosystème Baidu, ou vous voulez autohéberger les modèles à poids ouverts ERNIE 4.5.

Vous avez besoin d'une inférence hébergée à très faible coût et à grand volume sur le marché chinois, sans exigence d'autohébergement, avec des fonctionnalités multimodales de voix et d'image.

Vous voulez un long contexte associé à une solide génération audio et vidéo chez un seul fournisseur, avec un modèle de texte à poids ouverts que vous pouvez autohéberger.

Vous voulez des poids ouverts performants pour le travail agentique et de programmation que vous pouvez autohéberger, issus d'un laboratoire au solide historique récent sur ces tâches.

Votre pile est sur AWS et vous voulez des modèles économiques au sein de Bedrock, avec récupération, agents et garde-fous natifs et vos données restant dans votre compte AWS.

L'efficacité à long contexte est la priorité et vous voulez des poids ouverts d'un laboratoire occidental, avec une architecture hybride qui maintient un coût d'exécution plus bas pour de grandes entrées.

Vous avez besoin de modèles ouverts sous licence Apache 2.0 avec une provenance documentée pour un déploiement réglementé ou d'entreprise, idéalement autohébergés ou exécutés sur watsonx.

Vous voulez des poids ouverts sous licence permissive que vous pouvez autohéberger et ajuster finement, provenant d'un laboratoire hors des États-Unis et de la Chine.