3 stratégies de models,
un choix éclairé

Quand la qualité du résultat prime (raisonnement complexe, code, analyse de documents critiques) on choisit Anthropic. Claude reste, à ce jour, le meilleur model disponible, no contest. Pour les cas d'usage où OpenAI est mieux placé (vision spécifique, écosystème particulier, contrainte client), on bascule sans état d'âme.

Models utilisés

Anthropic Claude

Model principal: raisonnement, code, analyse longue

OpenAI GPT

Fallback ciblé selon le besoin client

Pour les workflows à fort volume (découpage de petits fichiers, extraction massive, classification, enrichissement de données) les models open source chinois offrent un rapport performance/prix imbattable. On les sélectionne au cas par cas selon le besoin et le budget. Le compromis : la confidentialité est plus faible, donc on les réserve aux traitements sans données sensibles.

Models utilisés

Kimi K2.6

Contextes longs, raisonnement à coût réduit

Minimax M2.7

Multimodal et génération à grande échelle

Deepseek v4 Pro

Code et raisonnement, excellent ratio coût/qualité

GLM 5.1

Tâches généralistes en très haut volume

Quand les données ne peuvent pas sortir d'un périmètre maîtrisé (RGPD strict, secrets industriels, secteurs régulés) on s'appuie sur Mistral pour rester en Europe, ou on déploie des models directement chez vous via Ollama ou LM Studio. Pas de transit vers des API tierces, pas d'ambiguïté juridique.

Models utilisés

Mistral

Model européen hébergé en France, conforme par construction

Ollama

Exécution locale sur serveur ou poste, models open source

LM Studio

Déploiement local clé en main pour usages internes