Trouver le bon modèle Genai pour la bonne tâche

L’inspiration pour explorer ce sujet est survenu lors du développement d’un POC pour générer des rapports graphiques et des graphiques précis à partir de données quantitatives.

Naturellement, la première pensée a été GPT. C’est partout – l’IA «par défaut» pour presque toutes les tâches. Chatgpt a été essayé. Il a fonctionné dans une certaine mesure, affichant des graphiques textuels ou même générant du code HTML / Python pour en créer un. Mais voici le hic: il ne fournirait pas l’image finale du graphique. La copie du code ailleurs juste pour obtenir le graphique réel n’était pas le résultat prévu.

Vient ensuite Dall · e. Comme il vient également d’Openai, cela pourrait peut-être faire le travail. Eh bien… non. De belles photos créatives? Absolument. Graphiques structurés basés sur des données? Pas vraiment. Ce qui semblait être une victoire facile s’est rapidement transformé en une mini quête.

Plusieurs options ont baissé la liste – GPT-3.5, Dall · E, Gemini 1.5 Flash, Deepseek R1. Aucun n’a produit le résultat souhaité.

Puis Claude par Anthropic est entré dans l’image, spécifiquement Claude 4 Sonnet. Les attentes étaient faibles, mais la première tentative a été une surprise: le graphique est sorti propre, précis, correctement étiqueté – exact ce qui était nécessaire.

Même avec GPT-5 faisant des vagues, Claude reste le choix incontournable de ce type de travail. Claude Opus 4 en particulier montre une approche minutieuse: la structure de l’ensemble de données de cocher, évitant les axes incompatibles, et même expliquer pourquoi un certain type de graphique est choisi.

Bien sûr, avec l’IA évoluant si rapidement, un nouveau modèle pourrait prendre les devants à tout moment.

Un autre défi consistait à extraire le texte brut des PDF – mot pour mot. Cela semble simple, mais GPT résumait régulièrement au lieu de retourner le texte intégral, et parfois même de couper les sections courtes.

Après plusieurs essais, Gemini 1.5 Flash s’est avéré être le plus efficace, avec une précision d’environ 95% dans les tests. Le compromis: les fichiers importants devaient être divisés en lots. Deepseek R1 était trop lent à l’époque et portait des problèmes de sécurité non résolus, le rendant moins viable.

Cela a renforcé une réalisation clé: chaque modèle d’IA a son propre point idéal. Choisir le bon outil pour la bonne tâche peut économiser une énorme frustration.

Pour le codage, les outils «de style agent» surpassent souvent les modèles d’IA à usage général. Le curseur se démarque comme une option forte – elle gère le contexte avec une explication minimale requise, ce qui permet de se concentrer sur la situation dans son ensemble.

GitHub Copilot est solide, mais le curseur s’intègre plus naturellement dans certains flux de travail. Alors que GPT et d’autres peuvent aider à la génération de code, Cursor ressemble plus à un assistant qui comprend déjà le contexte.

L’un des plus grands succès avec Genai est venu pour automatiser un processus de rapport qui a déjà consommé des heures voire des jours.

Voici l’approche:

• Formation sur les données du domaine – Des rapports mondiaux antérieurs ont été fournis comme contexte.
• Exemples de choix – À partir de cet ensemble, les 3 principaux exemples pertinents ont été identifiés.
• Ajouter des KPI personnalisés – Les valeurs KPI de l’utilisateur ont été intégrées.
• Générer le rapport – L’IA a produit un rapport sur mesure, graphiques inclus.

Le résultat? Les rapports ont été livrés en quelques secondes au lieu de jours, avec des améliorations notables de la qualité.

Une leçon clé est apparue: l’ordre rapide est important. Changer la séquence et les résultats peuvent changer considérablement. Pour une sortie précise, il est essentiel de spécifier les exigences exactes, idéalement dans la ligne finale de l’invite.

À partir de ces expériences, voici comment les forces se comparent:

• GPT-5 / GPT-4 – Excellents polyvalents, solides au raisonnement et contenu structuré.
• Claude Opus 4 – Meilleur choix pour les données structurées et les visualisations précises.
• Gémeaux 1.5 Flash – fiable pour extraire de gros morceaux de texte brut.
• Dall · E – brillant pour l’imagerie créative / artistique, moins pour les visuels de données.
• Deepseek R1 – toujours en mûris; plus lent et moins stable dans les tests.

Le point à retenir – aucun modèle d’IA unique n’est le meilleur dans tout. Chacun a une niche.

• Besoin de graphiques à partir de données? Utilisez Claude.
• Besoin de texte intégral de PDFS? Gémeaux.
• Vous voulez des images créatives? Dall · e.
• Besoin d’aide de codage? Curseur.

Le paysage de l’IA se déplace rapidement, donc toute liste comme celle-ci peut bientôt devenir obsolète. Mais le principe tient – ne poursuivez pas la tendance, choisissez l’outil qui fonctionne pour la tâche à accomplir.

C’est à ce moment que Genai va au-delà de la «technologie cool» et devient un véritable booster de productivité.

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