Lorsqu'une entreprise décide de construire sur des modèles ouverts, la première surprise est de découvrir combien il en existe. Il n'existe pas « le » modèle ouvert : il existe des familles différentes, avec des objectifs, des points forts et des licences différents. Choisir la bonne famille compte autant — parfois plus — que le choix entre ouvert et fermé.
Les principales familles, en bref
- Llama (Meta) : le plus répandu, un écosystème d'outils et d'intégrations immense, un bon point de départ généraliste.
- Mistral : des modèles efficaces, développés en Europe, souvent un choix naturel là où compte la proximité réglementaire et linguistique européenne.
- Qwen (Alibaba) : multilingue très solide, excellent sur les tâches de code, dont l'adoption en entreprise a crû rapidement.
- DeepSeek : coûts d'entraînement maîtrisés, performant sur les tâches de raisonnement, évolution très rapide d'une version à l'autre.
- Gemma (Google) : conçu pour tourner sur du matériel plus modeste, indiqué lorsque l'efficacité prime sur la capacité maximale.
Les critères qui comptent plus qu'un score de benchmark
Les classements publics comparent les modèles sur des tâches standardisées qui coïncident rarement avec votre cas d'usage réel. Avant de choisir, vérifiez : la qualité en français (beaucoup de benchmarks sont en anglais et ne disent rien du rendu dans d'autres langues), l'ampleur de la fenêtre de contexte par rapport à vos documents, la licence et ce qu'elle permet réellement, l'écosystème d'outils pour le fine-tuning et le serving, et les besoins matériels réels pour le volume que vous prévoyez.
Un cadre pratique en quatre questions
- Le cas d'usage est-il généraliste ou spécialisé (code, mathématiques, domaine vertical) ? Certaines familles sont nettement plus performantes dans des domaines spécifiques.
- Quel poids a le rendu en français par rapport à l'anglais dans votre contexte ?
- Quel matériel avez-vous déjà, ou êtes-vous prêt à acquérir ? Certains modèles se comportent bien mieux une fois quantifiés, d'autres perdent en qualité.
- La licence permet-elle un usage commercial dans votre scénario spécifique, y compris le volume d'utilisateurs prévu ?
La bonne réponse change d'une entreprise à l'autre, et souvent même d'un projet à l'autre au sein d'une même entreprise. C'est pourquoi, avant de s'engager sur une famille de modèles, il est toujours préférable de tester sur un cas d'usage réel avec ses propres données — plutôt que de se fier uniquement à un classement.