Aujourd’hui, les entreprises cherchent à automatiser un maximum de processus pour gagner en efficacité, réduire les coûts et permettre aux équipes de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée. L’intelligence artificielle (IA) offre justement des solutions puissantes pour atteindre ces objectifs. Toutefois, choisir le bon moteur d’IA pour vos automatisations dépend fortement des caractéristiques techniques et des spécificités de vos processus.
Voici un comparatif basé sur les modèles d’IA par usage disponibles dans DINA, spécialement adapté aux enjeux de l’automatisation de processus (à noter : les modèles d’IA évoluant très rapidement, ce que nous développons ici sera bien évidemment obsolète d’ici quelques mois).
Pour la confidentialité et l’usage local
- GPT-OSS (20B & 120B) : Idéal si vos données sont sensibles. Nécessite de la puissance de calcul. Open source, flexible pour fine-tuning.
- Mistral Small/Medium : Efficaces, sobres, adaptés à des déploiements edge.
Pour le traitement de gros volumes
- Llama 4 (Scout/Maverick) : Fenêtres de contexte inédites (jusqu’à 1 millions de tokens), multimodalité native.
- Cas d’usage : analyse de contrats, recherche scientifique, archives médicales, data juridique.
Pour le raisonnement avancé
- DeepSeek R1 : Excellent sur les chaînes de raisonnement, logique et mathématiques.
- AM-Thinking-v1 (32B) : Un compromis puissant et abordable, adapté aux besoins métiers.
- Cas d’usage : audit, stratégie, ingénierie, enseignement.
Pour la polyvalence et le multilingue
- Qwen 3 : Supporte 119 langues, open source, efficace pour assistants conversationnels globaux.
- Cas d’usage : chatbots multilingues, service client, génération de contenus pour marchés internationaux.
Pour l’efficacité et le coût
- Mistral (Small/Medium/Magistral) : Excellent compromis pour des applications métiers standards, avec une version Magistral renforcée pour le raisonnement.
- Cas d’usage : déploiement économique, entreprises cherchant rapidité et sobriété.
Conclusion : adapter votre choix à vos enjeux réels
En fonction des caractéristiques techniques, de vos contraintes budgétaires et surtout du type de processus à automatiser, vous disposez désormais de quelques clés pour choisir efficacement le modèle d’IA idéal pour votre projet.
Choisir le bon modèle, c’est garantir des processus automatisés fluides, fiables et efficaces, optimisant ainsi votre retour sur investissement en IA.
