Deepseek, Grok, ChatGPT, Claude, Mistral… Quelle intelligence artificielle choisir et pour quels besoins ?

• Sarah Martineau, cofondatrice d’ideta (solutions de chatbots, voicebots, callbots), conseille les clients sur le choix des IA depuis 2017.
• Guillaume Calfati, consultant en IA et automatisation, met l’accent sur l’adoption rapide de ces technologies.
• Yann Gourvennec, fondateur de Visionary Marketing et expert en marketing digital, couvre l’IA depuis 2015 et insiste sur les questions de « pourquoi » et « quand » utiliser ces outils.
• David Fayon, initiateur du projet Numérikissimo (annuaire des acteurs du numérique Francophone) et expert innovation à La Poste, qui travaille sur l’IA depuis les années 90.

• Sarah Martineau a vu dans ChatGPT le moyen de démocratiser l’IA. Il a permis au grand public de comprendre ce qu’est un chatbot, rendant les explications techniques plus accessibles.
• Yann Gourvennec, tout en reconnaissant l’innovation des grands modèles de langage (LLM), a été particulièrement impressionné par les outils de génération d’images (comme MidJourney) et leur impact sur la création visuelle, en particulier tant que photographe.
• Guillaume Calfati a perçu ChatGPT comme un « tsunami » de cas d’usage.
• David Fayon a été frappé par la rapidité d’adoption (1 million de comptes en 5 jours après le lancement public le 30 novembre 2022) et par le caractère bluffant de la génération de texte, malgré des limites initiales (hallucinations, biais).

Les meilleures IA selon moi

1. ChatGPT est le meilleur rapport qualité prix. Pour 20 $ vous avez une IA qui fait tout faire correctement, avec des demandes illimitées. Ce n’est pas le meilleur pour les images, la génération de texte… mais il est bon partout.
2. Deepseek est l’IA la plus performances pour la génération des textes, de pitchs… originaux.
3. Grok est le plus performant pour la rédaction de textes avec l’IA, avec un niveau proche d’un expert. La génération d’images de “people” est aussi un vrai plus. J’ai ainsi utilisé Grok pour rédiger 80% de ce résumé du webinaire.
4. Gemini devient très bon pour les images et les résumés de texte (avec par exemple Notebook LM). Il se rapproche de Grok pour les textes (je l’ai utilisé pour compléter 5% ce résumé, mais j’y aie passé pas loin de 2 heures je pense. En effet, j’ai ajouté mes idées avec mon top des solutions IA).
5. Claude est bon pour l’écriture classique et la manipulation de données.
6. Mistral est le meilleur pour la génération d’images originales, et pour la manipulation de données Françaises. Mistral est aussi le bon choix pour une installation sur ses propres serveurs.

Pour les vidéos :

• Opus clip pour le sous-titrage et le montage
• Descript pour les résumé, les sous-titrages…
• Sora de ChatGPT, pas le meilleur, mais intégré dans le forfait ChatGPT à 20$/ mois
• klingai.com, le leader.
• runwayml.com le challenger.
• Gemini pour la génération de petites vidéos gratuitement

Pour les avatars en vidéo

• Heygen
• Synthesia

Pour les Chatbots

• ideta (Français)
• ChatSimple (Anglais)

Pour les callbots

• Eloquant (avec Volubile)
• Voxibot

Pour les voix humaines (podcast, callbots…)

• Elevent Labs (voir ce tuto)
• Microsoft Azure Ai speech

Pour choisir la meilleure intelligence artificielle pour le SEO, je vous recommande cet article sur l’IA et le SEO.

Yann Gourvennec de Visionary Marketing a réalisé un autre résumé en utilisant Gladia pour la prise de notes, et Chat GPT 4.5 pour le résumé.

Vous pouvez consulter la différence de style et de contenus dans son article de blog disponible sur ce lien.

Quelles sont les usages de l’IA par les Français ?

L’étude IPSO a été réalisée auprès d’un échantillon de 1000 personnes représentatif de la population française âgée de 18 à 75 ans, entre le 10 et le 13 janvier 2025.

• Près de 9 Français sur 10 ont entendu parler de l’IA générative, soit un taux de notoriété de 88 %.
•  Français sur 10 l’utilisent, soit un taux d’utilisateurs de 39 %.
• 49 % des Français connaissent ces outils mais ne les utilisent pas. 12 % n’en ont jamais entendu parler.
• L’usage se fait d’abord à vocation privée. 33 % des Français utilisent l’IA générative dans un cadre personnel ou privé. 15 % l’utilisent dans un cadre professionnel ou pour leurs études.
• Utilisation par âge et catégorie socioprofessionnelle. L’adoption est fortement liée à l’âge, étant inversement proportionnelle à celui-ci. Les 18-24 ans sont les plus grands utilisateurs avec 74 %. Ce taux est de 55 % chez les 25-34 ans, 39 % chez les 35-44 ans, 35 % chez les 45-59 ans, et descend à 17 % parmi les 60-75 ans.
• On note une surutilisation parmi les cadres supérieurs (64 %).
• L’usage est ancré dans le quotidien des utilisateurs. Plus de trois quarts (78 %) des utilisateurs ont un usage au moins hebdomadaire des outils. 30 % des utilisateurs l’utilisent au moins une fois par jour.
• Pour les utilisateurs professionnels/études, 30 % l’utilisent au moins une fois par jour et 74 % au moins une fois par semaine. Pour les utilisateurs personnels/privés, 24 % l’utilisent au moins une fois par jour et 74 % au moins une fois par semaine.
• Tâches et activités. La principale raison d’utilisation est la recherche (48 %). Les autres usages courants incluent, Rédiger des textes ou des documents : 38 %, Traduire des textes : 36 %, Générer des idées : 35 %,
  Corriger grammaire/orthographe : 32 %, Synthétiser ou résumer : 31 %, Générer des images : 29 %, Seulement 3 % des 18-24 ans s’aident de l’IA pour faire leurs devoirs.
  Outils les plus utilisés :
• ChatGPT (version gratuite) d’OpenAI est de loin le plus utilisé par 66 % des utilisateurs, Gemini de Google arrive en seconde position avec 30 %,  Copilot complète le Top 3 (version Office à 15 %, version chat en ligne à 10 %), Mistral AI est utilisé par 6 % des utilisateurs et ChatGPT payant est utilisé par 14 % des utilisateurs.

LLM, chatbots, agents, et IA générative.. Késako ?

• Les grands modèles de langage, comme GPT-4o, Claude, ou Mistral, constituent le cœur technologique. Ils sont entraînés sur d’énormes volumes de données et produisent des résultats en fonction des prompts.
• Les chatbots, comme ChatGPT, sont des interfaces utilisateur qui exploitent ces modèles pour dialoguer avec les utilisateurs. Elles simplifient l’accès aux LLM.
• Les agents sont des applications spécifiques d’un modèle, conçues pour résoudre un cas d’usage précis (ex. : vérifier un solde de congés). L’IA agentique va plus loin en automatisant des tâches complexes via des interactions avec d’autres systèmes.

Quels critères pour choisir un outil d’IA générative ?

• Sarah Martineau a noté que Claude (Anthropic) est particulièrement performant pour le développement logiciel, tandis que ChatGPT est plus généraliste.
• Yann Gourvennec a souligné la course technologique qui rabat souvent les cartes. Un outil peut devenir leader un jour et être dépassé le lendemain. Par exemple, pendant quelques semaines Mistral a surpassé ChatGPT pour les images (en dehors des spécialistes comme Midjourney), et maintenant ChatGPT a rattrapé une partie de son retard.
• Guillaume Calfati a insisté sur l’expérimentation. Par exemple, Guillaume teste quotidiennement de nouveaux modèles (4 heures de veille, 4 heures de tests) pour identifier les plus adaptés à chaque tâche.
• David Fayon a mentionné Perplexity pour faire des recherches juridiques ou vérifier des données, et MidJourney pour la création graphique.

• Sarah Martineau a expliqué que les interfaces comme ChatGPT ou Mistral offrent des versions gratuites suffisantes pour un usage personnel, mais les modèles bruts (LLM) peuvent coûter cher (de 10 centimes à 5 dollars par million de tokens). Dans ce cas, on peut héberger des modèles comme Mistral sur ses propres serveurs.
• Yann Gourvennec a partagé une expérience avec Perplexity, où la version payante n’apportait pas de valeur significative par rapport à la gratuite, soulignant l’importance d’évaluer le rapport coût/bénéfice.
• David Fayon a indiqué que la version payante de ChatGPT est avantageuse pour les gros consommateurs (requêtes illimitées), mais pas indispensable pour un usage modéré.
• Guillaume Calfati a recommandé des plateformes comme Hugging Face, qui permettent de tester des modèles open source gratuitement, et des outils chinois performants et souvent gratuits.

• Sarah Martineau a donné l’exemple de restrictions sur certains modèles (ex. : impossibilité de traiter des sujets sensibles comme le contenu explicite sur la plupart des IA) et a insisté sur la nécessité de vérifier la protection des données. Elle a rappelé qu’il existe des modèles légers (ex: Mistral 7B) conçus pour des tâches précises ou pour être ré-entraînés sur des données spécifiques (“fine-tuning”), qui ne peuvent rivaliser avec les grands modèles généralistes (GPT-4o, Claude 3 Opus) sur un large spectre de tâches. Le choix dépend donc de la complexité requise.
• David Fayon a mentionné que certains outils, comme DeepSeek (chinois) ou ChatGPT, peuvent être bloqués dans des entreprises pour des raisons de sécurité, obligeant à utiliser des PC personnels (le phénomène Shadow It).
• Guillaume Calfati a souligné que les grandes entreprises préfèrent mettre en place leurs propres LLM (via Azure ou AWS en utilisant des LLM comme ChatGPT ou Mistral) pour contrôler les données et éviter les fuites.

• Sarah Martineau a comparé l’interface simple de ChatGPT à celle plus complexe de MidJourney, qui demande une courbe d’apprentissage.
• Yann Gourvennec a mis en avant la fonctionnalité « Projets » de ChatGPT, qui permet de stocker et réutiliser des prompts, optimisant le temps.
• Guillaume Calfati a prédit que, à terme, les utilisateurs grand public utiliseront des outils sans même connaître le modèle sous-jacent, grâce à des interfaces optimisées.

Tester, tester et continuer à tester… l’importance de l’expérimentation pour trouver les meilleures IA !

Les défis et limites des outils d’IA générative

• Les LLM peuvent produire des réponses erronées ou biaisées, nécessitant une vérification humaine ou par une autre IA (Guillaume Calfati).
• David Fayon a noté que les données d’entraînement varient selon les outils (américains, chinois, européens), influençant les réponses, notamment sur des sujets sensibles (ex. : censure sur la place Tiananmen pour Deepseek).
• La consommation énergétique car les LLM les plus performants consomment énormément d’énergie, ce qui pose des questions éthiques et pratiques.
• Yann Gourvennec a pointé une différence de vitesse entre les experts à la pointe et les entreprises ou administrations qui peinent à suivre, créant un fossé à combler par l’accompagnement.
• Les directions des systèmes d’information doivent adopter une approche modulaire et facilitatrice pour éviter le « shadow IT » (Guillaume Calfati). La DSI doit passer d’un rôle de simple fournisseur à celui de facilitateur, proposant des briques sécurisées et encadrant les usages pour éviter le “Shadow IT”, tout en garantissant la sécurité et la traçabilité (Guillaume, David)
• L’IA, couplée au Low-Code/No-Code, permet désormais aux employés “métier” (RH, Marketing, Qualité…) de créer leurs propres outils et workflows automatisés, répondant à des besoins spécifiques non couverts par l’IT central selon Guillaume.
• …

• Sarah Martineau anticipe des progrès significatifs dans l’audio conversationnel d’ici fin 2025, avec des modèles plus fluides et moins de latence. À long terme, elle envisage l’émergence d’humanoïdes combinant compréhension, vision, et mouvement.
• Guillaume Calfati prédit une accélération des performances, avec des modèles atteignant le niveau d’experts (médecins, chercheurs) d’ici fin 2025. Il voit aussi l’essor du no code, permettant à tous de créer des workflows personnalisés.
• David Fayon mise sur le couplage des LLM avec la robotique pour appréhender le monde via les cinq sens. Il s’interroge sur la place de la France (avec Mistral par exemple) face à la domination américaine et chinoise.
• Yann Gourvennec insiste sur la nécessité de réduire le fossé entre les pionniers et le monde de l’entreprise, via du conseil et du coaching.

Les conseils, astuces et recommandations pour choisir la bonne IA pour le bon besoin

• Pour un usage simple, ChatGPT est recommandé pour sa facilité d’utilisation et sa fiabilité (Sarah Martineau). Mistral est une alternative gratuite à tester, même si moins performante sur des scopes larges (Sarah Martinot).
• Pour les usages en entreprise, il faut plutôt privilégier des LLM internes (via les offres Azure open AI ou AWS, Mistral hébergé…) pour la sécurité et la conformité RGPD (Guillaume Calfati).
• On peut tester les différentes IA sur des plateformes comme Hugging Face pour accéder à des modèles open source.
• Utiliser la fonctionnalité « Projets » de ChatGPT pour sauvegarder et réutiliser des prompts, gagnant ainsi du temps (Yann Gourvennec). 
• S’assurer que l’outil respecte le RGPD et les politiques de l’entreprise (Sarah Martineau).
• Accompagner les collaborateurs pour réduire les appréhensions et combler le fossé avec les technologies avancées (Yann Gourvennec).
• …

Il y a des acronymes pour ne pas oublier des éléments :

Ce qu’il fallait retenir sur le choix des meilleurs IA

Vous souhaitez vous former à l’IA ?

Pour maîtriser l’IA, je vous conseille ma formation video au Growth Hacking (60 €) qui intègre un module IA.