IA

Cela dépend de la tâche, pas de la marque. Pour la rédaction et la synthèse, les modèles grand public suffisent. Pour l'analyse de données ou le code, les modèles de premier plan se justifient. Les modèles open source (Qwen, DeepSeek, Mistral) couvrent la plupart des usages internes à coût de production très faible.

Cela dépend du service : les offres grand public peuvent utiliser vos échanges pour l'entraînement selon les conditions du contrat, les offres entreprise proposent des engagements contractuels de non-entraînement. Ne collez jamais de données client ou personnelles dans un service dont vous n'avez pas lu les conditions.

Elle remplace des tâches, pas des responsabilités : brouillons, reformulations, transcriptions. La relecture humaine reste nécessaire pour la véracité des faits (les modèles inventent avec assurance) et la cohérence de marque. Les meilleures performances observées sont humain plus IA, pas IA seule.

Utilisez les benchmarks publics adaptés à l'usage : OSWorld pour les tâches d'agent sur ordinateur, SWE-bench pour le code, les classements d'arènes de comparaison pour la conversation. Un score isolé ne veut rien dire : comparez des modèles sur la même tâche que la vôtre.