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Llama 3.1 de Meta : Nouveautés, caractéristiques, prix & avis

Meta vient de lancer la nouvelle version de ses modèles de langage open-source Llama.

Cette mise à jour majeure, baptisée Llama 3.1, apporte son lot de nouveautés et d’améliorations significatives.

Décryptage de cette annonce qui marque une étape importante dans le développement de l’IA générative.

Llama 3.2 est maintenant disponible, vous pouvez retrouver les nouveautés ici.

Les nouveaux modèles Llama 3.1 de Meta (8B, 70B et 405B)

La famille Llama 3.1 se compose de trois modèles de tailles différentes : 8B, 70B et 405B. Le modèle phare, Llama 3.1 405B, est présenté comme le premier modèle open-source capable de rivaliser avec les meilleurs modèles propriétaires en termes de performances et de capacités.

Les modèles 8B et 70B ont également été améliorés, avec notamment l’ajout du multilinguisme (8 langues supportées), une longueur de contexte étendue à 128K tokens et des capacités de raisonnement renforcées.

Ces modèles permettent de couvrir un large éventail de cas d’usage, du résumé de textes longs aux assistants de codage en passant par les agents conversationnels multilingues.

Principales améliorations par rapport aux versions précédentes de Llama

Quantité et qualité des données d’entraînement

Meta a considérablement amélioré la quantité et la qualité des données utilisées pour pré-entraîner et affiner les modèles Llama 3.1.

Des pipelines de prétraitement et de curation plus poussés ont été mis en place, ainsi que des approches de filtrage et d’assurance qualité plus rigoureuses pour les données de fine-tuning.

Optimisations de l’architecture et de l’entraînement

L’architecture des modèles Llama 3.1 a été optimisée pour permettre un entraînement à très grande échelle (jusqu’à 16 000 GPU pour le modèle 405B).

Meta a opté pour une architecture de transformeur simple mais efficace, évitant les modèles plus complexes type mixture-of-experts (MoE) afin de privilégier la stabilité de l’entraînement.

Le processus de fine-tuning a également été amélioré, avec l’introduction d’une procédure itérative combinant fine-tuning supervisé, optimisation des préférences et génération de données synthétiques de haute qualité à chaque cycle.

Les caractéristiques clés des modèles Llama 3.1

Multilinguisme

Les modèles Llama 3.1 supportent désormais 8 langues, ce qui ouvre la voie à de nombreuses applications multilingues.

Cette capacité a par exemple été mise à profit par SNCF Gares & Connexions pour développer un système d’information et d’orientation des voyageurs dans 6 langues.

Raisonnement complexe et utilisation d’outils externes

Llama 3.1 se distingue par ses capacités de raisonnement avancées, comme le montrent ses excellents résultats sur des benchmarks tels que GSM8K ou MATH.

Les modèles sont également capables d’interagir avec des outils et des API externes, ce qui étend considérablement leur champ d’application (génération de graphiques, récupération de données, etc.).

Génération de données synthétiques et distillation de modèles

La qualité des sorties générées par Llama 3.1 405B est telle que le modèle peut être utilisé pour produire des données synthétiques servant à entraîner et améliorer des modèles plus petits.

C’est une avancée majeure pour démocratiser les techniques de distillation de modèles, jusque-là réservées aux labs disposant de ressources considérables.

Comparaison des prix API avec ChatGPT 4o et Claude Sonnet 3.5

Meta met en avant la compétitivité des modèles Llama 3.1 en termes de coût par token. Voici un comparatif des tarifs API (en dollars par million de tokens) pour l’inférence en temps réel :

ModèleInputOutput
Llama 3.1 8B$0.30$0.60
Llama 3.1 70B$2.65$3.50
Llama 3.1 405B$5.33$16.00
ChatGPT 4o$5.00$15.00
Claude Sonnet 3.5$3.00$15.00
ChatGPT Mini 4o$0.15$0.60

On constate que les modèles Llama 3.1, bien qu’open source, restent compétitifs en termes de prix par rapport aux offres de type API propriétaires comme ChatGPT 4o ou Claude Sonnet 3.5.

Évaluations des performances des modèles sur différents benchmarks

Meta a évalué les performances des modèles Llama 3.1 sur plus de 150 jeux de données couvrant un large spectre de tâches et de langues.

Des évaluations comparatives approfondies ont également été menées face aux modèles concurrents dans des scénarios d’usage réels.

Les résultats montrent que Llama 3.1 405B est au niveau des meilleurs modèles du marché sur de nombreux benchmarks :

  • Connaissances générales : 88.6% sur MMLU, 73.3% sur MMLU PRO
  • Raisonnement mathématique : 96.8% sur GSM8K, 73.8% sur MATH
  • Utilisation d’outils externes : 92.3% sur API-Bank, 35.3% sur Gorilla Benchmark
  • Multilinguisme : 91.6% sur Multilingual MGSM

Les modèles 8B et 70B affichent eux aussi d’excellentes performances, avec un rapport capacités/coût très intéressant pour de nombreux cas d’usage.

Mon avis sur Llama 3.1

Nous sommes sur un modèle open source qui va pouvoir concurrencer les petits modèles d’Open AI et Anthropic.

Cependant le fait que le modèle soit open source rend son utilisation légèrement plus complexe et reservé à des utilisateurs avancées, pour le moment.

Potentiel et cas d’usage des modèles Llama 3.1 pour les développeurs

Un écosystème open-source mature

Avec plus de 25 partenaires à son lancement (AWS, NVIDIA, Databricks, etc.), l’écosystème Llama 3.1 offre aux développeurs un large choix de services et d’outils pour exploiter facilement toutes les capacités des modèles : inférence temps réel ou batch, fine-tuning, évaluation, génération de données synthétiques, etc.

Meta propose également un système de référence open-source incluant des exemples d’applications et des composants clés comme Llama Guard 3 (modèle de sécurité multilingue) ou Prompt Guard (filtre d’injection de prompts).

Les efforts de standardisation autour de la Llama Stack visent à favoriser l’interopérabilité entre tous les acteurs de l’écosystème.

Des cas d’usage variés déjà expérimentés

Malgré leur sortie récente, les modèles Llama 3.1 ont déjà été utilisés avec succès dans des domaines très divers :

  • Un compagnon d’étude IA déployé sur WhatsApp et Messenger
  • Un modèle de langage spécialisé dans le domaine médical pour assister la prise de décision clinique
  • Une startup brésilienne qui utilise Llama 3.1 pour faciliter la gestion et la communication des données d’hospitalisation des patients

Ces exemples ne sont qu’un aperçu du potentiel applicatif de ces modèles.

Avec la puissance de l’open-source et les capacités uniques de Llama 3.1, les possibilités sont immenses pour construire la prochaine génération d’expériences IA innovantes et utiles.

ChatGPT Mini 4o : Nouveautés et caractéristiques

OpenAI vient de lancer ChatGPT Mini 4o, un nouveau modèle d’intelligence artificielle qui promet d’étendre considérablement la gamme d’applications construites avec l’IA en rendant l’intelligence beaucoup plus abordable.

Ce modèle compact et économique surpasse les performances de GPT-3.5 Turbo et d’autres petits modèles sur les benchmarks académiques, tant en matière d’intelligence textuelle que de raisonnement multimodal.

Les nouveautés de ChatGPT-4o mini

Un modèle compact et performant

ChatGPT Mini 4o se distingue par ses capacités multimodales, prenant en charge le texte et la vision dans l’API, avec un support futur pour les entrées et sorties texte, image, vidéo et audio.

Le modèle dispose d'une fenêtre de contexte de 128K tokens et prend en charge jusqu'à 16K tokens de sortie par requête, avec des connaissances allant jusqu'à octobre 2023.

Des performances accrues en raisonnement et en codage

ChatGPT Mini 4o excelle dans les tâches de raisonnement mathématique et de codage, surpassant les petits modèles précédents sur le marché.

Il obtient un score de 87,0% sur MGSM, qui mesure le raisonnement mathématique, et de 87,2% sur HumanEval, qui évalue les performances en codage.

ModèleMMLUMGSMHumanEvalMMMU
GPT-4o mini82,0%87,0%87,2%59,4%
Gemini Flash77,9%75,5%71,5%56,1%
Claude Haiku73,8%71,7%75,9%50,2%

Les caractéristiques du modèle ChatGPT Mini 4o

Nom d'API : gpt-4o-mini

Un modèle sécurisé dès sa conception

La sécurité est intégrée aux modèles d’OpenAI dès le début et renforcée à chaque étape du processus de développement. ChatGPT Mini 4o bénéficie des mêmes mesures de sécurité que GPT-4o, soigneusement évaluées par des experts externes.

De plus, ChatGPT Mini 4o est le premier modèle à appliquer la méthode de hiérarchie d’instructions d’OpenAI, améliorant sa capacité à résister aux tentatives de contournement et rendant ses réponses plus fiables.

Disponibilité et tarification

ChatGPT Mini 4o est désormais disponible dans l’API d’OpenAI en tant que modèle de texte et de vision. Les développeurs paient :

  • 15 cents par million de tokens d’entrée
  • 60 cents par million de tokens de sortie

Le fine-tuning pour ChatGPT Mini 4o sera déployé dans les prochains jours. Les utilisateurs de ChatGPT, qu’ils soient Free, Plus ou Team, pourront accéder à ChatGPT Mini 4o dès aujourd’hui, à la place de GPT-3.5.

Comparaison des prix API avec ChatGPT 4o et ChatGPT 3.5 Turbo

ChatGPT Mini 4o se positionne comme le modèle le plus économique d’OpenAI, avec un coût par token significativement inférieur à celui de GPT-4o et de GPT-3.5 Turbo.

ModèlePrix par million de tokens d’entréePrix par million de tokens de sortie
ChatGPT Mini 4o0,15 $US0,60 $US
ChatGPT 4o5,00 $US15,00 $US
ChatGPT 3.5 Turbo0,50 $US1,50 $US
Claude Sonnet 3.53,00$15,00$

Avec un prix plus de 60% inférieur à celui de GPT-3.5 Turbo, ChatGPT Mini 4o permet aux développeurs de créer et de mettre à l’échelle des applications d’IA puissantes de manière plus efficace et abordable.

On notera que le prix au million de Token en sortie de Claude Sonnet 3.5, le dernier modèle d'Anthropic, est 25 fois plus cher que ChatGPT Mini 4o.

Mon avis sur ChatGPT mini 4o

Le modèle est meilleur et moins cher que ChatGPT 3.5, si vous utilisez cette version cela vaut le coup de passer à ChatGPT mini 4o.

Pour le reste si vous utilisez ChatGPT 4o, je vous déconseille de passer à la nouvelle version qui reste quand même moins performante.

Cependant si vous cherchez un modèle simple et accessible, cela reste une bonne solution.

Quel sont les tarifs de Claude AI (Anthropic) ?

Claude AI, développé par Anthropic, est un modèle de langage avancé avec des capacités permettant d’effectuer diverses tâches de traitement du langage naturel.

Avec différentes options tarifaires, Claude AI s’adapte aux besoins et aux budgets variés des utilisateurs, qu’ils soient particuliers, professionnels ou entreprises.

Que vous souhaitiez tester les capacités de Claude AI gratuitement, bénéficier de fonctionnalités avancées avec un abonnement ou intégrer l’API dans vos propres applications, cet article vous guidera à travers les différents tarifs proposés par Anthropic.

La version gratuite de Claude

Claude AI propose une version gratuite permettant à chacun de découvrir ses capacités. Avec cette offre, vous pouvez :

  • Discuter avec Claude via le web et l’application iOS
  • Poser des questions sur des images et des documents
  • Accéder au modèle Claude 3.5 Sonnet
Bien que la version gratuite soit limitée en termes d'utilisation, elle offre une excellente opportunité de se familiariser avec les fonctionnalités de base de Claude AI sans engagement financier.

Les tarifs de Claude Pro

Pour les utilisateurs souhaitant bénéficier de fonctionnalités avancées et d’une utilisation plus intensive, l’abonnement Claude Pro est disponible à 20 $ par personne et par mois. Cet abonnement inclut :

  • Toutes les fonctionnalités de la version gratuite
  • Accès aux modèles Claude 3 Opus, Claude Sonnet 3.5 et Claude 3 Haiku
  • Limites d’utilisation 5 fois élevées par rapport à la version gratuite
  • Création de projets pour travailler avec Claude sur des ensembles de documents, de code ou de fichiers
  • Bande passante et disponibilité prioritaires
  • Accès anticipé aux nouvelles fonctionnalités comme Artefacts
L'abonnement Pro est idéal pour les professionnels et les petites équipes qui souhaitent intégrer Claude AI dans leurs workflows quotidiens et bénéficier de performances supérieures.

Les tarifs de Claude Team

Pour les entreprises et les équipes plus importantes, l’abonnement Claude Team offre des avantages supplémentaires à 30 $ par personne et par mois. En plus des fonctionnalités de l’abonnement Pro, Claude Team propose :

  • Des limites d’utilisation encore plus élevées par rapport à l’abonnement Pro
  • La possibilité de partager et de découvrir les conversations entre les membres de l’équipe
  • Une facturation centralisée et une administration simplifiée
Avec Claude Team, les entreprises peuvent facilement gérer l'accès et l'utilisation de Claude AI pour leurs collaborateurs, tout en bénéficiant de capacités étendues.

Quel abonnement choisir ?

Le choix de l’abonnement dépend de vos besoins spécifiques et de votre budget. Voici un récapitulatif des différentes options :

AbonnementPrixFonctionnalités clés
Gratuit0 $Accès à Claude 3.5 Sonnet, limitations d’utilisation
Pro20 $ / personne / moisAccès à Claude 3 Opus, Sonnet 3.5 et Haiku, limites d’utilisation plus élevées, création de projets
Team30 $ / personne / moisLimites d’utilisation supérieures, partage et découverte des conversations, administration centralisée

Si vous débutez avec Claude AI, la version gratuite est un excellent point de départ.

Pour une utilisation plus avancée, l’abonnement Pro offre un bon équilibre entre fonctionnalités et coût. Enfin, pour les entreprises, l’abonnement Team simplifie la gestion et offre des capacités étendues.

Les tarifs API en fonction des modèles : Haiku, Sonnet 3.5, Opus 3

Pour les développeurs souhaitant intégrer les capacités de Claude AI dans leurs propres applications, Anthropic propose une API avec différents modèles et tarifs associés :

ModèleCoût d’entréeCoût de sortieTaille du contexte
Claude 3.5 Sonnet3 $ / MTok15 $ / MTok200K
Claude 3 Opus15 $ / MTok75 $ / MTok200K
Claude 3 Haiku0,25 $ / MTok1,25 $ / MTok200K

Le modèle Claude 3.5 Sonnet est le plus avancé et offre des performances exceptionnelles pour les tâches complexes. Claude 3 Opus est également puissant, avec un coût d’utilisation plus élevé.

Enfin, Claude 3 Haiku est le modèle le plus rapide et le plus économique, idéal pour les applications à grande échelle.

Facturation à l’usage

Avec l’API Claude AI, vous êtes facturé en fonction de votre utilisation réelle. Les coûts d’entrée et de sortie sont exprimés en MTok, qui représente un million de tokens. Les tokens sont des unités de texte utilisées pour mesurer le volume de données traitées par les modèles de langage.

Flexibilité et évolutivité

L’API Claude AI offre une grande flexibilité et une évolutivité pour répondre aux besoins de votre application. Vous pouvez ajuster votre utilisation en fonction de la demande et payer uniquement pour les ressources consommées, sans engagement à long terme.

Quel est l’intérêt de l’usage API par rapport à l’abonnement ?

L’API Claude AI présente plusieurs avantages par rapport aux abonnements :

Intégration personnalisée

Avec l’API, vous pouvez intégrer les capacités de Claude AI directement dans vos propres applications et services. Cela vous permet de créer des expériences utilisateur uniques et d’adapter le comportement de Claude AI à vos besoins spécifiques.

Contrôle total

En utilisant l’API, vous avez un contrôle total sur la manière dont Claude AI est utilisé dans votre application. Vous pouvez définir les paramètres, gérer les requêtes et les réponses, et optimiser les performances selon vos critères.

Facturation à l’usage

Contrairement aux abonnements qui proposent des forfaits mensuels, l’API Claude AI vous permet de payer uniquement pour ce que vous utilisez réellement. Cela peut être avantageux si votre utilisation varie dans le temps ou si vous avez des pics de demande ponctuels.

10 alternatives gratuites à ChatGPT 4

ChatGPT 4, développé par OpenAI, a révolutionné le monde de l’intelligence artificielle avec ses capacités impressionnantes de génération de texte.

Cependant, son accès est limité et payant. Heureusement, il existe des alternatives gratuites tout aussi efficaces.

Ces outils proposent des fonctionnalités similaires à celles de ChatGPT 4, permettant aux utilisateurs de générer du texte, de répondre à des questions et même de créer du contenu spécialisé.

Découvrons ensemble 10 alternatives gratuites qui pourraient bien répondre à vos besoins.

1. ChatSonic

Un chatbot IA gratuit avec des fonctionnalités avancées

ChatSonic est un chatbot IA développé par Writesonic qui propose une expérience similaire à celle de ChatGPT 4, mais gratuitement. Grâce à ses fonctionnalités avancées, il permet de :

  • Générer des réponses à partir de requêtes en langage naturel
  • Créer des articles, des scripts et même des traductions
  • Personnaliser le ton et le style du contenu généré
ChatSonic s'appuie sur des données provenant de Google Search, ce qui lui permet de fournir des informations actualisées.

De plus, il est capable de générer des images pour illustrer ses réponses.

2. Anthropic Claude

Un modèle de langage gratuit axé sur l’éthique et la sécurité

Anthropic, une startup spécialisée dans l’IA, a développé Claude Sonnet 3.5, un modèle de langage gratuit qui met l’accent sur l’éthique et la sécurité. Ses principales caractéristiques sont :

  • Un entraînement « constitutionnel » basé sur des principes éthiques
  • Le refus automatique des demandes malintentionnées
  • Des réponses claires et concises aux requêtes des utilisateurs

Bien que Claude soit encore en phase de test, c’est une alternative prometteuse pour ceux qui recherchent une IA conversationnelle fiable et responsable.

3. YouChat

Un chatbot gratuit qui cite ses sources pour plus de transparence

YouChat est un chatbot gratuit qui se démarque par sa transparence.

Pour chaque réponse générée, il affiche les sources utilisées, qu’il s’agisse de fichiers ou de sites web. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de :

  • Vérifier la fiabilité des informations fournies
  • Approfondir leurs connaissances sur un sujet donné
  • Utiliser YouChat comme un outil de recherche

Accessible en ligne gratuitement, YouChat est idéal pour ceux qui cherchent à générer du contenu tout en ayant accès aux sources d’information.

4. Bloom

Un modèle de langage open-source multilingue

Bloom est un modèle de langage open-source développé par Hugging Face et BigScience. Il se distingue par sa capacité à traiter plus de 46 langues, ce qui en fait un outil polyvalent pour les utilisateurs du monde entier. Parmi ses atouts, on peut citer :

  • Une architecture basée sur le modèle GPT-3 d’OpenAI
  • Des performances comparables à celles des modèles commerciaux
  • Une communauté active contribuant à son amélioration continue

Grâce à son caractère open-source, Bloom offre une alternative accessible et transparente à ChatGPT 4, tout en promouvant la diversité linguistique.

5. Luminai

Une plateforme gratuite proposant plusieurs modèles de langage spécialisés

Luminai est une plateforme gratuite qui propose une série de modèles de langage spécialisés, adaptés à différents domaines et tâches. Parmi les modèles disponibles, on trouve :

ModèleSpécialité
MedicalGPTGénération de contenu médical
LegalGPTAssistance juridique
FinanceGPTAnalyse financière et génération de rapports

En utilisant Luminai, les professionnels peuvent bénéficier d’une assistance IA adaptée à leur secteur d’activité, sans frais supplémentaires.

6. OpenAssistant

Un chatbot open-source et gratuit entraîné de manière collaborative

OpenAssistant est un chatbot open-source et gratuit qui se différencie par son mode d’entraînement collaboratif. Des volontaires du monde entier contribuent à améliorer ses performances en :

  • Fournissant des données d’entraînement diversifiées
  • Évaluant et affinant les réponses générées
  • Proposant de nouvelles fonctionnalités et améliorations

Cette approche communautaire permet à OpenAssistant de s’enrichir continuellement et de s’adapter aux besoins des utilisateurs, tout en restant accessible gratuitement.

7. StableLM

Un modèle de langage gratuit et open-source de Stability AI

StableLM est un modèle de langage développé par Stability AI, une entreprise spécialisée dans l’IA générative. Ce modèle gratuit et open-source offre des performances comparables à celles de ChatGPT 4, avec des avantages supplémentaires :

  • Une architecture optimisée pour une génération de texte rapide et cohérente
  • Des capacités multilingues couvrant plus de 100 langues
  • Une intégration facile dans des applications tierces grâce à son API

StableLM est un bon choix pour les développeurs et les entreprises cherchant à intégrer une IA conversationnelle performante dans leurs projets, sans coût supplémentaire.

8. PaLM

Un modèle de langage gratuit et open-source de Google axé sur le raisonnement

PaLM (Pathways Language Model) est un modèle de langage développé par Google, qui se différencie par ses capacités de raisonnement avancées. Grâce à son architecture innovante, PaLM est capable de :

  • Résoudre des problèmes complexes nécessitant une logique multi-étapes
  • Générer des explications détaillées et cohérentes
  • S’adapter à de nouveaux contextes et tâches avec peu d’exemples

En tant que modèle gratuit et open-source, PaLM offre aux chercheurs et aux développeurs la possibilité d’explorer de nouvelles applications de l’IA, en mettant l’accent sur le raisonnement et la résolution de problèmes.

9. WizardLM

Un modèle de langage gratuit et open-source entraîné sur des connaissances approfondies

WizardLM est un modèle de langage développé par Anthropic, qui se distingue par sa vaste base de connaissances. Entraîné sur une grande variété de sources, allant des ouvrages scientifiques aux œuvres littéraires, WizardLM offre :

  • Des réponses détaillées et informatives sur de nombreux sujets
  • Une capacité à générer du contenu créatif, comme des histoires ou des poèmes
  • Une interface conviviale permettant une interaction naturelle

Grâce à son accès gratuit et à son caractère open-source, WizardLM est un outil très utile pour les étudiants, les chercheurs et les passionnés de connaissances souhaitant explorer de nouveaux horizons.

10. Gemini

L’assistant IA de Google

Google Bard, également connu sous le nom de Gemini, est l’assistant IA développé par Google pour concurrencer ChatGPT 4. Contrairement à son rival, Bard offre :

FonctionnalitéAvantage
Accès au web via Google SearchInformations actualisées sans limite temporelle
Intégration avec Google LensAnalyse d’images et génération d’informations associées
Exportation de code vers Google ColabFacilité d’utilisation pour les développeurs

De plus, Bard permet la saisie vocale des requêtes et l’édition des réponses, des fonctionnalités absentes de la version gratuite de ChatGPT. Avec son intégration étroite à l’écosystème Google, Bard se positionne comme une alternative puissante et polyvalente.

Que vous soyez développeur, chercheur, étudiant ou simplement curieux, ces outils vous permettront de générer du contenu, d’acquérir de nouvelles connaissances et d’explorer les frontières de l’intelligence artificielle, sans frais supplémentaires.

5 exemples impressionnants de génération avec Claude Sonnet 3.5

Anthropic a récemment publié une mise à jour de son modèle Claude Sonnet, le rendant à la version 3.5.

Comme vu ici, ce modèle est maintenant capable de render du code directement dans l’interface de Claude grâce à la fonctionnalité Artefacts.

Il est alors possible de créer des outils en ligne avec des frameworks comme React en quelques secondes. Et les internautes s’en sont donnés à cœur joie.

Voici un top 5 des exemples les plus impressionnants trouvés sur X.

Un clone de Google Calendar

Une visualisation interactive d’un article / PDF

Un planificateur de voyage basé sur des résultats Google

Un détecteur d’objet basé sur un flux vidéo en temps réel

Une simulation physique 3D en WebGL

Bonus : Une todo-list made in Modperl pour la productivité

Il est fort probable qu’OpenAI intègre le rendering dans ses prochaines mises à jour.

Créer un outil en ligne est maintenant à la portée de tout le monde. Vous n’avez même plus besoin de comprendre le code, de petites bases vous aideront mais plus besoin d’être un développeur.

Alors selon-vous est-ce une bonne chose d’ouvrir cette expertise au grand public ?

Claude Sonnet 3.5 : Nouveautés, caractéristiques, avis, prix

Claude Sonnet 3.5, la dernière version du modèle d’IA générative d’Anthropic, apporte son lot de nouveautés et d’améliorations.

Avec des meilleures performances, de nouvelles fonctionnalités et une intégration encore plus simple, cette mise à jour promet de révolutionner l’expérience utilisateur et d’ouvrir de nouvelles perspectives pour les entreprises.

Les nouveautés de Claude Sonnet 3.5

Claude Sonnet 3.5 se distingue par ses capacités avancées en matière de traitement du langage naturel et de génération de contenu.

Grâce à une meilleure compréhension des nuances, de l’humour et des instructions complexes, ce modèle produit un contenu de haute qualité avec un ton naturel et pertinent.

La vitesse d'exécution a également été améliorée, Claude Sonnet 3.5 fonctionnant deux fois plus rapidement que son prédécesseur, Claude Opus 3.

Cette optimisation le rend particulièrement adapté aux tâches complexes comme le support client contextuel et l’orchestration de flux de travail en plusieurs étapes.

Comparaison des performances de Claude Sonnet 3.5 avec ses concurrents et la version précédente

Claude Sonnet 3.5 surpasse les modèles concurrents, dont le modèle phare d’OpenAI, GPT-4, et Claude Opus 3 sur un large éventail d’évaluations.

Il établit de nouvelles références pour le raisonnement de niveau supérieur (GPQA), les connaissances universitaires (MMLU) et la maîtrise du codage (HumanEval).

ModèleGPQAMMLUHumanEval
Claude Sonnet 3.590%85%64%
Claude Opus 385%80%38%
GPT-488%82%60%

Cela vaut-il encore le coup d’utiliser Claude Opus 3 ?

Bien que Claude Sonnet 3.5 ai des performances supérieures, Claude Opus 3 reste une option viable pour les utilisateurs ayant des besoins très précis, Claude Opus reste à mon sens meilleur en termes de suivi de consigne.

Cependant, pour les applications nécessitant une intelligence avancée et une vitesse d’exécution plus rapide, Claude Sonnet 3.5 est incontestablement le choix le plus pertinent.

Cas d’usage concrets de Claude Sonnet 3.5 avec Artefacts

La nouvelle fonctionnalité Artefacts transforme l’interaction des utilisateurs avec Claude Sonnet 3.5.

Lorsque les utilisateurs sollicitent le modèle pour la création de contenus tels que des morceaux de code, des fichiers texte ou des maquettes de sites web, ces éléments sont générés dans un volet spécial, juste à côté de leur dialogue en cours.

Exemple de todo-list avec temps, tournant en ReactJS sur Claude. Voir 5 exemples impressionnants d’utilisation d’artefacts avec Claude Sonnet 3.5.

Cet ajout offre un environnement de travail interactif où les utilisateurs peuvent :

  • Visualiser les productions de Claude en direct
  • Éditer et enrichir le contenu généré par l’IA
  • Intégrer de manière fluide les éléments créés dans leurs projets

Les Artefacts ouvrent de nouvelles perspectives pour de nombreux secteurs d’activité, tels que :

  • Le développement web et mobile
  • La création de contenu marketing
  • La conception d’interfaces utilisateur
  • La rédaction technique et scientifique

Tarification et disponibilité de Claude Sonnet 3.5

Claude Sonnet 3.5 est désormais accessible via plusieurs canaux :

PlateformeDisponibilité
Claude.aiGratuit
Application iOS ClaudeGratuit
API AnthropicPayant
Amazon BedrockPayant
Google Cloud’s Vertex AIPayant

Les prix pour l’utilisation de l’API est fixée à 3 $ par million de token d’entrée et 15 $ par million de token de sortie, avec une capacité de fenêtre contextuelle de 200 000 jetons.

Les abonnés aux offres Claude Pro et Team bénéficient de limites de débit plus élevées, leur permettant d’exploiter pleinement le potentiel de Claude Sonnet 3.5 dans leurs projets à grande échelle.

Chat GPT-4o : Fonctionnalités, prix, limites

GPT-4o, la dernière version du modèle de langage développé par OpenAI, apporte son lot de nouveautés et d’améliorations.

Cette mise à jour promet une expérience utilisateur plus riche et plus complète, tout en rendant certaines fonctionnalités avancées accessibles gratuitement.

Les principales caractéristiques de GPT-4o

GPT-4o est présenté comme un modèle de langage multimodal, capable de traiter et de générer du texte, des images et de l’audio.

Selon Mira Murati, responsable de la technologie d’OpenAI, GPT-4o se veut plus rapide, plus performant et doté de meilleures capacités d’interprétation que ses prédécesseurs.

Ce modèle excelle dans l’analyse de données et prend en charge une cinquantaine de langues différentes.

GPT-4o se distingue également par son intelligence, bien que Sam Altman, le PDG d’OpenAI, le considère encore comme « stupide ».

Comparaison des fonctionnalités entre GPT-4o et GPT-4

Si GPT-4 a marqué une avancée par rapport à GPT-3.5, GPT-4o se positionne comme une évolution de GPT-4.

Les principales différences entre ces deux modèles sont dans la rapidité, les performances et les capacités multimodales.

GPT-4o se montre plus rapide et plus performant que GPT-4, tout en ayant une meilleure interprétation des entrées textuelles, visuelles et audio.

Le tableau ci-dessous résume les principales différences entre GPT-4o et GPT-4 :

CaractéristiquesGPT-4oGPT-4
RapiditéPlus rapideRapide
PerformancesMeilleures performancesBonnes performances
Capacités multimodalesTexte, image, audioTexte, image
Analyse de donnéesExcellenteBonne
Langues prises en chargeUne cinquantainePlusieurs

Capacités multimodales de GPT-4o (texte, image, audio)

L’une des principales forces de GPT-4o est sa capacité multimodale. Ce modèle peut traiter et générer du contenu sous forme de texte, d’images et d’audio.

Traitement du texte

GPT-4o excelle dans la compréhension et la génération de texte. Il peut analyser des documents, répondre à des questions, générer des résumés et même créer du contenu original.

Interprétation des images

Grâce à ses capacités de vision par ordinateur, GPT-4o peut interpréter le contenu des images qui lui sont fournies.

Il peut décrire les éléments présents, reconnaître les objets et les personnes, et même générer du texte en rapport avec l’image.

Traitement de l’audio

GPT-4o est capable de traiter les entrées audio et de générer des réponses vocales.

Cette fonctionnalité ouvre la voie à de nouvelles applications, comme la transcription automatique ou les assistants vocaux intelligents.

Vitesse et performances de GPT-4o par rapport à GPT-3.5, GPT-4

Selon OpenAI, ce modèle peut répondre aux entrées audio en seulement 232 millisecondes au minimum, avec une moyenne de 320 millisecondes.

Comparons les temps de réponse moyens des différentes versions de GPT :

  • GPT-3.5 : 500 millisecondes
  • GPT-4 : 400 millisecondes
  • GPT-4o : 320 millisecondes

Limites et restrictions d’utilisation de GPT-4o pour les utilisateurs gratuits et payants

Si GPT-4o rend accessibles gratuitement de nombreuses fonctionnalités auparavant réservées aux abonnés payants, certaines limites et restrictions s’appliquent.

Utilisateurs gratuits

Les utilisateurs gratuits de GPT-4o bénéficient d’un accès à la plupart des fonctionnalités avancées, telles que l’analyse de données, le téléchargement de fichiers et la navigation web.

Cependant, ils sont soumis à des limites d’utilisation plus strictes que les abonnés payants.

Les utilisateurs gratuits sont limités à 10-16 messages toutes les 3 heures avec GPT-4o. Une fois cette limite atteinte, ils doivent revenir au modèle GPT-3.5, plus restreint. Ce qui est tout de même suffisant pour se faire un avis sur ChatGPT.

Abonnés payants

Les abonnés à ChatGPT Plus ont tout de même des limites d’utilisation. OpenAI indique qu’ils bénéficient de cinq fois plus de messages autorisés que les utilisateurs gratuits, soit environ 80 messages toutes les 3 heures.

Voir les différentes offres ChatGPT d’OpenAI.

Les abonnés payants ont un accès prioritaire aux nouvelles fonctionnalités, comme le mode vocal de GPT-4o.

Ils pourront profiter de conversations vocales jusqu’à 800% plus longues que celles des utilisateurs gratuits.

Si ChatGPT-4o ne vous a pas convaincu, retrouvez la liste des alternatives à ChatGPT ici. À noter également que la version ChatGPT 4o Mini, une version qui se veut moins cher, est maintenant disponible.

ChatGPT Avis : Qu’en pensent les utilisateurs ?

ChatGPT, l’agent conversationnel développé par OpenAI, a rapidement gagné en popularité depuis son lancement. Les utilisateurs du monde entier ont eu l’occasion de tester ses capacités et de se forger une opinion sur cet outil d’intelligence artificielle.

Nous avons analysé les avis des utilisateurs pour comprendre ce qu’ils pensent réellement de ChatGPT, de ses forces, de ses faiblesses et de son modèle économique.

Retours positifs des utilisateurs sur les capacités de ChatGPT

De nombreux utilisateurs sont impressionnés par les capacités de ChatGPT. Ils apprécient sa capacité à comprendre le contexte et à fournir des réponses pertinentes et cohérentes.

Selon Rene, un utilisateur néerlandais, ChatGPT est le « meilleur modèle de langage qui existe, de loin ». Il souligne que ChatGPT comprend presque toutes les entrées directement, sans que l’invite ait à répondre à des exigences très spécifiques.

Très pratique pour diverses tâches

Les utilisateurs apprécient l’aide que ChatGPT peut apporter pour diverses tâches :

  • Rédaction de textes
  • Génération d’idées
  • Résolution de problèmes
  • Apprentissage de nouvelles connaissances

Kristin D., une utilisatrice américaine, affirme que ChatGPT a « changé la donne dans le domaine de la technologie » et qu’il l’aide à développer des applications et des programmes plus rapidement que jamais.

Critiques des utilisateurs sur les limites et les erreurs de ChatGPT

Malgré les retours positifs, certains utilisateurs pointent du doigt les limites et les erreurs de ChatGPT.

Hermann H., un utilisateur allemand, a constaté que sur environ 30 questions posées, 19 ont reçu des réponses complètement fausses. Il estime que ce taux d’erreur est beaucoup trop élevé.

Problèmes de génération de code et d’images

Plusieurs utilisateurs ont rencontré des difficultés avec la génération de code et d’images par ChatGPT :

  • Génération de code incorrect ou incomplet
  • Difficultés à suivre des instructions précises pour la génération d’images
  • Censure excessive lors de la génération d’images

Axel D., un utilisateur français, a trouvé la censure de GPT-4 avec DALL-E particulièrement frustrante, rendant difficile la génération d’images spécifiques sans recourir à des techniques de « guérilla informatique » dans les invites.

Avis sur le modèle économique et les abonnements payants

Le modèle économique de ChatGPT, qui propose des abonnements payants, suscite des réactions mitigées parmi les utilisateurs.

Certains, comme Ben A., un utilisateur allemand, estiment que l’investissement en vaut la peine. Il a constaté une nette amélioration des réponses et des solutions avec la version payante.

Critiques sur le rapport qualité-prix

D’autres utilisateurs remettent en question le rapport qualité-prix des abonnements payants :

UtilisateurPaysAvis
ClaudiacRoyaume-UniFrais payés sans possibilité d’arrêter, presque pas de support client
RenePays-BasNe payez pas pour la version premium, c’est une arnaque

Ils dénoncent le manque de support client, les difficultés à résilier l’abonnement et l’absence d’amélioration par rapport à la version gratuite.

Comparaison de ChatGPT avec d’autres IA conversationnelles

Les utilisateurs comparent souvent ChatGPT à d’autres IA conversationnelles, comme Google Bard ou Anthropic Claude.

Rene estime que les modèles de langage comme LLama-3 sont encore à la traîne par rapport à ChatGPT en termes de traitement des entrées et de génération de textes naturels.

Avantages de ChatGPT par rapport à la concurrence

Plusieurs utilisateurs soulignent les avantages de ChatGPT par rapport à ses concurrents :

  • Meilleure compréhension du contexte
  • Réponses plus pertinentes et cohérentes
  • Facilité d’utilisation supérieure

Ben A. a d’abord essayé la version gratuite de ChatGPT car Google Bard et Anthropic Claude étaient très insuffisants. Il a constaté que ChatGPT était nettement meilleur que ses concurrents, même dans sa version gratuite.

Attentes et suggestions d’amélioration de ChatGPT par sa communauté d’utilisateurs

Les utilisateurs de ChatGPT ont des attentes élevées et proposent de nombreuses suggestions pour améliorer l’outil.

Ils souhaitent notamment moins d‘erreurs, une meilleure gestion des tâches complexes et une plus grande transparence sur le fonctionnement de l’IA.

Demandes d’amélioration de l’expérience utilisateur

Voici quelques suggestions d’amélioration fréquemment mentionnées par les utilisateurs :

DomaineSuggestion
InterfaceRendre le bouton d’envoi moins intrusif lors de la saisie
PerformanceRéduire les temps de réponse et les périodes d’indisponibilité
PersonnalisationPermettre une plus grande personnalisation de l’expérience utilisateur

Les utilisateurs espèrent également que ChatGPT continuera à s’améliorer grâce à l’apprentissage continu et à l’intégration des retours de la communauté.

Les caractéristiques du modèle GPT-4o d’OpenAI

GPT-4o, le dernier modèle de langage développé par OpenAI, marque une avancée dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Ce modèle multimodal révolutionne la façon dont les ordinateurs interagissent avec les humains en acceptant des entrées sous forme de texte, d’audio, d’images et de vidéos, et en générant des sorties sous forme de texte, d’audio et d’images.

GPT-4o se distingue par ses capacités exceptionnelles et ses performances supérieures à celles des modèles précédents.

Découvrons ensemble les caractéristiques clés de ce nouveau modèle.

GPT-4o : Un modèle dit multimodal

GPT-4o est un modèle multimodal qui accepte des entrées sous différents formats :

  • Texte
  • Audio
  • Images
  • Vidéos

En retour, il peut générer des sorties sous forme de :

  • Texte
  • Audio
  • Images

Cette capacité multimodale permet une interaction plus naturelle et intuitive entre les humains et les ordinateurs.

GPT-4o dispose d’une fenêtre de contexte de 128 000 tokens, ce qui lui permet de traiter et de comprendre des informations plus vastes et complexes que les modèles précédents.

Comparaison des performances de GPT-4o avec GPT-4 Turbo

GPT-4o se démarque de son prédécesseur, GPT-4 Turbo, par ses performances supérieures en termes de vitesse et de coût :

ModèleVitesse de génération de texteCoût
GPT-4o2 fois plus rapide que GPT-4 Turbo50% moins cher que GPT-4 Turbo

Ces améliorations rendent GPT-4o plus accessible et efficace pour une large gamme d’applications.

Capacités de GPT-4o en matière de compréhension et de génération d’images

GPT-4o excelle dans la compréhension et la génération d’images. Ses capacités en matière de vision sont supérieures à celles des modèles existants. Il peut :

  • Analyser et interpréter le contenu des images
  • Générer des descriptions détaillées des images
  • Répondre à des questions basées sur des images
  • Générer de nouvelles images à partir de descriptions textuelles

Ces capacités ouvrent la voie à de nombreuses applications innovantes, telles que la recherche d’images basée sur le contenu, la génération d’art et l’assistance visuelle.

Performances de GPT-4o dans les langues non anglophones

GPT-4o se distingue par ses performances exceptionnelles dans les langues non anglophones. Comparé aux modèles précédents, il est bien meilleure en terme de compréhension et la génération de texte dans d’autres langues que l’anglais.

Cette capacité multilingue élargit considérablement le champ d’application de GPT-4o, permettant son utilisation dans des contextes internationaux et favorisant l’accessibilité à l’IA pour les utilisateurs non anglophones.

Disponibilité de GPT-4o dans l’API OpenAI

GPT-4o est actuellement disponible dans l’API OpenAI pour les clients payants. Les développeurs et les entreprises peuvent accéder à ce modèle avancé pour intégrer ses capacités dans leurs applications et services.

L’API OpenAI possède une documentation complète et des guides pour faciliter l’utilisation de GPT-4o, notamment :

  • Un guide de génération de texte avec GPT-4o
  • Des exemples de code pour l’intégration de GPT-4o dans différents langages de programmation
  • Des bonnes pratiques pour optimiser les performances et les coûts lors de l’utilisation de GPT-4o

Comment savoir si un texte a été écrit par ChatGPT ou une IA ?

Depuis la démocratisation des intelligences artificielles et notamment des modèles de langage comme ChatGPT, il devient de plus en plus difficile de distinguer un texte écrit par un humain d’un texte généré par une IA.

Pourtant, certains indices permettent de repérer les textes issus d’intelligences artificielles.

Voici les principaux signes qui trahissent une rédaction par IA.

Un manque de personnalité et de créativité dans le style d’écriture

Les textes générés par des IA ont souvent un style assez plat et générique. Ils manquent de la personnalité et de la créativité qu’un auteur humain apporte à son écriture.

Les IA ont du mal à reproduire l’humour, les émotions, les expressions idiomatiques qu’un rédacteur utilise naturellement pour donner vie à son texte.

Un ton neutre et informatif

Les intelligences artificielles comme ChatGPT adoptent généralement un ton très factuel et informatif, sans vraiment donner de point de vue ou d’opinion personnelle.

Elles cherchent à fournir une réponse la plus « parfaite » et consensuelle possible à la question posée, ce qui donne un rendu assez lisse et impersonnel.

Des répétitions fréquentes de mots ou de phrases

Un autre signe distinctif des textes générés par IA est la présence de nombreuses répétitions. Les intelligences artificielles ont tendance à réutiliser fréquemment les mêmes termes et tournures de phrases.

Elles ont du mal à varier leur vocabulaire et leurs formulations tout au long d’un texte, contrairement à un rédacteur humain qui cherche à éviter les répétitions.

Exemples de répétitions

Répétitions de motsRépétitions de structures
– utilisation
– permet
– également
– Il est important de…
– Cela permet de…
– On peut également…

Voir une liste complete dans cet article sur comment rendre une IA plus humaine.

Des informations vagues, générales ou incomplètes sur des sujets spécifiques

Lorsqu’on interroge une IA sur un sujet pointu, il arrive fréquemment qu’elle fournisse une réponse vague, générale ou incomplète, faute de connaissances approfondies sur le sujet.

Elle aura tendance à donner des informations de surface, sans entrer dans les détails techniques ou les subtilités du domaine concerné, contrairement à un expert humain.

Manque de précision

  • Absence de chiffres, de données, de références précises
  • Explications simplifiées à l’extrême
  • Omission d’éléments clés du sujet traité

Incohérences factuelles et « hallucinations » (éléments inventés)

Le gros problème des IA actuelles est leur tendance à « halluciner », c’est-à-dire à inventer des informations erronées qui n’ont aucune base factuelle.

Il n’est pas rare de trouver dans les textes générés par IA des affirmations fausses, des incohérences, voire des éléments complètement farfelus qui trahissent immédiatement une origine non humaine.

Quelques exemples d’hallucinations

  • Inventions de citations, de chiffres, de références qui n’existent pas
  • Affirmations contradictoires au sein d’un même texte
  • Mélanges d’informations issues de différents contextes sans lien

Erreurs de copier-coller laissant apparaître des commentaires de l’IA

Lorsqu’on utilise une IA comme ChatGPT, il faut lui donner des instructions dans une fenêtre de dialogue avant qu’elle ne génère sa réponse.

Il arrive que des utilisateurs fassent des erreurs de copier-coller et intègrent par mégarde ces échanges avec l’IA dans le texte final, révélant ainsi son origine artificielle.

Exemples de commentaires de l’IA

Instructions pour l’IACommentaires générés
Écris un article sur les bienfaits du sport.Voici un article sur les bienfaits du sport :
Peux-tu développer le point sur la santé mentale ?Bien sûr, je peux détailler les effets positifs du sport sur la santé mentale.

En testant le texte avec des outils de détection d’IA

Si les indices stylistiques et factuels ne suffisent pas, il est possible d’avoir recours à des outils spécialisés dans la détection des textes générés par IA.

Des sociétés comme Copyleaks ont développé des solutions basées sur l’apprentissage machine capables d’analyser un texte et de déterminer avec un bon niveau de fiabilité s’il a été écrit par un humain ou une intelligence artificielle.

Quelques autres outils de détection

  • GPT-2 Output Detector
  • Hugging Face’s RoBERTa

En analysant manuellement des signes distinctifs des textes d’IA et l’utilisation de ces outils de détection, on peut aujourd’hui repérer assez facilement les contenus générés artificiellement.