Gemini 3 vs ChatGPT‑4 vs Claude 2: A Comprehensive Comparison

Author: Boxu Li

Google’s Gemini 3 is the latest multimodal AI model from Google DeepMind, and it represents a major leap in technical capabilities. Below we explore Gemini 3’s architecture, training data, and benchmark performance, then compare it in depth to OpenAI’s GPT‑4 (including the newer GPT‑4 Turbo) and Anthropic’s Claude 2/2.1 across reasoning, coding, multimodality, efficiency, context length, developer tools, and safety alignment. We also include a comparison table summarizing key metrics and features.

Gemini 3 Technical Capabilities

Architecture : Les modèles Gemini de Google utilisent une architecture Transformer à mélange d'experts épars (MoE)[1]. Cela signifie que le modèle dirige dynamiquement les jetons vers différents sous-réseaux d'experts, n'activant qu'un sous-ensemble de paramètres pour chaque jeton d'entrée. Le design MoE permet une capacité totale massive sans augmentation proportionnelle du calcul par jeton[2]. En pratique, Gemini peut être extrêmement large (des milliards de paramètres répartis entre les experts) tout en restant efficace à exécuter, contribuant à sa haute performance. En revanche, GPT-4 et Claude utilisent des architectures Transformer denses (leurs tailles et détails exacts ne sont pas divulgués publiquement), ce qui signifie que tous les paramètres du modèle sont utilisés pour chaque jeton. L'architecture de Gemini est également nativement multimodale – elle a été pré-entraînée dès le départ sur le texte, les images et l'audio ensemble (et même la vidéo), plutôt que d'ajouter ultérieurement des modules de vision séparés[3]. Ce design intégré l'aide à raisonner conjointement à travers les modalités plus efficacement que les approches multimodales antérieures, qui combinaient souvent des réseaux séparés[4].

Capacités multimodales : Gemini 3 est un modèle « nativement multimodal ». Il peut accepter du texte, des images, de l'audio et de la vidéo en entrée, et générer du texte (et même des images) en sortie[5][6]. Par exemple, vous pouvez fournir à Gemini une image accompagnée d'une question, ou même un extrait audio ou vidéo, et il interprétera le contenu pour répondre avec une analyse ou des réponses. Google rapporte que Gemini surpasse les modèles de pointe précédents sur les benchmarks de compréhension d'image sans s'appuyer sur un OCR externe pour le texte dans les images[7] – un témoignage de sa compréhension visuelle de bout en bout. En s'entraînant sur plusieurs modalités dès le début et en se perfectionnant avec des données multimodales supplémentaires, Gemini développe une représentation unifiée des données textuelles et visuelles/audio[8]. Notamment, Gemini peut générer des images à partir de textes (via le modèle intégré Gemini Image) et même effectuer des opérations d'édition d'images par le biais d'instructions textuelles[6]. Cela va au-delà des capacités visuelles de GPT‑4 – GPT‑4 peut interpréter des images (GPT‑4V) et les décrire en texte, mais il ne peut pas produire de nouvelles images (la génération d'images est gérée par des modèles distincts comme DALL·E dans l'écosystème d'OpenAI). En revanche, Claude 2 d'Anthropic est actuellement un modèle purement textuel – il n'accepte ni ne produit par défaut d'images/audio. Ainsi, Gemini 3 se distingue par son support d'E/S multimodal, traitant texte, vision et audio/vidéo de manière fluide dans un seul système.

Données d'entraînement et échelle : Bien que les paramètres exacts de Gemini 3 (Ultra) ne soient pas publics, il a été entraîné sur un ensemble de données extrêmement vaste et diversifié. Les modèles ouverts plus petits de Google, Gemma 3 (27B et moins), ont été entraînés sur jusqu'à 14 milliards de tokens couvrant le texte web, le code, les mathématiques et les images dans plus de 140 langues[9][10]. Nous pouvons inférer que le modèle phare Gemini a utilisé des données tout aussi vastes. La limite de connaissances pour Gemini 2.5 (le prédécesseur immédiat) était janvier 2025[11], ce qui signifie qu'il a été entraîné sur des informations très récentes, le rendant plus à jour que GPT-4 ou Claude. (Pour référence, la limite de connaissances de GPT‑4 était autour de septembre 2021 pour sa sortie initiale en mars 2023, bien que GPT‑4 Turbo ait été mis à jour plus tard avec des connaissances sur les événements mondiaux jusqu'en avril 2023[12]. Les données d'entraînement de Claude 2 vont jusqu'au début de 2023 en général.) Cela suggère que Gemini 3 dispose de la base de connaissances la plus récente des trois à la fin de 2025. Google a également appliqué un filtrage de données étendu pour la sécurité, supprimant le contenu problématique (par exemple, CSAM ou données personnelles sensibles) du corpus d'entraînement de Gemini[13].

Grande fenêtre de contexte : Une caractéristique phare de Gemini est sa longue capacité de contexte. Gemini 3 peut gérer des entrées extrêmement longues – plus de 1 million de tokens dans sa fenêtre de contexte[14]. C'est un ordre de grandeur au-delà de ce que les autres modèles offrent actuellement. En termes pratiques, 1 million de tokens équivaut à environ 800 000 mots, soit plusieurs milliers de pages de texte. Google a démontré que Gemini 2.5 pouvait lire et résumer une transcription de mission Apollo de 402 pages et même raisonner sur 3 heures de contenu vidéo sans problème[15]. En comparaison, le GPT-4 de base d'OpenAI offre des options de contexte de 8K ou 32K tokens, et le nouveau GPT-4 Turbo supporte jusqu'à 128K tokens en contexte[16] – environ 300 pages de texte. Le Claude 2 d'Anthropic était initialement doté d'une fenêtre de 100K tokens, et le Claude 2.1 mis à jour a doublé cette capacité à 200K tokens (environ 150 000 mots ou 500+ pages)[17]. Donc, bien que Claude 2.1 devance maintenant OpenAI en taille de contexte (200K contre 128K), Gemini 3 dépasse toujours largement les deux avec une capacité de plus de 1M tokens. Ce vaste contexte est particulièrement utile pour des tâches comme l'ingestion de bases de code entières, de documents volumineux ou même de plusieurs documents à la fois. Cela implique toutefois un coût computationnel – le traitement de centaines de milliers de tokens sera plus lent (Anthropic note qu'une requête de 200K tokens peut prendre quelques minutes pour Claude 2.1)[18]. L'avantage de Google est que, sur leur infrastructure TPUv5, Gemini peut être distribué et optimisé pour ces longs contextes.

Performance de référence : Sur les benchmarks académiques standard, Gemini 3 (et ses prédécesseurs 2.x) a atteint des résultats à la pointe de l'art. En fait, Gemini a été le premier modèle à dépasser la performance d'un expert humain sur l'examen multitâche massif MMLU[19]. Gemini 1.0 Ultra a obtenu 90,0 % sur MMLU[20], dépassant le benchmark d'expert humain (~89,8 %)[21][22] et bien au-dessus du score de GPT‑4. (La précision MMLU rapportée de GPT‑4 est de 86,4 % dans un cadre comparable à 5 essais[23]. Gemini a atteint ses 90 % en utilisant des incitations avancées – par exemple, la chaîne de pensée avec vote majoritaire – pour « réfléchir plus attentivement » avant de répondre[24].) Gemini a également surpassé GPT‑4 sur de nombreuses autres tâches lors des premières évaluations. Par exemple, sur le Big-Bench Hard, un ensemble de tâches de raisonnement difficiles, Gemini Ultra a obtenu 83,6 % contre 83,1 % pour GPT‑4 (essentiellement ex æquo pour l'état de l'art)[25]. Pour les problèmes de mathématiques en GSM8K, Gemini a atteint une précision de 94,4 % (avec incitation à la chaîne de pensée) contre ~92 % pour GPT‑4[26]. En codage, Gemini a montré une compétence remarquable : il a obtenu 74,4 % sur le benchmark de codage Python HumanEval (pass@1)[27], nettement au-dessus des ~67 % de GPT‑4 au même test[28]. En fait, la capacité de codage de Gemini est leader dans l'industrie – Google a noté qu'il « excelle dans plusieurs benchmarks de codage, y compris HumanEval », et a même introduit un système AlphaCode 2 alimenté par Gemini qui peut résoudre des problèmes de programmation compétitive au-delà de ce que l'AlphaCode original pouvait faire[29][30]. En résumé, Gemini 3 offre des performances de premier ordre en raisonnement de connaissances, mathématiques et codage, souvent supérieures à celles de GPT‑4 et Claude dans les scores de benchmark (des comparaisons détaillées suivent dans la section suivante).

Mode « Deep Thinking » amélioré : Une capacité distinctive de la génération Gemini 2.x est l'introduction d'un mode de raisonnement appelé « Deep Think ». Ce mode permet au modèle de raisonner de manière explicite à travers des étapes internes avant de produire une réponse finale[31][32]. En pratique, il met en œuvre des techniques telles que les chaînes de pensée parallèles et l'autoréflexion, inspirées par des recherches sur le raisonnement par bloc-notes et les Arbres de Pensées. Google rapporte que Gemini 2.5 Deep Think a considérablement amélioré la capacité du modèle à résoudre des problèmes complexes nécessitant créativité et planification étape par étape, en permettant au modèle de générer et d'évaluer plusieurs chemins de raisonnement candidats[33][34]. Par exemple, avec le mode Deep Think activé, Gemini 2.5 Pro a obtenu de meilleurs scores sur des benchmarks difficiles (comme le montre l'évaluation des modes « pensée vs non-pensée » de Google)[35]. Bien que ce mode ait été un paramètre séparé dans Gemini 2.5, la rumeur dit que Gemini 3 intègre ces stratégies de raisonnement avancées par défaut, éliminant le besoin d'un commutateur séparé[36]. Ni GPT‑4 ni Claude n'ont une fonctionnalité équivalente exposée aux utilisateurs finaux (bien qu'ils puissent également être amenés à un raisonnement en chaîne via des invites). Le « budget de pensée adaptatif » de Gemini est également notable – les développeurs peuvent ajuster le niveau de raisonnement que le modèle doit effectuer (en échangeant coût/latence contre qualité), et le modèle peut automatiquement calibrer la profondeur du raisonnement lorsqu'aucun budget n'est fixé[37][38]. Ce niveau de contrôle est unique à l'offre de Google et séduit les développeurs qui ont besoin d'affiner le compromis qualité-vitesse.

Infrastructure and Efficiency: Google built Gemini to be highly efficient and scalable on their custom TPU hardware. According to Google, Gemini was trained on TPU v4 and v5e pods, and it’s the most scalable and reliable model they’ve trained to date[39][40]. In fact, at Google’s launch, they announced a new Cloud TPU v5p supercomputer specifically to accelerate Gemini and next-gen AI development[40]. One benefit is that Gemini can run faster at inference time compared to earlier models, despite its size – Google noted that on TPUs, Gemini achieved a 40% reduction in latency for English queries in one internal test, compared to the previous model[41]. Additionally, Google has multiple sizes of Gemini to suit different needs: e.g. Gemini Flash and Flash-Lite are smaller, faster variants optimized for lower latency and cost, while Gemini Pro (and Ultra) are larger for maximum quality[42][43]. This is analogous to OpenAI offering GPT-3.5 Turbo vs GPT-4, or Anthropic offering Claude Instant vs Claude-v2. For instance, Gemini 2.5 Flash-Lite is intended for high-volume, cost-sensitive tasks, whereas 2.5 Pro is for the most complex tasks[44][45]. By covering the whole “Pareto frontier” of capability vs cost, Gemini family lets developers choose the model that fits their use case[46]. The flexibility and TPU optimization mean Gemini can be deployed efficiently, and Google likely uses it extensively in its products (Search, Workspace, Android) with optimized serving.

Summary of Gemini 3: In essence, Gemini 3 is a multimodal AI powerhouse with an innovative MoE architecture, enormous training breadth (latest knowledge, code and visual data), an unprecedented context window (~1M tokens), and state-of-the-art performance on academic benchmarks. It introduces new levels of reasoning (through its “thinking” mode) and gives developers controls to balance accuracy vs speed. Next, we’ll examine how these strengths compare against OpenAI’s GPT‑4 and Anthropic’s Claude 2 series.

Performance Benchmarks Comparison

To ground the comparison, let’s look at standard benchmark results for each model on key tasks: knowledge & reasoning (MMLU and Big-Bench Hard), math word problems (GSM8K), and coding (HumanEval). These benchmarks, while not comprehensive, give a quantitative sense of each model’s capabilities.

MMLU (Massive Multitask Language Understanding) : Il s'agit d'un test de connaissances et de raisonnement couvrant 57 sujets. Gemini 3 (Ultra) a obtenu environ 90 % de précision – nettement au-dessus du niveau des experts humains (humains ~89,8 %)[21][22]. GPT‑4, en comparaison, a obtenu 86,4 % dans le rapport OpenAI (5 essais)[23]. Claude 2 est un peu plus bas ; Anthropic a rapporté 78,5 % sur MMLU pour Claude 2 (5 essais avec incitation à la réflexion)[47]. Donc, pour les connaissances et le raisonnement, Gemini et GPT‑4 sont très forts (Gemini légèrement supérieur), tandis que Claude 2 est derrière eux. Il convient de noter que tous ces modèles s'améliorent s'ils peuvent utiliser des incitations avancées (par exemple, GPT‑4 peut atteindre ~87-88 % avec réflexion et vote[48]), mais le chiffre de Gemini reflète déjà qu'il utilise un raisonnement soigné lors de l'évaluation[24].
BIG-bench Hard (BBH) : Il s'agit d'une collection de tâches de raisonnement particulièrement difficiles. GPT‑4 et Gemini sont essentiellement à égalité ici – Gemini Ultra a obtenu 83,6 % et GPT‑4 environ 83,1 % sur BBH (tous deux en quelques essais)[25]. Ces scores sont bien au-dessus de la plupart des anciens modèles. Nous n'avons pas de score officiel de Claude 2 sur BBH dans les sources publiées ; des évaluations tierces indiquent que Claude pourrait être légèrement inférieur (potentiellement dans la fourchette de 70 % sur BBH). En général, GPT‑4 et Gemini sont à parité sur de nombreux tests de raisonnement complexes, chacun gagnant légèrement dans certaines catégories. Google a affirmé que Gemini dépassait l'état de l'art sur 30 des 32 références académiques[49], donc il est supposé qu'il correspond au moins à GPT‑4 sur pratiquement tous.
Mathématiques – GSM8K : Ce benchmark de problèmes mathématiques de niveau primaire nécessite un raisonnement en plusieurs étapes (généralement résolu via une réflexion). Gemini a démontré une capacité mathématique exceptionnelle – obtenant 94,4 % sur GSM8K (avec vote majoritaire sur 32 chemins de raisonnement)[26]. GPT‑4 est également excellent en mathématiques ; OpenAI a rapporté environ 92 % sur GSM8K avec incitation CoT en quelques essais[26]. Claude 2 a été testé sans incitation préalable avec CoT et a atteint 88,0 %[50], ce qui est légèrement en dessous de GPT‑4. Les trois modèles sont bien meilleurs sur les problèmes mathématiques que les générations précédentes (pour contextualiser, GPT-3.5 a obtenu ~50-60 % sur GSM8K). Mais Gemini est actuellement en tête en mathématiques, probablement grâce à son approche de « pensée parallèle » qui trouve des solutions avec une fiabilité accrue[33].
Codage – HumanEval (Python) : Cela mesure la capacité du modèle à générer un code correct pour des invites de programmation. Gemini 3 est en tête ici avec ~74–75 % de réussite sur HumanEval[27]. C'est un résultat parmi les meilleurs du secteur sur ce benchmark. Claude 2 a également fait de grands progrès en codage – il obtient 71,2 % de réussite[50], ce qui surpasse en réalité GPT‑4. GPT‑4 dans le rapport technique de mars 2023 a atteint 67 % sur HumanEval (sans incitation préalable)[28]. Donc, pour les tâches de codage pur, le classement est Gemini > Claude 2 > GPT‑4. Anecdotiquement, les utilisateurs ont trouvé Claude assez bon en codage (il peut produire un code très détaillé avec explications), mais les modèles Gemini de Google semblent avoir bénéficié d'une formation intensive sur le code et peut-être de nouvelles techniques (Google a même créé un benchmark interne WebDev Arena pour le codage, où Gemini 2.5 Pro a dominé le classement[51]). Il est également notable que Google ait utilisé Gemini dans AlphaCode 2, qui a résolu ~2× plus de problèmes de compétition que l'AlphaCode original (qui était basé sur un modèle plus ancien)[52] – ce qui implique que la combinaison codage/raisonnement général de Gemini est puissante pour les défis algorithmiques.
Autres évaluations : Sur les questions-réponses intensives en connaissances (TriviaQA), la compréhension longue (QuALITY) et les questions scientifiques (ARC-Challenge), tous les modèles sont performants, avec GPT‑4 et Gemini généralement dans la fourchette haute de 80 % à 90 %, et Claude souvent dans les 80 %. Par exemple, Claude 2 a obtenu 91 % sur ARC-Challenge, presque à égalité avec GPT‑4[53]. Sur le raisonnement de bon sens (HellaSwag), GPT‑4 avait en réalité un avantage, marquant ~95 % contre Gemini 87,8 %[54] – reflétant possiblement des différences dans les données de formation ou l'alignement sur le bon sens. Et dans les tâches multilingues, Google rapporte que Gemini excelle ; une variante (« Global MMLU ») a montré Gemini 2.5 Pro ~89 %[55], indiquant une compréhension multi-langues robuste. Les trois modèles sont capables sur un large éventail de benchmarks NLP, mais Gemini 3 et GPT‑4 se trouvent généralement au sommet, alternant la tête selon les tâches, Claude 2/2.1 étant un cran en dessous dans la performance globale des benchmarks académiques.

Nous résumons certains de ces comparatifs de référence dans le tableau ci-dessous :

Tableau de comparaison : Indicateurs clés et capacités

Le tableau ci-dessous met en évidence les indicateurs de performance clés et les capacités de Gemini 3 de Google, GPT‑4 (GPT‑4 Turbo) d'OpenAI, et Claude 2.1 d'Anthropic :

Fonctionnalité / Mesure

Google Gemini 3 (DeepMind)

OpenAI GPT‑4 (incl. GPT‑4 Turbo)

Anthropic Claude 2.1

Architecture du Modèle

Transformateur à mélange d'experts épars ; multimodal dès le départ[1]. Hautement évolutif sur TPUs.

Transformateur dense (détails exacts propriétaires) ; Vision activée via encodeur intégré[56].

Transformateur dense (propriétaire) ; met l'accent sur la sécurité de l'IA pendant l'entraînement. Utilise l'alignement de l'IA constitutionnelle.

Support Multimodal

Oui – Entrée native de texte, image, audio, vidéo ; génère du texte (et des images)[6]. Compréhension visuelle de pointe[7].

Partiel – Accepte texte + images (GPT-4V) ; génère du texte. Pas de génération d'image (utilise DALL·E séparé).

Non (texte uniquement) – Les entrées/sorties sont uniquement textuelles dans Claude 2.1. Pas de capacité intégrée d'image ou d'audio.

Fenêtre de Contexte Maximale

1 000 000+ tokens (≈800K mots). Support pour longs documents énorme[14].

128K tokens dans GPT-4 Turbo[16] (GPT-4 standard était de 8K/32K).

200K tokens dans Claude 2.1[17] (Claude 2.0 était de 100K).

MMLU (Examen de connaissances)

≈90% (surpasse les experts humains)[20]. <br>(Premier à atteindre 90% sur MMLU)

86,4% (5-shot)[23]. <br>État de l'art avant Gemini ; niveau humain.

78,5% (5-shot CoT)[47]. <br>Fort, mais en retard par rapport à GPT-4 et Gemini.

BIG-Bench Hard (Raisonnement)

83,6% (3-shot)[25]. <br>À égalité avec GPT-4 pour SOTA.

83,1% (3-shot)[57].

(N/A) Pas de données officielles. Est. ~75–80% (Claude 2 probablement inférieur à GPT-4/Gemini).

GSM8K Math (École primaire)

94,4% (avec CoT et vote majoritaire)[26].

~92% (5-shot CoT)[58].

88,0% (0-shot CoT)[50].

HumanEval (Coder en Python)

74,4% pass@1[27] – Meilleure génération de code de sa catégorie.

67% pass@1[28].

71,2% pass@1[50] – surpasse la base GPT-4 en matière de codage.

Mode de Raisonnement (« CoT »)

Chaîne de pensée activée par le mode Deep Think . Peut raisonner en interne par étapes parallèles[33]. Profondeur de raisonnement ajustable par le développeur.

CoT via incitation. Pas de mode public de « réflexion personnelle », mais GPT-4 capable de raisonnement détaillé sur demande.

Tendance à expliquer les réponses par défaut ; pas besoin de bascule (Claude donne souvent un raisonnement étape par étape). Prend désormais en charge les appels de fonctions/outils[59].

Intégration Codage/Outils

Compétences de codage excellentes (multi-langues). Peut gérer des bases de code entières en contexte. Alimente AlphaCode 2 pour la programmation compétitive[30]. Disponible via Vertex AI (avec carnets de code, etc).

Capacités de codage de premier ordre (surtout avec l'interpréteur de code). Offre une API d'appel de fonction[60] et des plugins pour intégrer des outils. GitHub Copilot X utilise GPT-4. Ajustement fin en bêta limitée.

Très bonne aide au codage (presque au niveau de GPT-4). Prend désormais en charge l'utilisation d'API (bêta) pour appeler des fonctions définies par le développeur et la recherche sur le web[61][62]. Met l'accent sur le chat interactif pour le codage (Claude dans Slack, etc).

Disponibilité de l'Affinage

Limité – Les principaux modèles Gemini sont à source fermée ; l'affinage n'est pas offert publiquement (utilise le RLHF interne de Google). Cependant, les modèles Gemma ouverts (1B–27B) sont disponibles pour un affinage personnalisé[63][64].

Partiel – GPT-4 est à source fermée ; OpenAI offre l'affinage pour GPT-3.5, et l'affinage GPT-4 est en aperçu contrôlé. Les développeurs peuvent personnaliser le comportement via des instructions système & quelques coups.

Pas d'affinage public – Claude est à source fermée ; Anthropic n'a pas offert d'affinage. Les utilisateurs peuvent personnaliser via des invites système[65] et l'approche IA constitutionnelle.

Vitesse & Efficacité

Optimisé sur TPUs – Fonctionne plus rapidement que les modèles plus petits sur le matériel de Google[39]. Les modèles Gemini Flash offrent une latence inférieure. Peut échanger la vitesse contre la qualité par budget « réflexion »[66].

GPT-4 Turbo est ~2× plus rapide/moins cher que GPT-4[16][67]. Néanmoins, GPT-4 peut être relativement lent, surtout à 32K/128K de contexte. OpenAI améliore continuellement la latence.

Claude 2 est assez rapide pour les contextes normaux ; au maximum de 200K contexte, il peut prendre des minutes[18]. Le modèle Claude Instant offre des réponses plus rapides et moins chères à une perte de qualité.

Sécurité & Alignement

Entraîné avec l'apprentissage par renforcement à partir de retours humains et red-teaming. Google affirme avoir la « plus complète évaluation de sécurité » à ce jour pour Gemini[68]. Recherche spéciale sur les risques (cybersécurité, persuasion)[69]. Garde-fous intégrés pour les sorties images/multimodales.

Alignement via RLHF et affinage extensif. GPT-4 a subi des tests rigoureux de red-team et dispose d'une politique d'utilisation officielle. Le message système permet de diriger le comportement. Prone à refuser sur contenu non autorisé, avec ajustement en cours.

Alignement via IA constitutionnelle – Claude est guidé par un ensemble de principes. Tendance à être plus verbeux et refuse lorsque les requêtes entrent en conflit avec sa « constitution ». Claude 2.1 a un taux d'hallucination 2× inférieur à Claude 2.0[70] et une honnêteté améliorée (s'abstient plutôt que de deviner)[71]. Met l'accent sur l'innocuité et la transparence.

Sources: Performance metrics are from official reports: Google DeepMind’s Gemini technical blog[72][27], OpenAI’s GPT-4 documentation[28], and Anthropic’s Claude model card[50]. Context and feature information from Google’s announcements[14][6], OpenAI DevDay news[16], and Anthropic updates[17].

In-Depth Comparison of Gemini 3, GPT‑4, and Claude 2.1

Now that we’ve seen the high-level numbers, let’s compare the models across various dimensions in detail:

Reasoning and General Intelligence

Tous les trois modèles – Gemini 3, GPT‑4 et Claude 2 – se trouvent à la pointe des capacités de raisonnement de l'IA, mais Gemini et GPT‑4 sont généralement plus performants sur les tâches les plus difficiles. GPT‑4 a établi une nouvelle norme à sa sortie, correspondant souvent ou dépassant les performances humaines dans les tests de connaissances et de raisonnement. Le Gemini de Google a été conçu explicitement pour dépasser cette barre, et il a effectivement réussi à légèrement surpasser GPT‑4 sur de nombreux critères académiques (MMLU, mathématiques, codage, etc., comme mentionné ci-dessus). Dans la pratique, GPT‑4 et Gemini démontrent tous deux une excellente cohérence logique, un raisonnement en plusieurs étapes (par exemple, résoudre des problèmes complexes pas à pas) et une vaste connaissance. Les utilisateurs ont observé que GPT‑4 possède un style de raisonnement très soigné et fiable – il suit généralement les instructions avec soin et produit des réponses bien structurées et justifiées. Gemini 3, notamment avec sa capacité Deep Think, peut être encore plus analytique pour les problèmes difficiles, effectuant efficacement une « chaîne de pensée » interne pour améliorer la précision sur les questions complexes[33][34]. Google a démontré que Gemini peut résoudre des tâches élaborées comme créer des simulations, écrire du code complexe et même jouer à des jeux de stratégie en raisonnant sur plusieurs étapes[73][74]. Un avantage de Gemini est la récence de ses données d'entraînement – avec des connaissances jusqu'en 2024/2025, il peut avoir des informations plus à jour sur des événements ou des recherches plus récentes, tandis que GPT‑4 (jusqu'en 2023) manque parfois de faits très récents.

Claude 2, bien que très capable, est souvent décrit comme légèrement moins « intelligent » ou rigoureux que GPT‑4 dans le raisonnement complexe. Son score MMLU (78,5 %) indique qu'il n'atteint pas le même niveau de maîtrise d’examen[47]. Cela dit, Claude excelle en compréhension et explication du langage naturel – il a un talent pour produire des explications claires et humaines de son raisonnement. Anthropic a formé Claude avec un format de dialogue (la persona « Assistant »), et il tend à articuler son processus de pensée plus volontiers que GPT‑4 (qui, par défaut, donne des réponses finales sauf si on lui demande des étapes). Pour de nombreuses tâches de raisonnement de bon sens ou quotidien, Claude est à la hauteur de GPT‑4. Mais sur des énigmes logiques particulièrement difficiles ou des questions très techniques, GPT‑4 garde l'avantage en termes de précision. Les utilisateurs rapportent également que Claude est plus disposé à admettre l'incertitude ou à dire « Je ne suis pas sûr » lorsqu'il n'est pas certain (un choix de conception visant à l'honnêteté)[71], tandis que GPT‑4 pourrait tenter une réponse. Cela peut donner l'impression que Claude est plus prudent ou limité par moments, mais cela signifie aussi qu'il pourrait moins souvent inventer des faits.

Résumé : GPT‑4 et Gemini 3 représentent l'état de l'art en matière de raisonnement général, avec Gemini affichant une performance égale ou légèrement meilleure sur de nouveaux critères de référence (grâce à des techniques avancées et peut-être à davantage de données d'entraînement). Claude 2 n'est pas loin derrière pour de nombreuses tâches et offre souvent un raisonnement très détaillé dans ses réponses, mais n'atteint pas tout à fait les mêmes sommets de référence. Si votre cas d'utilisation exige le raisonnement le plus solide possible sur des problèmes difficiles (par exemple, examens complexes, problèmes de mots délicats), Gemini 3 ou GPT‑4 seraient les meilleurs choix, avec Claude comme une alternative capable qui privilégie la prudence dans ses réponses.

Assistance en codage et logiciel

Gemini 3 et le GPT‑4 d'OpenAI sont tous deux des codeurs exceptionnellement puissants, et il est à noter que le Claude 2 d'Anthropic s'est également avéré être un excellent assistant de codage. Dans les évaluations de codage comme HumanEval et la programmation compétitive, Gemini est actuellement légèrement en tête (comme indiqué, 74 % contre 67 % pour le taux de réussite de GPT‑4)[27][28]. Google a démontré que Gemini génère un code interactif complexe – par exemple, créer des visualisations fractales, des jeux de navigateur ou des visualisations de données à partir de rien, avec seulement des instructions de haut niveau[73][74]. Il peut gérer de très grandes bases de code grâce à son contexte de millions de tokens – un développeur pourrait littéralement coller un dépôt entier ou plusieurs fichiers sources dans Gemini et lui demander de remanier le code ou de trouver des bugs. Ceci est transformateur pour les flux de travail de développement : Gemini peut “se souvenir” et utiliser le contexte de code d'un projet entier pendant son raisonnement. Le contexte de GPT‑4 atteint un maximum de 128K (ce qui est encore suffisant pour peut-être ~100 fichiers de code, selon la taille)[56], et Claude 2.1 à 200K tokens pourrait gérer un peu plus. Mais aucun n'approche la capacité de Gemini pour la compréhension de l'ensemble de la base de code.

Dans l'assistance au codage au quotidien (comme l'écriture de fonctions, l'explication de code ou la suggestion d'améliorations), les trois modèles fonctionnent bien. GPT‑4 est réputé pour être très fiable dans la génération de code correct et syntaxiquement valide dans des langages comme Python, JavaScript, etc. Il a été le premier modèle intégré dans GitHub Copilot (en tant que backend de Copilot X) et est populaire parmi les développeurs pour des tâches comme l'écriture de tests unitaires, la conversion de pseudocode en code et le débogage. Les sorties de code de GPT‑4 peuvent être légèrement plus concises et directes, tandis que Claude fournit souvent des explications très détaillées accompagnées de code, ce que certains développeurs apprécient (c'est comme faire du pair-programming avec un ingénieur senior bavard). En termes de capacité, Claude 2 a en fait surpassé GPT‑4 sur certains benchmarks de codage (71 % contre 67 % sur HumanEval)[50][28], indiquant qu'Anthropic a mis l'accent sur le codage lors de la mise à jour de la formation de Claude. Les utilisateurs ont remarqué que Claude est particulièrement bon pour comprendre les demandes ambiguës et remplir les détails dans le code (il est moins susceptible de refuser simplement si l'invite est mal spécifiée ; il essaie de deviner l'intention et de produire quelque chose de fonctionnel).

Ajustement fin et outils pour le codage : OpenAI propose des outils spécialisés comme l'Interpréteur de Code (désormais appelé Analyse de Données Avancée) et dispose d'intégrations de plugins pour le codage (par exemple, un plugin terminal ou un plugin base de données), qui étendent l'utilité du codage de GPT-4. Google n'a pas annoncé publiquement d'outils spécifiques d'« exécution de code » pour Gemini, mais étant donné l'intégration de Gemini dans le cloud de Google, on peut imaginer son utilisation dans les notebooks Colab ou connecté à un environnement d'exécution pour tester le code. Anthropic a récemment introduit une API d'utilisation d'outils dans Claude 2.1 qui lui permet d'exécuter des fonctions fournies par le développeur – par exemple, on pourrait permettre à Claude de lancer une fonction de compilation ou de test sur le code qu'il a généré[61][75]. Cela est analogue à l'appel de fonctions d'OpenAI, permettant une sorte d'agent de codage dynamique capable de tester ses propres résultats et de corriger les erreurs. Tous les modèles peuvent bénéficier de telles boucles de rétroaction, mais ils dépendent actuellement de l'implémentation par les développeurs.

En résumé, les trois modèles sont d'excellents assistants de codage, mais le vaste contexte de Gemini 3 et son niveau légèrement supérieur aux benchmarks de codage suggèrent qu'il peut gérer des tâches de programmation plus grandes et plus complexes en une seule fois (par exemple, analyser des milliers de lignes de code ensemble). GPT‑4 s'est largement imposé dans la communauté des développeurs grâce à ses outils et intégrations, et Claude 2 est une alternative solide, surtout pour ceux qui apprécient son style explicatif ou qui ont besoin du contexte de 200K pour de gros fichiers de code. Pour la précision pure du codage, Gemini 3 semble avoir un léger avantage, avec Claude 2 non loin derrière, et GPT‑4 reste très redoutable et probablement le plus éprouvé dans des scénarios de codage réels.

Entrée/Sortie Multimodale

C'est là que Gemini 3 se différencie vraiment. Gemini a été conçu comme une IA multimodale dès le premier jour, tandis que GPT‑4 a ajouté des capacités visuelles comme une extension, et Claude reste uniquement textuel jusqu'à présent.

Gemini 3 : Accepte des images (unique ou même multiples) dans le cadre de la demande et peut les comprendre en profondeur – non seulement les décrire, mais aussi analyser des graphiques, lire des tableaux, interpréter des captures d'écran, etc. Il peut également traiter l'audio et la vidéo. Par exemple, on pourrait donner un extrait audio à Gemini et poser des questions sur son contenu, ou fournir un segment de vidéo (images ou transcription) et obtenir un résumé ou une réponse. Google a démontré que Gemini pouvait analyser des films muets et des données visuelles complexes[76]. En sortie, Gemini produit du texte par défaut, mais il a également la capacité de générer des images à partir de demandes textuelles (similaire à DALL·E ou Imagen) dans son mode Gemini Image[6]. Cela signifie qu'un utilisateur peut demander à Gemini de créer une œuvre d'art ou d'éditer une image donnée (« rendre cette photo semblable à une peinture ») tout cela dans le même système IA. Cette génération multimodale est un pas majeur au-delà de ce que GPT-4/Claude peut faire nativement. De plus, Gemini peut travailler avec une sortie vidéo dans certains contextes (par exemple, il peut générer du code pour des animations ou éventuellement décrire des scènes vidéo – bien que la génération de véritables images vidéo soit probablement gérée par un modèle connexe comme Phenaki ou Imagen Video). En somme, la prouesse multimodale de Gemini est à la pointe ; il comprend et relie nativement différentes modalités. Par exemple, il pourrait analyser une image puis utiliser cette information dans une chaîne de raisonnement textuel ou une tâche de génération de code, de manière fluide.
GPT-4 : Partiellement multimodal. GPT-4 (le modèle de base) accepte les images en entrée – vous pouvez lui donner une image et lui poser des questions à ce sujet. C'est la fonction “Vision” de GPT-4 (qui était initialement disponible via une bêta limitée en 2023). C’est assez puissant : GPT-4 peut décrire des images, identifier des objets, lire du texte dans des images et raisonner sur le contenu visuel. Par exemple, des utilisateurs ont montré que GPT-4 Vision interprétait des mèmes ou analysait le contenu d’une image de réfrigérateur pour suggérer des recettes. Cependant, GPT-4 ne peut pas produire des images ou de l’audio – ses sorties sont purement textuelles. Si vous lui demandez de dessiner une image, il ne peut que produire une description textuelle ou au mieux de l'art ASCII. OpenAI traite la génération d'images via un modèle séparé (DALL·E 3) qui peut être invoqué, mais cela ne fait pas partie de GPT-4 lui-même. Ainsi, la capacité multimodale de GPT-4 est à sens unique (entrée visuelle vers sortie textuelle). Il ne gère pas non plus directement l’entrée audio ou vidéo (le modèle Whisper d'OpenAI fait de la conversion parole-texte, mais encore une fois, cela est séparé et non intégré dans l'interface conversationnelle de GPT-4 comme un pipeline de modalité unique). GPT-4 Turbo a introduit la sortie vocale pour ChatGPT (texte en parole), mais ce n’est pas le modèle qui génère de l’audio ; c’est un système TTS séparé. En résumé, GPT-4 est partiellement multimodal (texte+vision), tandis que Gemini est pleinement multimodal (texte+vision+audio+vidéo) en compréhension, et en outre, Gemini peut effectuer une génération de contenu dans plusieurs modalités.
Claude 2.1 : Actuellement ne prend pas en charge l’entrée d’images ou d’audio. C’est purement un modèle de conversation basé sur le texte. Vous ne pouvez pas donner une image à Claude ou lui demander d’interpréter une image (il dira simplement qu'il ne peut pas voir les images). Anthropic s'est concentré sur le texte et n'a pas annoncé de fonctionnalités de vision pour Claude 2.1. Il y a eu des indices qu'ils pourraient explorer le multimodal à l'avenir, mais pour l'instant Claude est à la traîne sur ce point. Donc, si votre tâche implique des images ou d'autres données non textuelles, Claude n'est pas une option sauf en convertissant ces entrées en texte (par exemple, transcrire l'audio puis le donner à Claude).

En termes pratiques, les capacités multimodales de Gemini 3 ouvrent de nombreuses possibilités : vous pourriez l'utiliser comme un agent IA unique pour analyser un PDF contenant du texte et des images (tableaux, diagrammes), ou pour répondre à des questions sur le contenu d'une vidéo, etc. Par exemple, Google a démontré que sur un nouveau benchmark multimodal (nommé MMMU), Gemini Ultra a établi un nouvel état de l'art avec 59,4 %, alors que les modèles précédents avaient du mal[77][78]. La capacité de mélanger les modalités dans une seule requête signifie également que vous pouvez faire des choses comme : « Voici une image de graphique – quelle tendance montre-t-elle ? Rédigez maintenant un rapport (texte) sur cette tendance. » Gemini peut ingérer le graphique et produire directement le rapport textuel l'analysant. GPT‑4 pourrait également analyser une image de graphique de manière similaire, mais Claude ne le pouvait pas du tout.

En résumé : Pour tout cas d'utilisation nécessitant une compréhension visuelle ou audio ainsi que linguistique, Gemini 3 est le modèle le plus performant et flexible. La vision de GPT‑4 est puissante, mais Gemini couvre plus de types de données et peut également générer du contenu visuel. Claude est actuellement limité aux tâches textuelles. Donc, dans une comparaison multimodale, Gemini 3 l'emporte haut la main avec ses capacités multisensorielles complètes, GPT‑4 arrivant en deuxième position (vision uniquement), et Claude se concentrant sur le texte.

Fenêtre de Contexte et Efficacité

Nous avons déjà abordé les longueurs de contexte, mais récapitulons et développons les considérations d'efficacité. Fenêtre de contexte fait référence à la quantité d'entrée (et de sortie générée) que le modèle peut considérer en une seule fois. Un contexte plus large permet au modèle de se souvenir d'une conversation antérieure ou de documents plus volumineux. Comme noté :

Gemini 3 : ~1 million de tokens pour la fenêtre de contexte[14]. C'est considérablement plus élevé que les autres. Cela signifie que Gemini peut intégrer de très longs textes (comme des livres entiers, des documents techniques volumineux ou des historiques de prompts massifs). Pour les entreprises, cela pourrait être révolutionnaire : imaginez intégrer une base de connaissances d'entreprise entière ou des centaines de pages de texte réglementaire dans le modèle d'un coup. Gemini pourrait ensuite répondre à des questions ou produire des résumés en s'appuyant sur n'importe quelle partie de cet énorme contenu. Un contexte de 1M tokens permet aussi un comportement agentique complexe – Gemini pourrait générer en interne des plans ou du code sur un très long bloc-notes si nécessaire. L'inconvénient pratique est la mémoire et la vitesse : traiter 1M tokens d'entrée est lourd. Google utilise probablement des implémentations efficaces (et MoE aide car tous les experts ne voient pas tous les tokens). Ils ont aussi rapporté deux métriques dans leur rapport technique : un scénario de 128k tokens contre un scénario de 1M tokens, indiquant qu'ils savent qu'au-delà d'une certaine longueur, le modèle pourrait utiliser une stratégie différente (128k a été évalué de manière « moyennée », 1M de manière « pointwise »)[79][80]. Quoi qu'il en soit, pour la plupart des utilisations, vous n'atteindrez pas cette limite, mais elle offre une marge énorme.
Claude 2.1 : 200k tokens de contexte[17]. C'est également extrêmement élevé, juste derrière Gemini. Anthropic l’a doublé de 100k à 200k avec Claude 2.1, le qualifiant de contexte « leader de l'industrie » à l'époque[17]. 200k tokens équivalent à environ 150k mots (environ 500 pages de texte). Anthropic a spécifiquement mentionné des cas d'utilisation comme intégrer de longs rapports financiers, des bases de code entières ou de longues littératures et faire analyser Claude[81]. La mise en garde est que bien que Claude puisse ingérer autant, il pourrait être lent (ils mentionnent qu'il peut prendre quelques minutes pour traiter des prompts de longueur maximale)[18]. De plus, cela coûte plus cher (le prix augmente avec les tokens). Ils travaillent à optimiser cela. Mais du point de vue de la disponibilité, le mode complet de 200k de contexte de Claude 2.1 est accessible aux développeurs (niveau Pro), ce qui est impressionnant.
GPT‑4 / GPT‑4 Turbo : Initialement, GPT‑4 proposait des modèles de 8k et 32k tokens. Fin 2023, OpenAI a annoncé GPT‑4 Turbo avec 128k de contexte, le rapprochant de la gamme de Claude[16]. Le modèle de contexte de 128k est actuellement en version bêta/preview pour les développeurs, mais devrait être en production bientôt. 128k tokens (~96k mots) représentent environ 4× un contexte de 32k et suffisent pour la plupart des tâches pratiques (environ 300 pages de texte). OpenAI a même fait une démonstration de GPT‑4 lisant un roman entier (Emma de Jane Austen) et répondant à des questions, démontrant la compréhension de contexte long. Ainsi, GPT‑4 a considérablement réduit l'écart en termes de longueur de contexte. Cependant, il est à 1/8 du maximum théorique de Gemini et environ la moitié du maximum de Claude. Pour des entrées extrêmement grandes, GPT‑4 nécessiterait des stratégies de fractionnement alors que Claude ou Gemini pourraient les traiter en une seule fois. OpenAI n'a pas encore mentionné de plans au-delà de 128k.

Efficacité et latence : Avec des contextes et des modèles plus grands, la vitesse d'inférence devient une préoccupation. GPT-4 dans sa forme de base est connu pour être plus lent que GPT-3.5, prenant souvent plus de temps pour répondre (surtout à mesure que la longueur du contexte augmente). OpenAI a abordé ce problème en optimisant GPT-4 Turbo pour être plus rapide et moins cher – ils ont rapporté que les jetons d'entrée étaient 3× moins chers et les jetons de sortie 2× moins chers pour GPT-4 Turbo par rapport au GPT-4 original[16][67], ce qui implique également des gains de vitesse ou du moins une efficacité économique. De nombreux développeurs ont observé que GPT-4 Turbo est légèrement plus rapide pour répondre. Claude 2 a tendance à être assez rapide pour les invites courtes à moyennes – souvent plus rapide que GPT-4 (car Claude est quelque peu plus petit en taille et optimisé pour un débit élevé). Pour les contextes longs, la latence de Claude augmente ; à 200k complet, comme noté, cela peut prendre des minutes (ce qui est attendu – c’est une énorme quantité de texte à traiter). La performance de Gemini 3 en termes de vitesse n'a pas encore été mesurée directement par des tiers, mais l'affirmation de Google selon laquelle il est “considérablement plus rapide que les modèles précédents sur les TPU”[82] suggère qu'il est efficace. De plus, Google proposant des variantes “Flash” plus légères de Gemini signifie que si la latence est critique, un développeur peut choisir Gemini Flash ou Flash-Lite qui répondent plus rapidement (avec un certain coût en précision)[83][84]. En revanche, OpenAI et Anthropic ont également l'idée de modèles plus petits : GPT-3.5 Turbo est une alternative rapide pour les tâches plus simples, et Claude Instant est le modèle rapide d'Anthropics.

Un autre aspect est l'efficacité des coûts : Tous les fournisseurs facturent plus pour l'utilisation du plus grand contexte. Le GPT-4 128k d'OpenAI sera coûteux par appel, et Claude d'Anthropic avec un contexte de 100k/200k coûte également plus cher (ils ont ajusté les prix dans la version 2.1 pour être plus favorables à l'utilisation de grands contextes[17][85]). Les tarifs de Google pour Gemini via API montrent un gradient : par exemple, Gemini 2.5 Pro (avec un contexte >200k) avait un coût d'entrée d'environ 1,25 $ par million de tokens (ou 2,50 $ en mode "réflexion")[35], tandis que le plus petit Flash-Lite était à 0,10 $ par million de tokens[35] – une gamme énorme. Cela indique que Google s'attend à ce que seuls les utilisateurs intensifs invoquent le contexte massif à un prix élevé, tandis que l'utilisation quotidienne peut se faire sur des modèles moins chers.

Conclusion on context/efficiency: If you need to work with very large documents or contexts, Gemini 3 is unmatched with its 1M token window – it can theoretically absorb entire books, multi-document collections, or hours of speech transcripts at once. Claude 2.1 comes in second with a very generous 200k window that in practice covers almost all use cases (beyond maybe entire libraries). GPT‑4’s 128k is also quite large now, though still trailing. In typical usage of a few thousand tokens, all models are reasonably fast, with GPT‑4 being the slowest but most precise, and Claude being quite speedy and Gemini likely optimized on Google’s backend (though exact speed comparisons are hard without public data). Google’s approach gives more flexibility (various model sizes, adjustable reasoning), whereas OpenAI and Anthropic focus on a simpler model lineup and rely on the user to pick higher or lower tiers (GPT-4 vs 3.5, Claude vs Claude Instant).

Developer Tools and Fine-Tuning

Each of these AI providers offers a different ecosystem for developers:

Google Gemini (via Vertex AI & AI Studio) : Google rend Gemini disponible via sa plateforme cloud (Vertex AI) et via une API (Google AI Studio)[86]. Les développeurs peuvent utiliser Gemini dans des applications sur Google Cloud et l'intégrer dans des produits (par exemple, Google intègre Gemini dans des applications Workspace comme Gmail, Docs, etc., via leur Duet AI). Une offre notable est Gemma – une famille de modèles open source (ou open-weight) liés à Gemini[63]. Les modèles Gemma 3 (27B, 12B, 4B, etc.) sont plus petits, disponibles publiquement et peuvent être ajustés par les développeurs avec leurs propres données[64]. Ces modèles partagent une partie de la technologie avec Gemini, donnant à la communauté l'accès à des modèles de haute qualité sans nécessiter l'API de Google. Pour ajuster le plus grand Gemini (Ultra/Pro) lui-même, Google ne l'a pas ouvert aux clients (il est probablement ajusté en interne avec RLHF et gardé fermé). Cependant, Google fournit des outils pour l'ingénierie des prompts et l'ancrage – par exemple, la plateforme Vertex AI permet la génération augmentée par récupération, de sorte que les développeurs peuvent faire utiliser à Gemini leurs données privées via la recherche vectorielle au lieu de modifier les poids du modèle. Google met également l'accent sur les trousses à outils « IA responsable »[87] pour aider les développeurs à tester et ajuster les prompts afin de réduire la toxicité ou le biais lors de la construction sur Gemini. Un autre aspect unique est le contrôle du budget de réflexion mentionné – un développeur peut décider de manière programmatique si une requête donnée doit être traitée en « mode rapide » (raisonnement superficiel) ou en « mode réflexion approfondie » pour plus de précision[66]. C'est un levier novateur pour optimiser les coûts.
OpenAI GPT‑4 : OpenAI propose GPT-4 via son API et dans l'interface ChatGPT. Pour les développeurs, OpenAI a construit un écosystème riche : appel de fonction (permettant à GPT-4 de produire du JSON et de déclencher des fonctions externes)[88], l'API Assistants (annoncée lors de DevDay) qui aide à maintenir un état de type agent et l'utilisation d'outils, et des cadres de plugins qui permettent à GPT-4 d'accéder à des outils externes (par exemple, navigation, bases de données, exécution de code). L'ajustement de GPT-4 lui-même n'est pas encore généralement disponible pour tout le monde – OpenAI avait une liste d'attente pour l'ajustement de GPT-4 qui est en phase expérimentale[89]. Ils ont permis l'ajustement sur GPT-3.5 Turbo. Donc pour le moment, la plupart des développeurs utilisent GPT-4 de manière zero-shot ou few-shot, éventuellement complétée par la récupération (la nouvelle API de récupération d'OpenAI aide à connecter GPT-4 à des bases de données vectorielles facilement). La plateforme d'OpenAI est connue pour sa facilité d'utilisation – de nombreuses bibliothèques et intégrations existent. Ils fournissent également des messages système pour orienter le modèle (qu'Anthropic n'a ajouté que plus tard, et l'API de Google a probablement des constructions similaires). En résumé, les outils d'OpenAI sont assez matures avec des éléments tels que l'appel de fonction (qui a des analogues maintenant dans Gemini et Claude) et la gestion des conversations multi-tours. Si un développeur souhaite rapidement brancher un modèle d'IA à son application, les API d'OpenAI sont simples et bien documentées. L'inconvénient est que le modèle est une boîte noire (poids fermés) et la personnalisation au-delà du prompt et du few-shot est limitée à moins de participer au programme d'ajustement.
Anthropic Claude 2/2.1 : Anthropic fournit Claude via une API (et une interface de chat sur claude.ai). Ils ont moins de « fonctionnalités » annoncées publiquement qu'OpenAI, mais à partir de Claude 2.1, ils ont introduit le support pour les prompts système (similaire au message système d'OpenAI, pour définir le comportement à l'avance)[90] et l'API d'utilisation des outils en version bêta[61]. La fonction d'utilisation des outils est essentiellement la réponse d'Anthropic à l'appel de fonction d'OpenAI – les développeurs peuvent définir des outils (par exemple, une calculatrice, une recherche Web, une requête de base de données) et Claude peut décider de les invoquer lors d'une conversation[62]. C'est une grande amélioration, rendant Claude plus extensible dans les applications (il peut rechercher des informations ou effectuer des actions au lieu de se fier uniquement à ses données d'entraînement). Claude n'a pas d'options d'ajustement disponibles publiquement. Son alignement « IA constitutionnelle » signifie qu'il est quelque peu contraint de suivre certains principes, qui ne sont pas directement ajustables par les utilisateurs – bien que les prompts système permettent une certaine personnalisation du ton et du style. Anthropic commercialise Claude principalement pour une utilisation en entreprise (ils ont des partenariats avec AWS, etc.), mettant en avant son grand contexte pour analyser des documents commerciaux et ses caractéristiques de sécurité. Ils ont également Claude Instant, une version plus rapide et moins chère (avec une qualité inférieure) que les développeurs peuvent utiliser pour des tâches légères. L'expérience développeur avec Claude s'améliore progressivement : Anthropic a récemment lancé un Workbench web pour le développement de prompts[91] et travaille à la parité de documentation avec OpenAI. Un point notable : de nombreux utilisateurs trouvent que Claude est très bon pour maintenir le contexte conversationnel sur de longues discussions. Il peut introduire moins de tangentes non pertinentes et est moins susceptible de refuser des demandes inoffensives (en raison de sa stratégie d'alignement différente), ce que certains développeurs préfèrent pour les chatbots destinés aux utilisateurs.

Integration with other products: Google is weaving Gemini into its own products (Android has APIs for on-device Nano models[87], Chrome is getting Gemini-based features, etc.), which means if you’re in the Google ecosystem, Gemini will be accessible in many places. OpenAI’s model is integrated via partnerships (e.g., Bing Chat uses GPT-4, certain Office 365 features use OpenAI via Azure). Anthropic’s Claude is integrated into fewer end-user products but is available in platforms like Slack (Claude app), and they collaborate with vendors like Quora (Poe uses Claude and GPT-4).

Developer community and support: OpenAI has the largest community usage so far, given ChatGPT’s popularity – so GPT-4 might have the most third-party tutorials, libraries, and community help. Google’s developer relations for AI is ramping up with resources on AI.Google.dev for Gemini[92], and Anthropic is a bit newer in outreach but is actively expanding availability (recently they opened claude.ai globally for free users, which helps devs get familiar).

En résumé, les développeurs ont de très bonnes options avec les trois : Si vous souhaitez un contrôle maximal et éventuellement héberger vous-même des modèles plus petits, l'approche de Google avec Gemma/Gemini est attrayante (modèles ouverts plus petits + API puissante pour le grand modèle). Si vous voulez une API simple avec de nombreuses fonctionnalités prêtes à l'emploi, GPT-4 d'OpenAI est un excellent choix. Si vous privilégiez un long contexte et un modèle plus sûr dès le départ, Claude 2.1 d'Anthropic est convaincant. Aucun de ces modèles n'est open-source au niveau supérieur (sauf les plus petits Gemmas de Google), donc dans tous les cas, vous dépendez du fournisseur pour les grands modèles. Mais la concurrence a conduit à une convergence des fonctionnalités : maintenant, les trois offrent une API d'utilisation d'outils, toutes prennent en charge les instructions système, toutes offrent de grands contextes (100k+), et toutes investissent dans les outils de sécurité et de fiabilité.

Sécurité et Alignement

S'assurer que les modèles se comportent de manière utile et ne produisent pas de contenu nuisible est une priorité majeure pour les trois organisations, chacune adoptant des approches légèrement différentes :

Google Gemini (DeepMind) : Google met l'accent sur « construire de manière responsable à l'ère agentique »[93]. DeepMind a toujours mis l'accent sur la sécurité de l'IA, et avec Gemini, ils ont réalisé les évaluations de sécurité les plus approfondies de tous les modèles d'IA de Google à ce jour[68]. Selon Google, Gemini a été testé pour les biais, la toxicité et les scénarios de risque comme l'utilisation abusive en cybersécurité et la manipulation persuasive[69]. Ils ont des équipes rouges internes qui ont tenté de contourner les protections et d'utiliser de manière malveillante pour corriger les réponses de Gemini. Google intègre également des garde-fous proactifs dans le modèle et l'API – par exemple, le modèle Gemini peut refuser des demandes qui violent la politique de contenu (comme le feraient ChatGPT ou Claude), surtout étant donné son intégration dans des produits destinés aux utilisateurs (ils ne peuvent pas se permettre de générer du contenu non autorisé). De plus, comme Gemini peut utiliser des outils et produire du code, Google a probablement des contraintes pour l'empêcher de faire quelque chose de dangereux s'il agit de manière autonome. Il y a aussi un aspect de l'apprentissage par renforcement avec retour d'information humain (RLHF) similaire à OpenAI : des évaluateurs humains ont affiné les réponses de Gemini pour qu'elles soient utiles et inoffensives. Une recherche intéressante de DeepMind portait sur l'« Alignement évolutif via l'IA constitutionnelle » et d'autres techniques – il est possible que Google ait emprunté certaines de ces idées ou les ait au moins étudiées (les travaux passés de DeepMind sur Sparrow, etc.). Cependant, Google n'a pas décrit publiquement l'utilisation d'une approche de type constitutionnelle ; ils ont probablement utilisé un mélange de données de haute qualité et de retour d'information humain. En pratique, les premiers utilisateurs ont trouvé que Gemini était poli et refusait généralement les demandes inappropriées, conformément aux principes d'IA de Google[68]. Il pourrait être un peu plus permissif que GPT‑4 sur le contenu à la limite, selon certains tests anecdotiques, mais en général, il reste dans des limites sûres. Google a également lancé un Cadre d'IA sécurisée (SAIF) et une Boîte à outils d'IA responsable[87] pour les développeurs utilisant Gemini, pour aider à identifier et à atténuer les problèmes potentiels comme les données sensibles dans les invites ou les sorties biaisées.
OpenAI GPT‑4 : L'alignement de GPT-4 a été un point central de son développement. OpenAI a utilisé RLHF de manière extensive, ainsi qu'un affinement final avec « l'optimisation assistée par modèle » où ils ont également utilisé des évaluateurs IA. Ils ont également publié une Carte du système GPT-4 détaillant comment ils ont testé les usages abusifs (par exemple, tester si GPT-4 pouvait donner des instructions dangereuses, etc.). GPT-4 est généralement considéré comme très sûr et contrôlable – il refuse d'interagir avec des demandes de violence, de haine, d'abus sexuels, de comportement illicite, etc., avec les messages familiers « Je suis désolé, je ne peux pas vous aider avec cela ». Cependant, aucun modèle n'est parfait : des ingénieurs en prompts astucieux et des jailbreakers ont parfois trouvé des moyens de contourner les restrictions. OpenAI met continuellement à jour le modèle pour combler ces lacunes. L'alignement de GPT‑4 frustre parfois les utilisateurs (par exemple, il peut refuser des demandes inoffensives en raison d'un réglage conservateur, ou s'excuser de manière excessive), mais il s'est amélioré au fil du temps. Le message système dans l'API d'OpenAI permet aux développeurs d'insérer des politiques organisationnelles ou la personnalité souhaitée que GPT-4 essaiera de suivre, ce qui offre une certaine flexibilité dans le ton et le rôle. Par exemple, vous pouvez demander à GPT-4 d'être un assistant concis ou d'adopter un certain style, tant que cela ne va pas à l'encontre des politiques de base. OpenAI propose également une option appelée « API de modération OpenAI » pour pré-filtrer les entrées/sorties des utilisateurs pour le contenu non autorisé. En termes d'honnêteté, GPT-4 est plus factuel que ses prédécesseurs mais peut encore halluciner avec assurance. OpenAI a rapporté que GPT-4 a un taux d'hallucination près de 40 % inférieur à certains tests par rapport à GPT-3.5, mais il inventera encore parfois des références ou du code qui semble correct mais ne l'est pas. C'est un défi ouvert pour tous les modèles.
Anthropic Claude 2/2.1 : L'approche d'Anthropic est l'IA constitutionnelle (CAI) – ils donnent à l'IA un ensemble de principes écrits (une « constitution ») et la font s'auto-critiquer et réviser ses sorties pour adhérer à ces principes. L'idée est d'aligner les valeurs du modèle sans avoir besoin de beaucoup de retour d'information humain sur chaque exemple. La constitution de Claude inclut des éléments tels que « choisir la réponse la plus utile et inoffensive » et cite des idéaux de sources comme la Déclaration universelle des droits de l'homme. En termes pratiques, Claude est très réticent à produire du contenu nuisible ou biaisé – il refusera les demandes de manière élégante en invoquant des principes (« Je suis désolé, mais je ne peux pas vous aider avec cette demande »). Les utilisateurs notent souvent que Claude a un style de refus amical, quelque peu verbeux, et il essaie d'expliquer son raisonnement. Avec Claude 2.1, Anthropic a spécifiquement ciblé les hallucinations et a fait des progrès : ils rapportent une réduction de 2× des déclarations fausses par rapport à Claude 2.0[70] et que Claude 2.1 admet plus souvent l'incertitude plutôt que de deviner[71]. Ils ont également réalisé une réduction de 30 % des réponses incorrectes sur des tâches factuelles difficiles et une forte diminution des cas où Claude interpréterait mal les informations d'un document[94][95]. Ces changements font partie de l'éthique d'Anthropic de créer une IA honnête et inoffensive. En raison de la CAI, Claude adopte parfois une position plus neutre ou non engagée sur des sujets controversés, et il ajoutera fréquemment des avertissements comme « Je ne suis qu'une IA, mais… » que certains utilisateurs trouvent prudents. Un inconvénient potentiel est que Claude était historiquement plus facile à contourner avec des scénarios de rôle, bien qu'avec la version 2.1, il soit devenu plus strict. L'introduction de prompts système dans la version 2.1 permet aux développeurs de modifier en effet la « constitution » de Claude à la volée (par exemple, vous pouvez insister pour qu'il suive la politique d'une entreprise).

En termes de quel modèle est « le plus sûr, » il est difficile de quantifier sans contexte. Les trois sont considérés comme de premier ordre en matière d'alignement pour leurs périodes de sortie respectives. Ancdotiquement, Claude a la réputation d'être très résistant aux refus pour le contenu bénin – ce qui signifie qu'il ne refuse généralement que si c'est vraiment nécessaire. GPT-4 peut parfois être plus prudent (par exemple, nécessitant une reformulation soigneuse si une demande utilisateur suggère même quelque chose contre la politique). L'alignement de Gemini est encore observé par la communauté ; il semble trouver un équilibre similaire à GPT-4 (ferme sur le contenu interdit, mais pas excessivement prompt à refuser des requêtes neutres). L'expérience de DeepMind dans la sécurité de l'apprentissage par renforcement (ils mentionnent des recherches sur le « red-teaming » pour la persuasion, etc.[68]) a probablement contribué à une formation robuste à la sécurité pour Gemini. De plus, comme Gemini peut générer des images, Google doit s'assurer qu'il respecte les règles dans ce domaine aussi (par exemple, ne pas générer d'images explicites ou protégées par des droits d'auteur), ajoutant une autre couche de sécurité à considérer.

Enfin, les trois entreprises s'engagent à un perfectionnement constant. Elles publient régulièrement des mises à jour (GPT-4 d'OpenAI est devenu plus sûr grâce aux mises à jour de ChatGPT, Claude d'Anthropic s'est amélioré en 2.1, Google mettra sans doute à jour Gemini avec des retours). Pour un développeur ou une organisation, Claude pourrait séduire si la sécurité est la priorité absolue, étant donné son double accent sur l'innocuité et l'honnêteté. GPT‑4 suit de près, avec un examen minutieux et de nombreuses fonctionnalités de sécurité (en plus du soutien des normes de conformité et de la surveillance d'OpenAI). Gemini est probablement aussi très sûr (Google a beaucoup à perdre en produisant des sorties nuisibles via ses services); il apporte de nouvelles capacités comme la génération d'images, régies par des politiques distinctes (par exemple, il ne produira pas d'images violentes ou pour adultes – vraisemblablement similaire à la façon dont Imagen était filtré).

En résumé, les trois modèles sont fortement alignés et relativement sûrs pour un usage général, avec des différences mineures de philosophie : OpenAI et Google utilisent principalement le RLHF avec retour d'information humain (plus quelques retours d'IA), tandis qu'Anthropic mise davantage sur l'autorégulation de l'IA via une constitution. Les utilisateurs pourraient trouver les réponses de GPT-4 et Gemini un peu plus concises en cas de refus, alors que Claude pourrait offrir une mini-redaction plus polie en raison de ses principes. En termes de précision factuelle, GPT-4 et Gemini ont un léger avantage dans les benchmarks, mais les améliorations de Claude 2.1 ont réduit l'écart en matière de réduction des hallucinations[70][94]. La meilleure pratique reste de mettre en place des vérifications et de ne pas faire aveuglément confiance à la sortie d'un seul modèle pour des applications critiques.

Conclusion

Les modèles d'IA de pointe en 2025 comprennent Gemini 3 de Google, GPT-4 (Turbo) d'OpenAI et Claude 2.1 d'Anthropic. Gemini 3 s'impose comme un concurrent redoutable de GPT-4, avec des performances à la pointe dans de nombreux domaines, davantage de modalités supportées, et une longueur de contexte sans précédent qui permet de nouveaux cas d'utilisation. GPT-4 reste une référence en matière de fiabilité, avec d'excellentes capacités de raisonnement et un vaste écosystème de développeurs, désormais renforcé par l'entrée visuelle et un contexte de 128K. Claude 2.1 offre un mélange convaincant de capacités – des compétences linguistiques et de codage très solides, la plus grande fenêtre de contexte accessible (200K), et un design axé sur la sécurité qui séduit les entreprises.

Le choix entre eux dépend de l'application : Si vous avez besoin de compréhension multimodale ou de génération d'images intégrée au texte, Gemini 3 est le grand gagnant. Si vous avez besoin du meilleur modèle analytique de texte avec de nombreuses intégrations et que les limites de taux ne vous dérangent pas, GPT-4 est un choix éprouvé. Si vous devez analyser de longs documents ou souhaitez un modèle conçu pour être très transparent et moins susceptible de générer des erreurs, Claude 2.1 est excellent.

Une chose est certaine – la concurrence entre ces modèles stimule des avancées rapides. Tous trois s'améliorent continuellement, et les différences pourraient se réduire à chaque mise à jour. Pour l'instant, nous avons détaillé leurs distinctions en matière d'architecture, de capacité de raisonnement, d'aptitude au codage, de fonctionnalités multimodales, de vitesse, de gestion du contexte, d'outils pour développeurs, et d'alignement. En exploitant des références et des sources crédibles, nous espérons que cette comparaison complète aidera les développeurs et les passionnés de technologie à comprendre où se situent ces modèles d'IA de pointe les uns par rapport aux autres[72][27][96].

Titres de blog optimisés pour le SEO recommandés

Enfin, si vous envisagez d'écrire un article de blog sur ce sujet, voici quelques idées de titres SEO-friendly qui ciblent des mots-clés pertinents et suscitent l'intérêt à la fois des développeurs et des lecteurs technophiles :

« Google Gemini 3 vs OpenAI GPT‑4 vs Anthropic Claude 2 : Le Grand Duel des Modèles d'IA (2025) » – Un titre accrocheur mettant en avant la comparaison directe et l'année actuelle, susceptible d'attirer ceux qui recherchent des comparaisons de ces modèles d'IA.
« Gemini 3 vs GPT‑4 vs Claude 2 – Quel Modèle d'IA Nouvelle Génération Excelle en Codage, Raisonnement & IA Multimodale ? » – Met l'accent sur les points de comparaison clés (codage, raisonnement, multimodal) et utilise les noms des modèles pour le SEO, attirant les développeurs qui évaluent les forces techniques.
« Google Gemini 3 vs OpenAI GPT‑4 : Résultats des Benchmarks et Différences Clés en 2025 » – Se concentre sur les benchmarks et différences, en utilisant les noms des organisations (Google, OpenAI) et des modèles pour des mots-clés de grande valeur.

Chacun de ces titres inclut des termes de recherche populaires (Gemini 3, GPT-4, Claude 2, comparaison de modèles d'IA) et promet une analyse claire, ce qui devrait aider à bien se classer et à attirer les lecteurs intéressés par les comparaisons et capacités des modèles d'IA.

Sources : Les informations dans cette comparaison sont soutenues par des sources officielles : les annonces de Google et le rapport technique pour Gemini[72][1], la documentation de GPT-4 d'OpenAI[16], la fiche modèle et les notes de mise à jour de Claude d'Anthropic[50][17], parmi d'autres recherches citées et résultats de benchmarks tout au long de cet article. Tous les benchmarks et affirmations ont été cités à partir de sources crédibles pour vérification.

[1] [2] [11] [14] [15] [46] storage.googleapis.com

https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v2_5_report.pdf

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