Accueil / Panorama des modèles — octobre 2026
Fig. 05 — Panorama

Panorama des modèles — octobre 2026

Il n'existe plus de « numéro un » universel : chaque famille a un profil d'usage. Le bon réflexe est d'adapter le modèle à la tâche.

FamilleÉditeurPoints fortsCas d'usage conseillé
Claude
Opus 5.5 / Sonnet 5.5 / Haiku 5.5
AnthropicSuivi rigoureux d'instructions longues, code, agents fiables sur tâches multi-étapes.Rédaction professionnelle, développement, agents.
GPT-6.xOpenAIPolyvalence, écosystème d'outils étendu (ChatGPT, Codex), bonne inférence d'intention.Assistant généraliste, automatisation.
Gemini
3.x — Gemini 4 attendu
Google DeepMindMultimodalité, contextes très larges, intégration Workspace.Documents volumineux, recherche multimodale.
Mistral
Large / Medium / Small
Mistral AIHébergement européen, rapport qualité-prix, souveraineté des données.Contraintes RGPD ou de résidence des données.
Modèles ouverts
Llama, DeepSeek, Qwen, Kimi…
DiversAuto-hébergement, personnalisation fine, coût maîtrisé à volume élevé.R&D, cas sensibles en hébergement local.

Vérifié le 27 octobre 2026. Les versions changent presque chaque mois : consultez la fiche officielle avant tout déploiement.

Héritage : de Davinci aux API conversationnelles

text-davinci-003 et les modèles de complétion de l'ère GPT-3 sont retirés depuis 2024 ; GPT-NEO, T5, MT-NLG ou Wu Dao 2.0 relèvent désormais de l'histoire ou de la recherche. Pour tout nouveau projet, utilisez une API conversationnelle (rôles système / utilisateur). Exemple à adapter avec l'identifiant en vigueur :

from openai import OpenAI
client = OpenAI()
r = client.chat.completions.create(
    model="<identifiant-du-modèle>",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Tu es un assistant spécialisé en prompt engineering."},
        {"role": "user", "content": "Quels paramètres définir pour un prompt fiable ?"}],
)
print(r.choices[0].message.content)

Selon le modèle, certains réglages (température, top_p) sont fixés ou remplacés par un réglage d'effort de raisonnement.