Llama 4 (Meta), DeepSeek V3 et Mistral Large rivalisent avec GPT-4o sur la plupart des benchmarks. Le coût d'inférence auto-hébergé est 5 à 10 fois inférieur. Mais la facilité d'usage et l'écosystème des modèles propriétaires restent des avantages réels.
• Rapidité de démarrage essentielle (<1 semaine)
• Pas d'équipe MLOps interne
• Besoin du meilleur raisonnement (Claude Opus 4.6)
• Multimodal avancé (GPT-4o)
• Intégration écosystème (Azure OpenAI, Google Workspace)
• Données sensibles / secteur régulé (santé, finance, défense)
• Volume élevé (coûts API prohibitifs)
• Nécessité de fine-tuning sur données propriétaires
• Souveraineté des données exigée
• Déploiement air-gapped requis
Licence commerciale libre. Variantes 8B à 405B. Llama 4 Scout (17B MoE) sur A100 unique. Standard de facto pour les déploiements on-premise en Europe.
Meilleur open-weights sur GPQA Diamond (85%+). 128K contexte. Déployable sous licence MIT. Perf proche de GPT-4o pour 1/10e du coût d'API.
Modèle français (Paris). Excellent en français et néerlandais. Apache 2.0. Déployable sur OVHcloud pour la souveraineté européenne.
72B paramètres. Apache 2.0. Excellent multilingue (chinois, anglais, français). Performant sur les tâches analytiques structurées.
GPT-4o (OpenAI SaaS) : ~$5 000/mois
Claude Sonnet 4.6 (Anthropic SaaS) : ~$3 000/mois
Llama 4 (auto-hébergé, 2x A100) : ~$400-600/mois tout compris
DeepSeek V3.2 (auto-hébergé) : ~$350-500/mois
L'auto-hébergement atteint son break-even à ~200 000 requêtes/mois selon la complexité des prompts.
Les modèles propriétaires SaaS (OpenAI, Anthropic, Google) offrent des garanties contractuelles RGPD (DPA, clauses SCCs pour les transferts UE-US). Mais les données transitent par leurs serveurs, souvent aux États-Unis. Pour les données ultra-sensibles (R&D, données clients nominatives, secrets industriels), l'auto-hébergement d'un modèle open-source sur infrastructure européenne est la seule option garantissant la souveraineté totale.
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