Dans l’océan des modèles d’IA constamment en expansion, comment séparer le bon grain de l’ivraie? Les géants de la tech comme Google ou des startups telles qu’OpenAI et Anthropic se disputent l’innovation, tandis que les utilisateurs peinent à comprendre l’utilité réelle de ces technologies.
Ce qui complique encore les choses, c’est l’accent mis sur les benchmarks techniques, souvent éloignés des besoins pratiques des entreprises et utilisateurs. Ces métriques sont-elles vraiment révélatrices des performances quotidiennes ou ne masquent-elles pas les véritables capacités des modèles?
Pour vous aider à naviguer dans ce labyrinthe technologique, TechCrunch a réalisé une liste des modèles d’IA les plus avancés lancés depuis 2024, présentant leurs utilités et spécificités. Cette compilation sera mise à jour régulièrement pour intégrer les lancements futurs.
Peut-on vraiment se fier aux promesses des performances affichées par ces modèles d’IA ?
Parmi les nouveautés de 2025, l’OpenAI o3-mini se distingue par son application aux tâches STEM, tandis que le Deep Research se concentre sur une recherche approfondie. Pourtant, à une époque où les hallucinations de l’IA restent un problème non résolu, jusqu’où peut-on leur faire confiance? Et que dire de Mistral Le Chat, une application qui, bien que prometteuse, est en butte à des erreurs notables face à ChatGPT?
OpenAI mise également sur son modèle Operator pour des tâches autonomes, mais cet assistant personnel innovant est encore en phase expérimentale. Peut-on imaginer confier nos courses alimentaires à une machine qui est, elle-même, sujette à des erreurs coûteuses?
De leur côté, Google avec son modèle Gemini 2.0 et DeepSeek avec R1 créent des discussions animées, soulignant une rivalité accrue sur le terrain des performances de modélisation. Mais à quel prix en matière d’accès et de liberté de l’information, surtout lorsque des questions de censure s’invitent dans le débat?
Avec tant de choix et de promesses, vers quel modèle les entreprises et les utilisateurs devraient-ils se tourner pour répondre au mieux à leurs besoins spécifiques? À l’ère du numérique dominée par les chiffres, comment trouver le modèle d’IA réellement adapté à ses besoins?
Source : Techcrunch
