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Choisir le bon modèle

Choisissez le bon modèle en fonction des tâches que vous souhaitez réaliser. CRAFT AI vous permet pour certains assistants et pour ceux que vous créez de sélectionner différents modèles pour générer votre réponse.Le choix du modèle peut influencer la qualité et le style des réponses.

Qu’est ce qu’un modèle d’IA ?

Un modèle d’IA est un système conçu pour analyser de grandes quantités de données, repérer des motifs récurrents et produire une réponse adaptée en fonction de ce qu’il a appris.

Concrètement, il est entraîné à partir d’exemples comme des textes, des images ou d’autres types d’informations afin d’identifier des régularités, des associations et des structures. Une fois cet apprentissage réalisé, il peut être utilisé pour répondre à une question, générer un texte, reconnaître une image, faire une recommandation ou aider à automatiser certaines tâches.

Autrement dit, un modèle d’IA ne raisonne pas comme une personne : il s’appuie sur les motifs détectés dans les données pour fournir le résultat le plus pertinent possible selon la demande.

 

Les modèles à disposition

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Chaque modèle offre un compromis différent entre rapidité, créativité et précision. Le choix du modèle peut influencer la qualité et le style des réponses générées par l'assistant. Pour choisir le bon modèle dans Craft AI, il est important de comprendre les compromis offerts par chaque modèle en termes de rapidité, créativité et précision. Voici la liste des modèles à disposition :

  • Mistral : Mistral Large; Mistral Small 

  • Open AI : GPT-4o; GPT oss-120B; GPT-5.4; GPT-5 mini; GPT 5.6 Terra, Luna et Sol

  • Google DeepMind : Gemma 3 27B 

  • Alibaba Cloud : Qwen3 235B

Quoi faire avec quel modèle ?

La sélection de modèle ne doit pas être aléatoire, plusieurs facteurs sont à prendre en compte lorsque l’on sélectionne un modèle. On retrouve par exemple la fiabilité, la créativité, l’accès aux sources (web search,…) et leurs consommations.

À date, voici les différents modèles disponibles et un comparatif de leurs capacités en fonction du résultat attendu. 


Modèles Qualité de raisonnement Interprétation technique Exemple de cas d'usages Consommation de tokens*
Mistral Large Très bonne Très bonne Rédaction professionnelle complexe Modérée
Mistral Small Bonne Bonne Résumé court, extraction d'informations Faible
Gemma 3 27B Très bonne Bonne Prototypage et expérimentation Faible
GPT 4-o Bonne Bonne Polyvalent / Multimodal Faible à modérée
Qwen3 235B  Très bonne Élevée Raisonnement complexe Élevée
GPT oss-120B Bonne Élevée Tâches quotidiennes Modérée
GPT 5.4 Très bonne Très Élevée Autonomie et créativité Modérée à Élevée
GPT-5 mini Bonne Bonne Volume à faible coût Volume à faible coût Faible
GPT-5.6 Terra Très bonne Élevée Tâches quotidienne / polyvalence Modérée
GPT-5.6 Luna Bonne Bonne Volume important /courants Faible
GPT-5.6 Sol Très bonne Très élevée Raisonnements complexes / avancés Élevée

* Les notions de “Consommation de tokens” dépendent aussi du contexte (longueur des prompts, style de sortie, historique)

Bonnes pratiques : 

  • Vérifiez toujours les réponses générées pour vous assurer de leur qualité. 

  • N'hésitez pas à expérimenter avec différents modèles pour trouver celui qui convient le mieux à vos besoins spécifiques.

 

 

👉 Pour plus d'informations et pour aller plus loin:

Les modèles de langage (Documentation produit)

Les modèles de langage

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