Comparatif des modèles d'IA générative : quel est le meilleur en septembre 2025 ?

Notre outil permet de sélectionner les meilleurs modèles d'intelligence artificielle générative adaptés à vos besoins.

Nouveaux modèles, nouvelles fonctionnalités, nouvelles promesses... Difficile de s'y retrouver dans le monde de plus en plus grand de l'IA générative, avec des acteurs - OpenAI, Google, Anthropic, Mistral AI et consorts – qui rivalisent d'annonces. Face à cette avalanche, comment identifier les modèles véritablement pertinents pour votre entreprise ? Le JDN a développé un comparateur permettant de filtrer les modèles selon vos critères : modalités (texte, image, audio, vidéo), couts, taille, propriétaire, scores de performance (MMLU, MMMU, MATH) et considérations éthiques. Bien sûr, cet outil sera mis à jour en continu.

Comment les modèles sont-ils sélectionnés ?

Nous avons d'abord intégré les modèles des leaders du secteur - OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Microsoft, AWS, Mistral AI, xAI, Meta et Adobe - qui dominent l'innovation en matière de LLM et de génération d'images. Mais nous allons plus loin. Cette base a été enrichie par les 10 meilleurs modèles de la Chatbot Arena LLM Leaderboard, un classement faisant référence auprès des professionnels. Tout n'est pas figé. Nous alimentons avec régularité ce comparateur pour ajouter de nouveaux modèles au fil de leurs sorties.

Pour estimer le cout, lour les modèles accessibles via API, nous nous sommes basés sur le prix au token communiqué par les éditeurs. Pour les modèles open source, nous avons estimé les coûts en fonction des ressources computationnelles nécessaires : plus un modèle compte de paramètres, plus son inférence sera coûteuse en ressources.

Cinq benchmarks : MMLU, MMMU, AIME 2025, LiveCodeBench et SWE Bench Verified

Pour évaluer objectivement les performances des modèles, nous nous sommes concentrés sur cinq indicateurs clés.

Le benchmark MMLU (Massive Multitask Language Understanding) soumet les modèles à un test de connaissances couvrant 57 domaines différents : médecine, droit, mathématiques, histoire... Nous l'avons sélectionné pour sa capacité à évaluer la polyvalence des modèles et leur aptitude à performer sur des tâches variées.

le benchmark, MMMU (Massive MultiModal Understanding) teste la compréhension des modèles face à des contenus visuels : graphiques, schémas, images... Nous l'avons retenu pour sa capacité à évaluer les compétences multimodales des modèles, devenues essentielles dans de nombreux cas d'usage professionnels.

Le benchmark AIME 2025 (American Invitational Mathematics Examination) évalue les capacités de raisonnement mathématique avancé des modèles à travers des problèmes complexes inspirés de la compétition réelle. Ce test nous permet d'apprécier la qualité du raisonnement logique et la précision analytique des modèles face à des défis mathématiques de haut niveau.

Le benchmark LiveCodeBench teste les compétences de programmation des modèles en temps réel, en les confrontant à des problèmes de codage récents et variés. L'indicateur est crucial pour évaluer l'aptitude des modèles à générer du code fonctionnel et à résoudre des problèmes techniques concrets, compétences devenues incontournables dans l'écosystème professionnel.

Enfin, 

Le benchmark SWE Bench Verified pousse l'évaluation plus loin en testant la capacité des modèles à résoudre des problèmes réels d'ingénierie logicielle. Les modèles doivent comprendre, analyser et corriger des bugs issus de véritables projets open source, démontrant ainsi leur aptitude à contribuer efficacement au développement logiciel en conditions réelles. C'est le benchmark de référence pour évaluer la pertinence d'un modèle comme modèle moteur pour le développement agentique autonome. 

L'absence de score pour certains benchmarks s'explique soit par la non-pertinence du test (par exemple, évaluer MMMU pour un modèle non multimodal) ou par l'absence de communication de l'éditeur sur la métrique. Ces cinq benchmarks, bien que révélateurs, ne sont qu'une partie de l'équation. Nous vous invitons à considérer l'ensemble des critères avant d'appuyer votre décision.

Le cas des modèles de génération d'images

Pour les modèles de génération d'images, deux architectures techniques coexistent : certains modèles comme Gemini Flash 2.0 ou Aurora analysent directement l'image source, quand d'autres utilisent un LLM intermédiaire pour transformer l'image en description textuelle avant génération. Cette nuance technique n'impacte pas notre classification : nous considérons qu'un modèle accepte une modalité dès lors qu'il peut la traiter, indépendamment de son architecture interne. Pour chaque modèle, nous avons vérifié les modalités d'entrée officiellement dans leurs API sans tenir compte de l'orchestration interne.