Avant le lancement de ChatGPT, OpenAI formait et publiait déjà des modèles d’IA pour une utilisation massive via son application et ses API. Personnellement, j’ai dû parcourir la liste d’attente pour accéder à l’utilisation des modèles, en plus d’assister à la sortie de modèles tels que
GPT-2,Manuscrit et DALL-E dans sa première version. Tous ces modèles ont énormément évolué, étant très différents de ce qu’ils étaient à l’époque. Aujourd’hui, je viens vous parler du paysage actuel des principaux types de modèles d’IA, ainsi que des caractéristiques qui les distinguent. Commençons !
Modèles axés sur la génération de texte
Sans aucun doute, l’entreprise pionnière dans le développement de grands modèles linguistiques est OpenAI. Je me souviens que les premiers modèles qu’elle lançait régurgitaient souvent des textes savants ; à tel point que pour vérifier si un texte avait été écrit avec l’IA, il suffisait d’en copier et coller une partie dans un moteur de recherche, ce qui vous donnerait des correspondances exactes s’il avait été généré par l’un de ces modèles.
Au fil du temps, et avec l’utilisation de différentes techniques telles que les évaluations des résultats, les politiques visant à amener les modèles à générer du contenu au lieu de simplement le citer, entre autres, nous avons constaté des progrès significatifs dans les réponses générées par les LLM. Jetons un coup d’œil à certains des modèles LLM les plus populaires aujourd’hui, ainsi qu’à leurs caractéristiques qui se sont améliorées au fil du temps.
Principaux modèles LLM et leur capacité de raisonnement
OpenAI fait la promotion de son dernier modèle GPT-5 en tant que modèle avec un niveau d’intelligence proche de celui d’un doctorat.
Selon la page de documentation officielle, GPT-5est en fait un système unifié composé de plusieurs modèles, chacun avec des capacités de raisonnement différentes, en plus d’un routeur permettant de sélectionner le modèle approprié en fonction de la tâche à accomplir. Cela met en évidence deux caractéristiques qui sont de plus en plus courantes dans les modèles de type LLM. Premièrement, la capacité de raisonner, qui consiste à effectuer un processus itératif pour obtenir la meilleure réponse possible, et deuxièmement, la sélection de modèles en fonction des tâches à effectuer.
Comparaison du modèle GPT-5 et du modèle o3, mettant en évidence une qualité de réponse améliorée
La capacité de raisonnement est devenue évidente lors de la recherche d’alternatives pour améliorer les réponses, étant donné les limites liées au fait de disposer de moins en moins de matériel pour entraîner de nouveaux modèles et les rendements décroissants liés à l’accumulation de plus de données d’entraînement entre leurs versions. Ce processus de raisonnement consiste à décomposer la demande de l’utilisateur en étapes intermédiaires, en vérifiant la réponse à la fin pour s’assurer qu’une conclusion correcte est atteinte.
L’efficacité des modèles basés sur le raisonnement est devenue très populaire auprès des modèles de DeepSeek, qui propose toujours un accès gratuit à ses modèles en s’inscrivant sur son portail, via une page de chat de type ChatGPT. C’est principalement parce que DeepSeek a comparé les résultats de ses modèles aux meilleurs d’OpenAIà la différence que l’accès est gratuit. Aujourd’hui, la version des modèles de DeepSeek est à la version 3.
Il semble que le raisonnement soit la voie à suivre pour le moment, car des entreprises comme Google ont mis en œuvre cette même approche dans leurs derniers modèles 2.5 et ont même créé différentes versions qui reflètent le chemin emprunté par OpenAI.
Une autre entreprise extrêmement populaire dans le monde des modèles d’IA est Anthropic, qui, avec ses modèles Sonnet et Opus, également basés sur le raisonnement, a gagné en popularité, en particulier parmi les programmeurs, grâce à son fenêtre contextuelle de 200 000 jetons à un impressionnant million de jetons pour certaines organisations.
Les éléments ci-dessus ne sont que quelques-uns des principaux fournisseurs de modèles LLM, bien que la liste soit assez longue avec des concurrents comme Grok de xAI, Mistral, Lama de Méta, Phi de Microsoft, entre autres.
Améliorations dans la fenêtre contextuelle
Les capacités de raisonnement des modèles d’IA ne seraient pas aussi efficaces s’ils ne pouvaient pas gérer un contexte de plus en plus large. La fenêtre contextuelle fait référence à la quantité de jetons qu’un modèle peut gérer lors de l’envoi d’une requête, en plus du texte renvoyé en réponse. Un processus de raisonnement implique de nombreuses étapes dans la chaîne de pensée, il est donc essentiel de gérer des contextes de plus en plus larges.
L’augmentation des fenêtres contextuelles a un effet positif sur les utilisateurs, leur permettant d’effectuer des tâches complexes comme la refactorisation de projets de programmation ou la synthèse de grands ensembles de données en une seule exécution. Des modèles comme ceux de Gemini parlent d’un prochain fenêtre contextuelle de 2 millions de jetonstandis que d’autres modèles comme ceux de Grok l’ont déjà disponible dans leurs modèles de raisonnement.
Mélange d’architectures d’experts
Une question que vous pourriez vous poser est la suivante : comment les entreprises accélèrent-elles leurs modèles ? Ils utilisent en réalité différentes techniques, dont beaucoup sont secrètes, pour conserver un avantage sur leurs concurrents.
Une technique connue est l’architecture appelée Mixture of Experts (MoE), qui est une architecture composée de sous-réseaux appelés « experts », spécialisés dans différents domaines. Cette architecture permet de sélectionner les experts idéaux pour une certaine tâche, par exemple résoudre une équation mathématique ou créer un programme. En conséquence, vous obtenez une réponse de haute qualité tout en n’utilisant qu’une fraction du modèle total.
Certaines entreprises ont publiquement admis avoir utilisé cette technique dans leurs modèles, comme Google avec ses modèles GeminixIA avec son Modèles Grokentre autres. Bien qu’OpenAI n’ait pas déclaré publiquement utiliser cette architecture dans ses modèles privés, on pense qu’elle le fait parce que son
les modèles open source sont basés sur cette architecture.
Capacités multimodales dans les modèles LLM
Un autre grand avantage des modèles les plus récents est qu’ils sont multimodaux. Cela signifie qu’ils comprennent et renvoient non seulement du texte, mais qu’ils peuvent également prendre des documents, des images et des fichiers audio en entrée. Cela représente une amélioration incroyable, car nous pouvons les considérer comme des modèles qui, en plus de penser, peuvent voir et entendre.
Avec cette fonctionnalité, il est possible de fournir à un modèle une image, ce qui augmente le contexte d’un problème que nous voulons résoudre ; par exemple, fournir un diagnostic sur une radiographie ou créer un prototype d’application, auquel le modèle répondra mieux, nous évitant ainsi d’avoir à rédiger nous-mêmes le contenu de l’image, ce qui constituerait en effet un défi de taille.
Modèles de génération d’images
Non seulement les modèles LLM ont connu des progrès significatifs au fil des ans. Un autre type de modèle devenu populaire grâce à OpenAI et ses modèles Dall-E étaient les modèles d’image.
Sur le site de la première version de Dall-Eil est encore possible de découvrir à quoi ressemblaient les images générées par ces premiers modèles :
Il peut même être surprenant aujourd’hui de croire qu’elle a été générée par l’IA, mais en 2021, il était fascinant de pouvoir créer des images sans être un expert dans l’utilisation d’outils de conception spécialisés et de connaissances graphiques. Le dernier modèle d’OpenAI s’appelle GPT Image 1, qui offre des fonctionnalités telles que la modification d’une image en ajoutant des détails, la génération de l’image avec un arrière-plan transparent, ainsi que la sélection de la qualité et de la taille à l’aide de valeurs préétablies. En utilisant la même invite de l’escargot, j’ai généré cette image qui nous permet de vérifier le saut de qualité concernant la génération d’images.
Parallèlement à l’évolution des modèles OpenAI, de plus en plus d’entreprises ont rejoint la concurrence. L’un des plus connus à ce jour est Midjourney, qui a toujours proposé une génération d’images avec des textures détaillées, ce qui en fait un excellent modèle pour générer des photographies hyperréalistes.
Black Forest est une autre société spécialisée dans la génération d’images, devenue populaire grâce à ses modèles Flux.1 qui permettent de créer des variations d’une image téléchargée, en maintenant généralement la cohérence avec les objets de l’image.
Enfin, le modèle d’image Flash Gemini 2.5 est devenu assez viral car il permet de modifier une image en quelques secondes seulement, en plus de permettre la saisie de plusieurs images pour créer une toute nouvelle image en prenant le contexte des images d’entrée tout en conservant la cohérence des éléments.
Modèles de génération vidéo
Avec l’évolution des modèles d’images, la prochaine évolution naturelle devait concerner la génération vidéo. Si quelqu’un m’avait dit que dans quelques années seulement, nous passerions d’un Will Smith déformé mangeant des spaghettis à des courts métrages vidéo avec des gens qui parlent qui semblent réels, je ne l’aurais pas cru.
Aujourd’hui, il est impressionnant de voir ce que des entreprises comme Google, avec leurs modèles Veo, et OpenAI avec son récent modèle Sora 2 ont réalisé en permettant la création de vidéos de haute qualité, presque impossibles à distinguer de celles réalisées par les sociétés vidéo professionnelles. L’une des fonctionnalités derrière cela est qu’ils permettent de générer des vidéos avec des sons et des personnes parlant, marquant une étape importante dans la génération de vidéos.
Une autre entreprise qui réalise un travail impressionnant dans ce domaine est Runway avec ses modèles. Génération 4 et Aleph. Ce dernier modèle permet d’éditer une vidéo existante en utilisant uniquement des invites, comme changer le style, ajouter des objets, modifier une scène, générer de nouvelles scènes tout en conservant les objets, changer l’angle d’un plan dans la vidéo, entre autres expériences.
En plus d’eux, il existe d’autres sociétés qui génèrent également des vidéos de haute qualité avec un grand respect des invites, mais toujours sans génération de montage audio ou vidéo. Parmi les plus significatifs figurent Minimax avec les modèles HailuoKuaishouTechnologie avec IA de lameByteDance avec Semis et Alibaba Cloud avec Blême.
Modèles de génération TTS
Un autre type de modèle qui a incroyablement évolué est celui qui permet de générer de la voix à partir de texte. Il devient de plus en plus difficile de détecter un fichier audio généré par un modèle d’IA, comme le montrent des entreprises comme ElevenLabs avec leur modèle OnzeLabs v3 créent des modèles capables d’intégrer des émotions dans les sorties audio. D’autres entreprises comme OpenAI avec leur modèle GPT-4o mini TTSGoogle avec leurs modèles Gémeaux 2.5 TTSou Hume AI avec Octave 2 ne sont pas restés les bras croisés et permettent d’ajouter une invite pour guider la génération du résultat, en spécifiant des détails tels que le ton, la ponctuation, les émotions, etc.
Conclusion
Tout au long de cet article, nous avons exploré l’état de l’art dans différentes catégories liées aux modèles d’IA qui font aujourd’hui la différence. De la génération de texte à la génération d’images, de vidéos et d’audio de haute qualité, nous devons utiliser le contenu généré par les modèles d’IA avec une grande responsabilité. Nous devons considérer ces modèles comme des alliés qui nous permettent d’atteindre des objectifs qui semblaient auparavant impossibles pour certains, étant donné qu’ils continueront à s’améliorer au fil du temps, devenant moins chers et plus accessibles à utiliser.
décembre 17, 2025
Comprendre les modèles d’IA : comment fonctionne la combinaison de modèles d’experts
Avant le lancement de ChatGPT, OpenAI formait et publiait déjà des modèles d’IA pour une utilisation massive via son application et ses API. Personnellement, j’ai dû parcourir la liste d’attente pour accéder à l’utilisation des modèles, en plus d’assister à la sortie de modèles tels que
GPT-2,Manuscrit et DALL-E dans sa première version. Tous ces modèles ont énormément évolué, étant très différents de ce qu’ils étaient à l’époque. Aujourd’hui, je viens vous parler du paysage actuel des principaux types de modèles d’IA, ainsi que des caractéristiques qui les distinguent. Commençons !
Modèles axés sur la génération de texte
Sans aucun doute, l’entreprise pionnière dans le développement de grands modèles linguistiques est OpenAI. Je me souviens que les premiers modèles qu’elle lançait régurgitaient souvent des textes savants ; à tel point que pour vérifier si un texte avait été écrit avec l’IA, il suffisait d’en copier et coller une partie dans un moteur de recherche, ce qui vous donnerait des correspondances exactes s’il avait été généré par l’un de ces modèles.
Au fil du temps, et avec l’utilisation de différentes techniques telles que les évaluations des résultats, les politiques visant à amener les modèles à générer du contenu au lieu de simplement le citer, entre autres, nous avons constaté des progrès significatifs dans les réponses générées par les LLM. Jetons un coup d’œil à certains des modèles LLM les plus populaires aujourd’hui, ainsi qu’à leurs caractéristiques qui se sont améliorées au fil du temps.
Principaux modèles LLM et leur capacité de raisonnement
OpenAI fait la promotion de son dernier modèle GPT-5 en tant que modèle avec un niveau d’intelligence proche de celui d’un doctorat.
Selon la page de documentation officielle, GPT-5est en fait un système unifié composé de plusieurs modèles, chacun avec des capacités de raisonnement différentes, en plus d’un routeur permettant de sélectionner le modèle approprié en fonction de la tâche à accomplir. Cela met en évidence deux caractéristiques qui sont de plus en plus courantes dans les modèles de type LLM. Premièrement, la capacité de raisonner, qui consiste à effectuer un processus itératif pour obtenir la meilleure réponse possible, et deuxièmement, la sélection de modèles en fonction des tâches à effectuer.
Comparaison du modèle GPT-5 et du modèle o3, mettant en évidence une qualité de réponse améliorée
La capacité de raisonnement est devenue évidente lors de la recherche d’alternatives pour améliorer les réponses, étant donné les limites liées au fait de disposer de moins en moins de matériel pour entraîner de nouveaux modèles et les rendements décroissants liés à l’accumulation de plus de données d’entraînement entre leurs versions. Ce processus de raisonnement consiste à décomposer la demande de l’utilisateur en étapes intermédiaires, en vérifiant la réponse à la fin pour s’assurer qu’une conclusion correcte est atteinte.
L’efficacité des modèles basés sur le raisonnement est devenue très populaire auprès des modèles de DeepSeek, qui propose toujours un accès gratuit à ses modèles en s’inscrivant sur son portail, via une page de chat de type ChatGPT. C’est principalement parce que DeepSeek a comparé les résultats de ses modèles aux meilleurs d’OpenAIà la différence que l’accès est gratuit. Aujourd’hui, la version des modèles de DeepSeek est à la version 3.
Il semble que le raisonnement soit la voie à suivre pour le moment, car des entreprises comme Google ont mis en œuvre cette même approche dans leurs derniers modèles 2.5 et ont même créé différentes versions qui reflètent le chemin emprunté par OpenAI.
Une autre entreprise extrêmement populaire dans le monde des modèles d’IA est Anthropic, qui, avec ses modèles Sonnet et Opus, également basés sur le raisonnement, a gagné en popularité, en particulier parmi les programmeurs, grâce à son fenêtre contextuelle de 200 000 jetons à un impressionnant million de jetons pour certaines organisations.
Les éléments ci-dessus ne sont que quelques-uns des principaux fournisseurs de modèles LLM, bien que la liste soit assez longue avec des concurrents comme Grok de xAI, Mistral, Lama de Méta, Phi de Microsoft, entre autres.
Améliorations dans la fenêtre contextuelle
Les capacités de raisonnement des modèles d’IA ne seraient pas aussi efficaces s’ils ne pouvaient pas gérer un contexte de plus en plus large. La fenêtre contextuelle fait référence à la quantité de jetons qu’un modèle peut gérer lors de l’envoi d’une requête, en plus du texte renvoyé en réponse. Un processus de raisonnement implique de nombreuses étapes dans la chaîne de pensée, il est donc essentiel de gérer des contextes de plus en plus larges.
L’augmentation des fenêtres contextuelles a un effet positif sur les utilisateurs, leur permettant d’effectuer des tâches complexes comme la refactorisation de projets de programmation ou la synthèse de grands ensembles de données en une seule exécution. Des modèles comme ceux de Gemini parlent d’un prochain fenêtre contextuelle de 2 millions de jetonstandis que d’autres modèles comme ceux de Grok l’ont déjà disponible dans leurs modèles de raisonnement.
Mélange d’architectures d’experts
Une question que vous pourriez vous poser est la suivante : comment les entreprises accélèrent-elles leurs modèles ? Ils utilisent en réalité différentes techniques, dont beaucoup sont secrètes, pour conserver un avantage sur leurs concurrents.
Une technique connue est l’architecture appelée Mixture of Experts (MoE), qui est une architecture composée de sous-réseaux appelés « experts », spécialisés dans différents domaines. Cette architecture permet de sélectionner les experts idéaux pour une certaine tâche, par exemple résoudre une équation mathématique ou créer un programme. En conséquence, vous obtenez une réponse de haute qualité tout en n’utilisant qu’une fraction du modèle total.
Certaines entreprises ont publiquement admis avoir utilisé cette technique dans leurs modèles, comme Google avec ses modèles GeminixIA avec son Modèles Grokentre autres. Bien qu’OpenAI n’ait pas déclaré publiquement utiliser cette architecture dans ses modèles privés, on pense qu’elle le fait parce que son
les modèles open source sont basés sur cette architecture.
Capacités multimodales dans les modèles LLM
Un autre grand avantage des modèles les plus récents est qu’ils sont multimodaux. Cela signifie qu’ils comprennent et renvoient non seulement du texte, mais qu’ils peuvent également prendre des documents, des images et des fichiers audio en entrée. Cela représente une amélioration incroyable, car nous pouvons les considérer comme des modèles qui, en plus de penser, peuvent voir et entendre.
Avec cette fonctionnalité, il est possible de fournir à un modèle une image, ce qui augmente le contexte d’un problème que nous voulons résoudre ; par exemple, fournir un diagnostic sur une radiographie ou créer un prototype d’application, auquel le modèle répondra mieux, nous évitant ainsi d’avoir à rédiger nous-mêmes le contenu de l’image, ce qui constituerait en effet un défi de taille.
Modèles de génération d’images
Non seulement les modèles LLM ont connu des progrès significatifs au fil des ans. Un autre type de modèle devenu populaire grâce à OpenAI et ses modèles Dall-E étaient les modèles d’image.
Sur le site de la première version de Dall-Eil est encore possible de découvrir à quoi ressemblaient les images générées par ces premiers modèles :
Il peut même être surprenant aujourd’hui de croire qu’elle a été générée par l’IA, mais en 2021, il était fascinant de pouvoir créer des images sans être un expert dans l’utilisation d’outils de conception spécialisés et de connaissances graphiques. Le dernier modèle d’OpenAI s’appelle GPT Image 1, qui offre des fonctionnalités telles que la modification d’une image en ajoutant des détails, la génération de l’image avec un arrière-plan transparent, ainsi que la sélection de la qualité et de la taille à l’aide de valeurs préétablies. En utilisant la même invite de l’escargot, j’ai généré cette image qui nous permet de vérifier le saut de qualité concernant la génération d’images.
Parallèlement à l’évolution des modèles OpenAI, de plus en plus d’entreprises ont rejoint la concurrence. L’un des plus connus à ce jour est Midjourney, qui a toujours proposé une génération d’images avec des textures détaillées, ce qui en fait un excellent modèle pour générer des photographies hyperréalistes.
Black Forest est une autre société spécialisée dans la génération d’images, devenue populaire grâce à ses modèles Flux.1 qui permettent de créer des variations d’une image téléchargée, en maintenant généralement la cohérence avec les objets de l’image.
Enfin, le modèle d’image Flash Gemini 2.5 est devenu assez viral car il permet de modifier une image en quelques secondes seulement, en plus de permettre la saisie de plusieurs images pour créer une toute nouvelle image en prenant le contexte des images d’entrée tout en conservant la cohérence des éléments.
Modèles de génération vidéo
Avec l’évolution des modèles d’images, la prochaine évolution naturelle devait concerner la génération vidéo. Si quelqu’un m’avait dit que dans quelques années seulement, nous passerions d’un Will Smith déformé mangeant des spaghettis à des courts métrages vidéo avec des gens qui parlent qui semblent réels, je ne l’aurais pas cru.
Aujourd’hui, il est impressionnant de voir ce que des entreprises comme Google, avec leurs modèles Veo, et OpenAI avec son récent modèle Sora 2 ont réalisé en permettant la création de vidéos de haute qualité, presque impossibles à distinguer de celles réalisées par les sociétés vidéo professionnelles. L’une des fonctionnalités derrière cela est qu’ils permettent de générer des vidéos avec des sons et des personnes parlant, marquant une étape importante dans la génération de vidéos.
Une autre entreprise qui réalise un travail impressionnant dans ce domaine est Runway avec ses modèles. Génération 4 et Aleph. Ce dernier modèle permet d’éditer une vidéo existante en utilisant uniquement des invites, comme changer le style, ajouter des objets, modifier une scène, générer de nouvelles scènes tout en conservant les objets, changer l’angle d’un plan dans la vidéo, entre autres expériences.
En plus d’eux, il existe d’autres sociétés qui génèrent également des vidéos de haute qualité avec un grand respect des invites, mais toujours sans génération de montage audio ou vidéo. Parmi les plus significatifs figurent Minimax avec les modèles HailuoKuaishouTechnologie avec IA de lameByteDance avec Semis et Alibaba Cloud avec Blême.
Modèles de génération TTS
Un autre type de modèle qui a incroyablement évolué est celui qui permet de générer de la voix à partir de texte. Il devient de plus en plus difficile de détecter un fichier audio généré par un modèle d’IA, comme le montrent des entreprises comme ElevenLabs avec leur modèle OnzeLabs v3 créent des modèles capables d’intégrer des émotions dans les sorties audio. D’autres entreprises comme OpenAI avec leur modèle GPT-4o mini TTSGoogle avec leurs modèles Gémeaux 2.5 TTSou Hume AI avec Octave 2 ne sont pas restés les bras croisés et permettent d’ajouter une invite pour guider la génération du résultat, en spécifiant des détails tels que le ton, la ponctuation, les émotions, etc.
Conclusion
Tout au long de cet article, nous avons exploré l’état de l’art dans différentes catégories liées aux modèles d’IA qui font aujourd’hui la différence. De la génération de texte à la génération d’images, de vidéos et d’audio de haute qualité, nous devons utiliser le contenu généré par les modèles d’IA avec une grande responsabilité. Nous devons considérer ces modèles comme des alliés qui nous permettent d’atteindre des objectifs qui semblaient auparavant impossibles pour certains, étant donné qu’ils continueront à s’améliorer au fil du temps, devenant moins chers et plus accessibles à utiliser.
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