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title: GPT vs Claude vs Gemini vs Llama : une vraie comparaison
description: Décryptage honnête des quatre grandes familles de modèles d’IA. Ce que chacune fait vraiment le mieux, des retours d’utilisateurs vérifiés, et quand passer de l’une à l’autre.
date: February 5, 2026
author: Robert Soares
category: ai-fundamentals
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Quatre noms dominent la conversation sur l’IA. GPT d’OpenAI. Claude d’Anthropic. Gemini de Google. Llama de Meta. Vous en avez probablement utilisé au moins un, vous vous êtes demandé ce que valaient les autres, et vous vous êtes demandé si vous aviez fait le bon choix.

Il n’y a pas de bonne réponse pour tout le monde.

C’est ça, la réalité frustrante. Chaque famille de modèles a été construite par une entreprise différente, avec une philosophie différente, entraînée sur des données différentes, et optimisée pour des résultats différents. Demander lequel est « le meilleur », c’est comme demander si un marteau est meilleur qu’un tournevis.

Ce guide décortique ce que chaque famille de modèles fait réellement bien, inclut de vraies citations de développeurs qui les utilisent tous les jours, et vous aide à voir quel outil colle à votre travail réel.

## La version rapide

Si vous voulez la réponse courte avant la longue explication :

**GPT** est le choix par défaut. La plupart des gens commencent ici parce que ChatGPT est le nom qu’ils connaissent. Il fait beaucoup de choses correctement et il a l’écosystème le plus vaste d’extensions, d’intégrations et de documentation.

**Claude** est fait pour la nuance. Il gère mieux les consignes complexes, écrit avec plus de variation naturelle, et a tendance à comprendre ce que vous vouliez dire plutôt que ce que vous avez littéralement écrit. Les développeurs le préfèrent de plus en plus pour programmer.

**Gemini** est fait pour l’échelle. Google l’a construit pour traiter des quantités massives d’informations d’un coup. Si vous devez analyser un document de 500 pages ou une base de code entière, la fenêtre de contexte de Gemini vous donne une marge que les autres ne peuvent pas égaler.

**Llama** est fait pour le contrôle. Meta l’a publié en open source, ce qui veut dire que vous pouvez l’exécuter sur votre propre matériel, l’affiner sur vos propres données, et ne jamais envoyer le moindre octet sur le serveur de quelqu’un d’autre.

Passons aux détails.

## GPT : le nom que tout le monde connaît

OpenAI a construit ChatGPT, et ChatGPT est devenu le mot que les gens utilisent pour les assistants IA, comme Kleenex est devenu le mot qu’on utilise pour les mouchoirs. Cette domination de marque compte. Quand quelqu’un dit qu’il « a demandé à l’IA », il veut généralement dire qu’il a demandé à GPT.

Le modèle phare actuel est GPT-5, avec des mises à jour qui continuent d’arriver. Le modèle est rapide. Les temps de réponse sont nerveux. L’interface est soignée. OpenAI a beaucoup investi pour que le produit soit agréable à utiliser.

GPT couvre large. Besoin d’une recette ? Ça marche. Besoin de déboguer du code ? Ça marche. Besoin de résumer un document ? Ça marche. Besoin d’écriture créative ? Ça marche. Le modèle se plante rarement de façon catastrophique sur les tâches courantes, parce qu’OpenAI l’a réglé face au plus vaste éventail possible de scénarios.

Voilà là où GPT montre sa faiblesse : il retombe sur certains schémas.

Vous l’avez sûrement remarqué : GPT adore les listes à puces. Il privilégie certaines tournures. Son vocabulaire penche vers certains mots à la mode. Après un usage prolongé, vous commencez à reconnaître la « voix GPT » dans les contenus : ce ton légèrement trop enthousiaste, très définitionnel, qui explique une fois de plus que nécessaire.

Pour les tâches rapides et les questions générales, GPT reste difficile à battre rien que sur la praticité. L’application mobile fonctionne bien. Le mode vocal est utile. L’écosystème d’extensions est vaste. Si vous voulez un assistant IA qui s’intègre dans la vie quotidienne sans friction, GPT tient ses promesses.

Mais la fluidité n’est pas la profondeur.

## Claude : le maniaque du détail

Anthropic a conçu Claude avec une autre priorité. Ils voulaient un modèle qui suit les consignes précisément, gère la nuance dans de longues conversations, et produise un texte qui sonne moins robotique.

Les modèles actuels se déclinent en trois niveaux : Haiku (rapide et bon marché), Sonnet (équilibré) et Opus (capacité maximale). La plupart des gens utilisent Sonnet au quotidien et Opus quand une tâche exige vraiment un raisonnement lourd.

La réputation de Claude en programmation a beaucoup grandi. Un utilisateur de Hacker News, thomasahle, l’a dit sans détour :

> "My personal experience is that 80% of the time Opus is better than GPT-4 on coding."

Ça correspond à ce que rapportent beaucoup de développeurs. Claude gère les grosses bases de code de façon plus cohérente. Il garde mieux le contexte sur de longues conversations. Quand vous collez 3 000 lignes de code et que vous demandez des modifications, Claude a plus de chances de rester cohérent du début à la fin de sa réponse.

Un autre utilisateur, mrbishalsaha, a fait une observation similaire :

> "I use claude sonnet for coding and it's better than GPT4 most of the time."

La différence se voit dans la façon dont Claude interprète les demandes ambiguës. Si votre consigne est un peu floue, Claude a tendance à inférer votre intention plutôt qu’à traiter vos mots comme une spécification littérale à analyser.

Claude écrit aussi différemment.

Le texte sort moins formaté. Moins de mots à la mode. Plus de variation dans la longueur des phrases. Si vous avez besoin d’un contenu qui ne se lit pas immédiatement comme généré par l’IA, Claude vous donne un meilleur point de départ. Il faut encore retravailler, mais la base est plus solide.

Il y a aussi des inconvénients. Claude peut être plus lent, surtout Opus. Les temps de réponse passent parfois nettement derrière GPT. Et Claude a des garde-fous de contenu plus stricts, ce qui peut être frustrant si vous devez traiter des sujets un peu limites pour des raisons légitimes.

Un utilisateur de Hacker News, suby, a noté une faiblesse précise : "Claude is more likely to suggest things which simply won't compile...Claude 3's knowledge of C++ is lacking."

Aucun modèle n’est parfait sur tout.

## Gemini : le monstre du contexte

Gemini de Google prend une approche complètement différente. Là où GPT et Claude se battent sur la qualité du raisonnement et le style d’écriture, Gemini joue sur le volume. Le modèle peut traiter des quantités énormes d’informations d’un seul coup.

Les modèles Gemini actuels prennent en charge des fenêtres de contexte allant jusqu’à un million de tokens. Ça fait environ 700 000 mots. Vous pouvez coller un roman entier. Vous pouvez téléverser des heures de vidéo. Vous pouvez inclure une base de code complète. Le modèle garde tout ça en mémoire de travail et répond à des questions sur n’importe quelle partie.

Ce n’est pas un gadget.

Si vous travaillez avec de gros documents, de longues transcriptions, ou des tâches d’analyse très complètes, la fenêtre de contexte de Gemini change ce qui est possible. Les systèmes de RAG (génération augmentée par la recherche) contournent les limites de contexte en ne donnant au modèle que des morceaux pertinents, mais Gemini vous permet d’éviter cette complexité dans beaucoup de scénarios et de tout charger directement.

Un développeur sur Hacker News, samyok, a comparé Gemini Flash favorablement à des modèles plus chers :

> "It's so fast and it has such a vast world knowledge that it's more performant than Claude Opus 4.5 or GPT 5.2...a fraction (basically order of magnitude less!!) of the inference time."

La vitesse compte dans les flux de travail. Quand vous pouvez obtenir de bons résultats en deux secondes au lieu de dix, vous itérez plus vite. Votre productivité se cumule.

Gemini s’intègre aussi étroitement à l’écosystème de Google. Si vous utilisez Google Workspace, Drive, Docs et Sheets, Gemini peut accéder à vos fichiers directement. Cette intégration fait gagner du temps, plutôt que de copier manuellement du contenu dans des fenêtres de chat.

Le hic : les affirmations marketing de Gemini et la réalité pratique divergent parfois. Une frustration bien documentée, c’est que l’interface web n’expose pas la fenêtre de contexte complète aux utilisateurs « grand public ». Vous entendez « one million tokens » mais vous vous retrouvez limité à une fenêtre bien plus petite, sauf si vous passez par AI Studio ou l’API directement.

L’approche de Google en matière de sécurité IA diffère aussi de celle d’Anthropic et d’OpenAI. Gemini refuse certaines demandes que d’autres modèles traitent sans problème. Les limites sont parfois imprévisibles. Vous pouvez vous prendre un blocage sur quelque chose d’apparemment anodin, puis réussir avec une petite reformulation.

Pour l’analyse pure de gros ensembles d’informations, ceci dit, rien d’autre ne rivalise vraiment aujourd’hui avec ce que Gemini propose.

## Llama : celui que vous possédez

Les modèles Llama de Meta se distinguent des autres sur un point fondamental. Ils sont ouverts.

Vous pouvez télécharger les poids du modèle. Vous pouvez exécuter Llama sur votre propre matériel. Vous pouvez l’affiner sur des données propriétaires. Vous pouvez le déployer dans des environnements isolés (« air-gapped »), ou aucune information ne sort de votre réseau. Vous ne payez rien à Meta pour tout ça.

Pour les organisations avec une gouvernance des données stricte, c’est énorme.

Les entreprises de santé ne peuvent pas envoyer des informations patient sur les serveurs d’OpenAI. Les cabinets d’avocats ne peuvent pas téléverser des documents confidentiels sur le cloud de Google. Les institutions financières ont des obligations réglementaires sur la résidence des données. Llama leur permet à toutes d’utiliser des capacités d’IA modernes sans ces maux de tête de conformité.

Le compromis de l’auto-hébergement est réel, ceci dit. Faire tourner Llama correctement demande du matériel costaud. Le modèle à 70 milliards de paramètres a besoin de plusieurs GPU haut de gamme. Les versions plus petites tournent sur du matériel grand public, mais produisent un résultat nettement moins bon. Vous échangez la commodité d’une API contre de la gestion d’infrastructure.

Pour les petites entreprises et les particuliers, l’économie favorise généralement l’accès via API à Claude ou GPT. Vous dépenserez plus en électricité et en amortissement de GPU que ce que vous paieriez en appels d’API, sauf si votre volume d’utilisation est extrêmement élevé.

Mais pour des entreprises qui traitent des millions de requêtes, le calcul s’inverse. Un Llama auto-hébergé peut coûter une fraction des prix des API à grande échelle. Et vous gardez le contrôle total sur le temps de fonctionnement, la latence et la disponibilité. Pas de limites de débit. Pas de pannes de service parce que le fournisseur est surchargé.

Llama permet aussi une personnalisation que les modèles accessibles via API ne peuvent pas égaler. Vous pouvez l’affiner sur le style rédactionnel de votre entreprise, la terminologie de votre secteur, vos besoins précis. Le modèle résultant parle votre langue parce que vous l’avez entraîné pour ça.

L’open source attire une communauté. Des développeurs améliorent constamment les capacités de Llama, créent des versions spécialisées, construisent des outils autour. L’écosystème évolue vite.

Si le contrôle compte plus que la commodité, Llama mérite d’être sérieusement considéré.

## Comment ils se comparent sur des tâches précises

La vérité, c’est que les classements bougent selon ce que vous mesurez.

**Programmation :** Claude est actuellement en tête dans la plupart des sondages de préférence chez les développeurs. Le raisonnement tient mieux sur des bases de code complexes. Mais GPT reste très solide pour des petits bouts de code et le débogage, et le grand contexte de Gemini aide quand vous devez travailler sur des projets entiers d’un coup.

**Rédaction :** Claude produit une prose plus variée. GPT est plus rapide pour la production en volume. Gemini gère bien l’écriture qui demande beaucoup de recherche, parce que vous pouvez charger tout votre matériau source. Llama peut être affiné pour coller exactement à votre voix.

**Analyse :** Gemini gagne par pur volume. Analyser un rapport de 200 pages tient en une requête. Claude et GPT exigent des stratégies de découpage qui ajoutent de la complexité.

**Conversation :** Claude garde mieux le contexte sur de longues discussions. Les fonctions de mémoire de GPT aident, mais il perd encore le fil plus souvent. Gemini et Llama varient selon la configuration.

**Coût :** Llama est gratuit au niveau du modèle (hors coûts de matériel). Gemini Flash offre une très bonne valeur dans les paliers de tarification API. Les offres Premium de GPT et Claude coûtent plus cher, mais livrent une qualité progressivement meilleure.

## Flux de travail pratique : utiliser plusieurs modèles

Les utilisateurs les plus malins ne choisissent pas un seul modèle exclusivement.

Un commentateur de Hacker News, MrSkelter, a décrit l’approche :

> "Claude Opus is generally better for me but takes a long time to reply...most power comes from bouncing between them."

Des modèles différents pour des tâches différentes. Claude pour une première version. GPT pour les itérations rapides et la génération d’idées. Gemini pour la synthèse de recherche. Llama pour tout ce qui est sensible et ne doit pas sortir de vos systèmes.

Ce n’est pas une duplication inefficace. C’est juste utiliser le bon outil pour chaque tâche.

Construisez des flux de travail qui aiguillent automatiquement les demandes vers les modèles adaptés. Une classification simple au début d’une requête peut réduire les coûts et améliorer la qualité. Les tâches de code vont vers Claude. Les questions rapides vont vers GPT Mini. L’analyse de documents longs va vers Gemini.

Les outils qui rendent ça facile progressent constamment. DatBot vous permet de changer de modèle en cours de conversation. D’autres plateformes offrent des capacités similaires. L’avenir est polyglotte, pas monolithique.

## Faire votre choix

Voici un cadre de décision :

**Commencez avec GPT si** vous voulez la prise en main la plus simple, avez besoin d’une capacité générale large, et valorisez l’intégration à d’autres outils et extensions.

**Passez à Claude si** vous faites beaucoup de programmation, avez besoin d’un meilleur suivi des consignes sur des tâches complexes, ou produisez du contenu où la qualité d’écriture naturelle compte.

**Utilisez Gemini quand** vous travaillez avec de gros documents, devez analyser rapidement beaucoup d’informations, ou êtes déjà bien ancré dans l’écosystème de Google.

**Choisissez Llama si** la confidentialité des données est non négociable, si vous avez besoin d’une personnalisation que les fournisseurs d’API ne peuvent pas offrir, ou si votre volume d’utilisation rend l’auto-hébergement économiquement pertinent.

La plupart des gens en utiliseront deux ou plus. C’est très bien. Ces modèles se complètent plus qu’ils ne se concurrencent.

L’important, c’est de savoir ce que chacun fait bien, pour associer les outils aux tâches au lieu de forcer un outil à tout faire.

## Ce qui change ensuite

Cette comparaison devra être mise à jour bientôt.

Les capacités des modèles évoluent tous les mois. Les prix bougent tous les trimestres. De nouveaux concurrents apparaissent chaque année. Les classements d’aujourd’hui ne tiendront pas indéfiniment.

OpenAI travaille sur des améliorations de raisonnement qui pourraient combler l’écart de Claude sur le code. Anthropic continue d’étendre ses fenêtres de contexte pour rivaliser avec Gemini. Google améliore la fiabilité de Gemini et ajuste ses filtres de sécurité. Meta continue d’étendre les capacités et l’écosystème de Llama.

La direction compte plus que la photo du moment.

Ce qui ne changera pas : des philosophies différentes produisent des forces différentes. OpenAI optimise pour un large attrait grand public. Anthropic optimise pour la précision et la sécurité. Google optimise pour l’échelle et l’intégration. Meta optimise pour l’ouverture et la personnalisation.

Ces priorités façonnent tout ce qui suit.

Choisissez selon ce qui compte pour vous. Testez des alternatives. Restez flexible à mesure que le paysage bouge.

Le meilleur modèle d’IA est celui qui vous aide à terminer votre vrai travail.