--- title: "Claude 3 : L'IA qui rivalise avec ChatGPT et Gemini" url: https://ksabz.net/claude-3-lia-qui-rivalise-avec-chatgpt-et-gemini.html author: "Sophie Martin" date_published: 2024-10-05T22:30:59+02:00 date_modified: 2026-09-09T12:58:41+02:00 categories: ["Business"] image: https://ksabz.net/wp-content/uploads/2024/10/-8.jpg description: "Dans un paysage technologique en constante évolution, Claude 3 émerge comme un acteur de premier plan dans le domaine des modèles d'intelligence artificielle. Développé par Anthropic, ce…" site: "ksabz" license: "Reproduction autorisée avec lien vers la source." --- # Claude 3 : L'IA qui rivalise avec ChatGPT et Gemini En 2024, Anthropic a présenté sa famille de modèles Claude 3, dans une période où OpenAI et Google publiaient chacun de leur côté. La presse spécialisée a fait ce qu'elle fait toujours dans ces cas-là : un tableau de scores, un vainqueur, un article. Trois semaines plus tard, le tableau ne valait plus rien. Ce cycle s'est répété assez souvent pour qu'on en tire une conclusion pratique. Comparer des assistants par leur classement du moment n'apprend presque rien à quelqu'un qui doit en choisir un pour travailler. Comparer les critères, en revanche, reste valable d'une génération à la suivante, parce que ce sont les mêmes contraintes qui reviennent : combien de texte le modèle peut lire d'un coup, combien coûte un usage réel, combien de temps il fait attendre, à quelle fréquence il se trompe, et où partent les données qu'on lui confie. ![Illustration sur les assistants conversationnels et l'intelligence artificielle](https://ksabz.net/wp-content/uploads/2024/10/-7.jpg) ## La fenêtre de contexte, souvent mal comprise La fenêtre de contexte est la quantité de texte que le modèle peut avoir sous les yeux en une fois : votre question, l'historique de la conversation, les documents joints, et la réponse en cours de rédaction. Elle se compte en jetons, une unité qui vaut à peu près trois quarts de mot en français. Les annonces jouent volontiers sur ce chiffre, parce qu'il est facile à comparer et qu'il grossit vite d'une version à l'autre. Deux réserves valent la peine d'être posées. La première : la capacité annoncée n'est pas la capacité utile. Un modèle qui accepte un très long document ne retient pas également bien toutes ses parties. Les informations placées au milieu d'un contexte très long ressortent moins bien que celles du début ou de la fin, un comportement observé sur à peu près toutes les familles de modèles. Découper un document et poser des questions ciblées donne souvent de meilleurs résultats que de tout envoyer d'un bloc. La seconde : le contexte se paie. Chaque échange renvoie l'historique complet, donc une conversation longue coûte plus cher à chaque tour, et répond plus lentement. Ouvrir une nouvelle conversation quand on change de sujet n'est pas une coquetterie, c'est une économie. **Ce que vaut vraiment un grand contexte** Une fenêtre de contexte annoncée mesure ce que le modèle accepte, pas ce qu'il exploite correctement. Sur un très long document, les passages du milieu ressortent moins bien que ceux des extrémités. Découper et cibler bat presque toujours l'envoi massif. ## Le coût réel se calcule sur un usage, pas sur une grille tarifaire Les tarifs des interfaces de programmation s'affichent par million de jetons, avec un prix d'entrée et un prix de sortie différents. Comparer deux modèles sur ces deux nombres donne une idée fausse pour trois raisons. Les éditeurs proposent plusieurs tailles de modèle dans la même famille, du plus petit au plus lourd, avec des écarts de prix d'un ordre de grandeur. Le choix de la taille pèse plus sur la facture que le choix de la marque. Beaucoup d'applications tournent très bien sur le modèle intermédiaire et gaspillent de l'argent sur le plus gros. Un modèle qui répond juste du premier coup coûte moins cher qu'un modèle moitié prix qu'il faut relancer deux fois. Le calcul se fait par tâche réussie, pas par jeton consommé. Les mécanismes de mise en cache du contexte, généralisés depuis, changent l'arithmétique dès qu'un même préambule est renvoyé à chaque requête. Une application qui envoie systématiquement la même documentation en préfixe voit sa facture bouger sensiblement selon que le fournisseur facture ou non ces jetons au plein tarif. Pour un usage individuel via une interface web, la question ne se pose pas dans ces termes : l'abonnement mensuel se situe dans la même zone chez les principaux éditeurs, et le choix se joue sur le confort d'usage. ## La latence, critère négligé qui décide de l'adoption Deux secondes ou dix secondes avant le premier mot affiché, ce n'est pas la même expérience. Sur un assistant de rédaction où l'on attend une réponse construite, dix secondes passent. Sur une complétion de code déclenchée à chaque frappe, ou sur un agent conversationnel au téléphone, elles ruinent l'usage. Deux mesures se distinguent : le temps avant le premier jeton, qui donne la sensation de réactivité, et le débit de génération, qui détermine la durée totale. Un modèle rapide à démarrer mais lent à écrire convient à un chat, moins à la production d'un long document. Les modes de raisonnement étendu, apparus après cette période, ont rendu l'arbitrage plus visible : la même famille propose désormais une réponse immédiate ou une réponse plus longue à venir mais mieux construite. Choisir, c'est accepter de perdre quelque chose. **Le poste de coût qu'on oublie** Sur une application en production, le choix de la taille du modèle pèse plus lourd que le choix du fournisseur, et la mise en cache du préambule change l'ordre de grandeur de la facture. Raisonnez par tâche réussie, jamais par prix au million de jetons. ## La fiabilité se mesure sur vos données, pas sur un classement public Les scores publiés servent surtout la communication. Ils sont calculés sur des jeux de tests dont une partie a fini par se retrouver dans les données d'entraînement, ils bougent de quelques points d'une version à l'autre, et ils disent peu de chose sur le comportement du modèle sur vos documents à vous. La seule méthode qui donne une réponse utile demande un peu de travail et coûte une demi-journée. Rassemblez trente à cinquante cas représentatifs de votre usage, avec la réponse attendue pour chacun. Passez-les sur deux ou trois modèles. Comptez les erreurs, et surtout regardez leur nature : une erreur de format se corrige par une consigne, une invention de fait est plus gênante. Ce petit jeu de tests garde sa valeur quand un nouveau modèle sort. Vous le repassez, vous comparez, vous décidez en une heure. C'est le seul investissement de comparaison qui ne se périme pas. Un mot sur les inventions, puisque c'est le reproche le plus fréquent. Aucune famille de modèles n'en est exempte, et le taux dépend beaucoup du domaine et de la façon dont la question est posée. Demander une source vérifiable, fournir les documents plutôt que de compter sur la mémoire du modèle, et accepter une réponse « je ne sais pas » réduisent le problème davantage qu'un changement de fournisseur. ## La confidentialité relève du contrat La question à poser tient en quatre points : les données envoyées servent-elles à entraîner un modèle, combien de temps sont-elles conservées, dans quel pays, et qui peut y accéder en interne. Les réponses diffèrent selon le fournisseur, et selon qu'on utilise une interface grand public ou une offre professionnelle, les conditions n'étant pas les mêmes. Pour des documents sensibles, trois voies existent : l'offre professionnelle du fournisseur avec engagement contractuel de non-entraînement, l'hébergement du modèle chez un fournisseur d'infrastructure dans une région donnée, ou l'exécution d'un modèle ouvert sur ses propres serveurs. La dernière option règle la question de la sortie de données et transfère le problème vers le matériel et les compétences internes. **Le protocole de choix en une demi-journée** Constituez trente cas issus de votre usage réel avec la réponse attendue, passez-les sur deux ou trois modèles, comptez les erreurs et classez-les par nature. Ce jeu de tests vous resservira à chaque nouvelle sortie et vaut mieux que n'importe quel classement publié. Reste une observation qui vaut pour tous ces assistants. Les écarts entre les modèles de tête sont plus faibles que les écarts entre deux façons de formuler une même demande. Quelqu'un qui apprend à cadrer ses consignes, à fournir le bon contexte et à vérifier les sorties obtiendra de meilleurs résultats avec n'importe lequel d'entre eux que celui qui change d'outil à chaque annonce. --- ## À propos de l'auteur **Sophie Martin** — Je m’appelle Sophie Martin et je suis fascinée par tout ce qui fait avancer les entreprises sur le web. Ma passion : comprendre les stratégies, les bonnes pratiques et les idées qui permettent à un business de se développer, de se démarquer et de créer une véritable valeur. J’aime décortiquer ce qui fonctionne vraiment : stratégies marketing, acquisition, expérience client, contenu, organisation ou encore nouvelles tendances du digital. Je cherche les approches concrètes, les idées innovantes et les méthodes qui peuvent faire la différence, au-delà des simples effets de mode. Curieuse et toujours à l’affût de nouvelles pratiques, j’adore analyser les réussites, comprendre les choix qui se cachent derrière et partager ce que l’on peut en apprendre. Mon objectif est simple : transformer des concepts parfois complexes en conseils clairs, utiles et directement applicables. À travers mes articles, je veux aider les entrepreneurs et les entreprises à prendre de meilleures décisions, à saisir les opportunités du web et à faire évoluer leur business avec plus de stratégie, de créativité et d’impact.