Les 10 modèles d’IA qui comptent en septembre 2024, d’o1 à Grok-2

En septembre 2024, la compétition entre grands modèles de langage ne se joue plus seulement sur la fluidité d’une conversation. Les assistants doivent désormais traiter des documents longs, comprendre des images, produire ou interpréter de l’audio, écrire du code et résoudre des problèmes de logique. L’arrivée d’o1, la nouvelle famille de modèles d’OpenAI, illustre ce changement : plutôt que de viser uniquement une réponse immédiate, elle cherche à consacrer davantage d’effort au raisonnement.

Cette évolution ne rend pas pour autant les autres modèles obsolètes. GPT-4o conserve de solides atouts pour les usages généralistes et multimodaux, tandis que Grok-2 apporte l’approche particulière de xAI, plus conversationnelle et volontiers humoristique. Derrière ces trois noms se dessine un marché bien plus large, où Google, Anthropic, Meta, Mistral AI, Alibaba Cloud et Cohere proposent des alternatives aux priorités très différentes.

Pourquoi un classement unique des IA est-il trompeur ?

Un « top 10 » est utile pour se repérer, à condition de ne pas le confondre avec une vérité universelle. Un modèle peut être excellent en mathématiques et moins convaincant pour rédiger un texte marketing. Un autre peut accepter un très long document, mais être moins pratique pour une conversation orale. Un troisième sera particulièrement adapté à une entreprise qui doit garder ses données dans son propre environnement informatique.

Chatbot Arena est l’un des repères les plus suivis pour comparer des assistants conversationnels. Son principe est simple : des utilisateurs confrontent anonymement deux réponses à une même demande et indiquent celle qu’ils préfèrent. Ces duels permettent d’établir un classement. En septembre 2024, o1 est placé en tête de ce palmarès, ce qui traduit de bonnes préférences humaines dans ce cadre précis.

Mais ce type de tableau ne mesure pas tout. Il ne dit pas, à lui seul, combien coûte un usage à grande échelle, quels types de fichiers sont acceptés, quelles données sont conservées, ni comment un modèle se comporte dans le logiciel métier d’une organisation. Les résultats peuvent aussi varier selon la version exacte du modèle et selon la formulation de la demande.

Dix modèles qui structurent le paysage en septembre 2024

Plutôt qu’un ordre artificiel de un à dix, ce panorama rassemble dix modèles ou familles de modèles particulièrement visibles à cette date. Ils ne remplissent pas tous la même fonction et ne sont pas tous distribués selon les mêmes modalités.

Cette liste ne signifie pas que ces dix offres seraient interchangeables. Elle permet surtout de distinguer les grandes stratégies qui s’affrontent : modèles fermés accessibles par interface ou API, modèles à poids accessibles sous certaines licences, assistants intégrés à un écosystème logiciel et outils spécialisés pour les entreprises.

o1 d’OpenAI, le pari du raisonnement avant la réponse

Avec o1, OpenAI met en avant une idée devenue centrale dans la course aux modèles de langage : certaines questions gagnent à être traitées plus lentement. Au lieu de produire la suite de mots la plus vraisemblable dès les premières secondes, le système est conçu pour consacrer davantage de calcul à l’examen d’un problème, notamment en sciences, en programmation et en mathématiques.

Cette différence est importante pour l’utilisateur. Un assistant généraliste peut souvent produire une réponse convaincante à première vue, tout en commettant une erreur de raisonnement au milieu de son explication. Les modèles de la famille o1 visent à réduire ce défaut sur les tâches qui demandent plusieurs étapes logiques. OpenAI indique notamment qu’o1 a obtenu 83 % à un examen qualificatif des Olympiades internationales de mathématiques de 2024, contre 13 % pour GPT-4o dans cette évaluation précise.

Il faut toutefois éviter une interprétation excessive de ce chiffre. Réussir un test de mathématiques ne garantit pas qu’un assistant comprenne parfaitement une consigne ambiguë, connaisse les règles propres à une entreprise ou fournisse systématiquement une information exacte. Un modèle peut aussi donner une réponse erronée avec assurance. La vérification humaine reste indispensable lorsqu’une décision a des conséquences juridiques, financières, médicales ou de sécurité.

La dénomination o1 recouvre par ailleurs plusieurs variantes, dont des versions d’aperçu et une version plus légère. Avant de comparer des résultats, il est donc essentiel d’identifier le modèle précis employé : les capacités, la vitesse de réponse, les limites d’utilisation et le prix peuvent changer d’une version à l’autre.

GPT-4o et Grok-2, deux réponses à des usages différents

GPT-4o, présenté par OpenAI en mai 2024, reste l’un des modèles les plus polyvalents du moment. Le « o » renvoie à « omni » : le modèle a été conçu pour traiter le texte, l’image et l’audio. Cette orientation multimodale répond à des usages très concrets : interroger un document photographié, commenter une image, reformuler un texte ou interagir oralement avec un assistant.

Sa force réside dans sa capacité à faire de nombreuses choses correctement dans une même interface. Pour une personne qui prépare une présentation, résume des notes, rédige un message ou analyse un visuel, cette polyvalence est souvent plus utile qu’un gain de performance sur un exercice scientifique pointu. Elle ne dispense pas de relire les productions, en particulier lorsque le texte contient des noms, des dates, des chiffres ou des références.

Face à lui, Grok-2, développé par xAI, se fait remarquer par son positionnement conversationnel. L’assistant Grok revendique une tonalité moins formelle, avec une place accordée à l’humour. Cela peut rendre l’interaction plus naturelle pour certains utilisateurs, mais le ton ne doit jamais être le premier critère de choix dans un cadre professionnel.

Pour une équipe, les questions concrètes sont plus simples : l’outil est-il disponible dans l’environnement de travail ? Peut-il exploiter les documents autorisés ? Les administrateurs peuvent-ils gérer les accès ? Les données sont-elles utilisées pour améliorer le service ? Et surtout, les réponses aident-elles réellement les salariés à accomplir leur mission ? La meilleure IA est souvent celle qui s’intègre sans friction dans un processus clair.

Quels critères utiliser pour choisir un modèle d’IA ?

Avant de souscrire à un outil ou d’intégrer une API, une organisation peut établir une grille de comparaison. Elle évite de choisir un modèle uniquement parce qu’il occupe une bonne place dans un classement ou parce qu’il vient d’être annoncé.

Les critères les plus importants sont généralement les suivants :

• La nature de la tâche : conversation, synthèse, code, extraction d’informations, traduction, création de contenus ou raisonnement technique.
• Les formats traités : texte seulement, images, fichiers, audio ou vidéo selon les fonctionnalités réellement disponibles.
• La fiabilité attendue : possibilité de demander des références, de confronter les résultats à des documents fournis et de garder une validation humaine.
• La confidentialité : règles de conservation des données, gestion des comptes, localisation éventuelle des traitements et contrôle des accès.
• Le coût et la vitesse : un modèle très puissant peut s’avérer inutilement cher ou lent pour des milliers de demandes simples.
• La capacité d’intégration : compatibilité avec les outils existants, qualité de l’API et possibilités de personnalisation.

Modèles, applications et outils spécialisés : ne pas tout confondre

La liste des modèles ne doit pas être confondue avec celle des applications d’IA utilisées au quotidien. Un modèle est le moteur qui génère ou analyse du contenu. Une application lui ajoute une interface, des connecteurs, des modèles de documents, des règles de sécurité et parfois des fonctions spécialisées.

C’est le cas d’outils tels que Jasper, orienté vers la production de contenus, Murf, consacré à la voix de synthèse, ou Synthesia, utilisé pour créer des vidéos avec des avatars. Ces services peuvent être pertinents sans prétendre être eux-mêmes les modèles les mieux classés en conversation générale. Leur intérêt dépend de leur capacité à résoudre une tâche précise de manière plus simple que l’utilisation directe d’un grand modèle de langage.

Cette distinction est particulièrement importante pour les petites entreprises. Elles n’ont pas forcément besoin de construire un assistant sur mesure. Un logiciel spécialisé, bien paramétré et encadré, peut apporter un bénéfice plus rapide qu’un projet technique ambitieux.

L’ouverture des modèles change les règles du jeu

La compétition ne se limite pas aux laboratoires américains qui proposent leurs modèles dans le cloud. En 2024, les modèles à poids accessibles prennent une place croissante. Meta avec Llama, Mistral AI avec ses différentes familles de modèles et Alibaba Cloud avec Qwen montrent qu’il est possible d’adapter ou de déployer certaines IA plus directement dans un environnement choisi.

Alibaba Cloud a notamment dévoilé plus de 100 modèles d’IA open-source, signe de l’accélération de cette tendance. Pour les entreprises, l’enjeu est double. D’un côté, des modèles accessibles peuvent offrir davantage de contrôle, de personnalisation et de souplesse. De l’autre, leur installation exige des compétences, une infrastructure informatique et une vigilance particulière sur les licences.

Le terme « open-source » mérite d’ailleurs d’être vérifié au cas par cas. Un modèle peut mettre ses poids à disposition sans que l’ensemble de son code, de ses données d’entraînement ou de ses droits d’usage soit totalement ouvert. Lire les conditions de licence est une étape aussi importante que comparer les performances.

Ce qu’il faut surveiller après septembre 2024

La principale tendance est le déplacement de la compétition vers la qualité du raisonnement, la multimodalité et l’efficacité. Les prochains progrès ne se mesureront pas seulement par la taille des modèles. Ils dépendront aussi de leur capacité à répondre vite, à consommer moins de ressources et à s’intégrer dans des tâches vérifiables.

Pour le grand public comme pour les entreprises, l’enjeu central reste la confiance. Les modèles deviennent plus convaincants, mais ils peuvent toujours inventer une information, mal interpréter un document ou reproduire des biais présents dans leurs données. Leur déploiement doit donc s’accompagner de règles simples : ne pas transmettre de données sensibles sans garantie adaptée, contrôler les résultats importants et conserver un responsable humain pour les décisions qui comptent.

En septembre 2024, o1, GPT-4o et Grok-2 incarnent trois manières d’aborder l’assistant IA : mieux raisonner, tout faire dans une même interaction, ou privilégier une expérience conversationnelle distinctive. La variété des modèles disponibles est une opportunité. Elle impose aussi de choisir avec méthode, plutôt que de chercher un vainqueur définitif.