Trouver le meilleur LLM pour la rédaction de contenu : testé et classé

Comprendre les Large Language Models (LLMs)

Les Large Language Models (LLMs) sont des outils d’IA de pointe qui transforment la façon dont nous créons et consommons le contenu. Avant d’aller plus loin dans les différences entre les LLM individuels, il est important de comprendre ce qui permet à ces modèles de générer un texte si proche du langage humain, aussi facilement.

Les LLM sont entraînés sur d’énormes ensembles de données, ce qui les aide à saisir le contexte, la sémantique et la syntaxe. Selon la quantité de données, ils peuvent prédire correctement le mot suivant dans une phrase, assemblant les mots pour former un texte compréhensible. L’un des éléments clés de leur efficacité est l’architecture de transformeur. Ce mécanisme d’attention utilise des réseaux neuronaux pour traiter la syntaxe et la sémantique du texte. Cela signifie que les LLM peuvent gérer facilement une large gamme de tâches complexes.

Importance des LLM dans la création de contenu

Les Large Language Models (LLMs) ont révolutionné la manière dont les entreprises abordent la création de contenu. Grâce à leur capacité à produire des textes personnalisés et optimisés, les LLM génèrent des contenus tels que des e-mails, des pages d’atterrissage et des publications sur les réseaux sociaux à partir de simples consignes en langage naturel.

Voici comment les LLM peuvent aider les rédacteurs de contenu :

• Vitesse et qualité : Les LLM offrent une production de contenu rapide et de haute qualité. Même les petites entreprises sans équipe de rédaction dédiée peuvent ainsi rester compétitives.
• Innovation : Préchargés avec des milliers d’exemples efficaces, les LLM aident à la réflexion marketing et aux stratégies d’engagement client.
• Large éventail de contenus : Les LLM peuvent créer efficacement des types de contenu variés, des articles de blog aux livres blancs.
• Écriture créative : Les LLM aident au développement narratif en analysant les histoires existantes et en suggérant des idées de scénario.

De plus, l’avenir des LLM s’annonce prometteur. Les avancées technologiques devraient améliorer leur précision et leurs capacités multimodales. Cet élargissement des applications aura un impact significatif sur de nombreux secteurs.

Aperçu des LLM populaires pour la rédaction

Voici un aperçu rapide des LLM populaires que nous allons tester :

Lors du choix d’un LLM, il est essentiel de considérer vos besoins en création de contenu. Chaque modèle offre une particularité, de la gestion de tâches complexes à la génération de contenus créatifs par l’IA. Avant de les tester, résumons brièvement chacun pour voir comment il peut améliorer votre processus de création.

OpenAI GPT-4 : Caractéristiques et performance

Principales caractéristiques :

• Capacités multimodales : GPT-4 peut traiter et générer du texte et des images, contrairement à ses prédécesseurs.
• Compréhension contextuelle : Le modèle comprend les consignes complexes, ce qui permet des réponses nuancées et adaptées au contexte.
• Sorties personnalisables : Les utilisateurs peuvent spécifier le ton et les exigences via un message système, ce qui rend GPT-4 polyvalent pour de nombreuses applications.

Indicateurs de performance :

• Sorties de haute qualité : GPT-4 est particulièrement efficace en écriture créative, en synthèse et en traduction, avec des résultats souvent équivalents ou supérieurs aux standards humains.
• Application pratique : Dans un cas concret, une agence de marketing digital a utilisé GPT-4 pour des campagnes d’e-mails personnalisés, ce qui a conduit à une augmentation de 25 % du taux d’ouverture et de 15 % du taux de clics.

Points forts :

• Cohérence et pertinence : Le modèle produit constamment des textes cohérents et adaptés au contexte, ce qui en fait un choix fiable pour la création de contenu.
• Entraînement étendu : Son apprentissage sur des jeux de données variés lui permet d’être fluide dans plusieurs langues et de maîtriser de nombreux sujets.

Défis :

• Exigences en ressources : Les besoins élevés en calcul peuvent limiter l’accessibilité pour certains utilisateurs.
• Potentiel de verbosité : Parfois, GPT-4 peut générer des réponses trop longues ou trop vagues.

Dans l’ensemble, GPT-4 est un outil puissant pour les entreprises souhaitant renforcer leur création de contenu et leurs analyses de données.

Anthropic Claude 3 : Caractéristiques et performance

Principales caractéristiques :

• Compréhension contextuelle : Claude 3 excelle à maintenir la cohérence sur de longs textes, adaptant son langage à chaque contexte.
• Intelligence émotionnelle : Le modèle peut analyser les nuances émotionnelles, créant des contenus qui résonnent avec les lecteurs et retranscrivent des expériences humaines complexes.
• Polyvalence de genre : Claude 3 écrit aisément dans différents genres, de la fiction littéraire à la poésie et au scénario.

Points forts :

• Créativité imaginative : Contrairement à de nombreux modèles, Claude 3 génère des idées et des histoires originales, repoussant les limites du récit traditionnel.
• Dialogues engageants : Le modèle produit des dialogues authentiques et naturels, enrichissant les personnages et leurs interactions.
• Outil collaboratif : Claude 3 permet aux auteurs de collaborer.

Défis :

• Accès à Internet : Contrairement à d’autres modèles leaders, Claude ne peut pas accéder à Internet.
• Génération de texte uniquement : Alors que la concurrence propose des modèles pour créer images, vidéos, et voix, l’offre d’Anthropic reste strictement limitée au texte.

Meta Llama 3 : Caractéristiques et performance

Principales caractéristiques :

• Variantes de paramètres : Disponible en 8 milliards, 70 milliards et un impressionnant 405 milliards de paramètres.
• Contexte étendu : Prend en charge jusqu’à 128 000 jetons, ce qui améliore la gestion de textes longs et complexes.

Points forts :

• Accessibilité open-source : Gratuit, favorisant l’expérimentation et l’utilisation large à des fins de recherche ou commerciales.
• Génération de données synthétiques : La version à 405 milliards de paramètres excelle dans la production de données synthétiques, utile pour entraîner des modèles plus petits ou distiller des connaissances.
• Intégration dans les applications : Alimente les fonctionnalités IA des applications Meta, un atout pour les entreprises cherchant à déployer l’IA générative à grande échelle.

Défis :

• Intensité des ressources : Les plus gros modèles nécessitent d’importantes ressources informatiques, ce qui limite l’accès pour les petites structures.
• Biais et questions éthiques : Comme tout modèle IA, il existe un risque de biais inhérents, d’où la nécessité d’une évaluation et d’ajustements réguliers.

Llama 3 se distingue comme un LLM open-source robuste et polyvalent, promettant des avancées en IA tout en posant certains défis pour les utilisateurs.

xAI Grok : Caractéristiques et performance

Principales caractéristiques :

• Source de données : Entraîné sur du contenu de X (anciennement Twitter).
• Fenêtre de contexte : Capable de traiter jusqu’à 128 000 jetons.

Points forts :

• Potentiel d’intégration : xAI peut être intégré aux plateformes sociales pour enrichir les interactions.
• Engagement utilisateur : Conçu pour des applications de conversation détendues.

Défis :

• Paramètres inconnus : Manque de transparence sur la taille et l’architecture du modèle, ce qui complique l’évaluation des performances.
• Performance comparative : N’égale pas systématiquement les autres modèles en termes de tâches linguistiques et de capacités.

En résumé, si xAI Grok propose des fonctionnalités intéressantes et bénéficie d’une visibilité médiatique, il doit relever d’importants défis de popularité et de performance dans le paysage très concurrentiel des modèles de langage.

Tester les meilleurs LLM pour la rédaction d’articles de blog

Passons aux tests. Nous avons classé les modèles grâce à une production d’article de blog basique. Tous les tests ont été réalisés sur FlowHunt, en ne changeant que les modèles LLM.

Axes d’évaluation :

• Lisibilité
• Cohérence du ton
• Originalité du langage
• Utilisation des mots-clés

Consigne de test :

Rédigez un article de blog intitulé “10 façons simples de vivre durablement sans se ruiner”. Le ton doit être pratique et accessible, avec des conseils concrets réalistes pour les personnes occupées. Mettez en avant “sustainability on a budget” comme mot-clé principal. Incluez des exemples pour des situations quotidiennes telles que les courses, la consommation d’énergie et les habitudes personnelles. Terminez par un appel à l’action encourageant les lecteurs à appliquer au moins un conseil dès aujourd’hui.

Note : le Flow est limité à une sortie d’environ 500 mots. Si vous trouvez les productions superficielles ou peu approfondies, c’est volontaire.

OpenAI GPT-4o

Si c’était un test à l’aveugle, la phrase d’introduction « Dans le monde d’aujourd’hui où tout va vite… » vous mettrait immédiatement sur la voie. Vous connaissez probablement bien le style de ce modèle, puisqu’il est non seulement le choix le plus populaire mais aussi le cœur de la plupart des outils de rédaction IA tiers. GPT-4o est toujours un choix sûr pour du contenu général, mais préparez-vous à des textes parfois vagues ou verbeux.

Ton et langage

Au-delà de l’introduction maintes fois utilisée, GPT-4o a fait exactement ce que l’on attendait. Impossible de faire croire qu’un humain a écrit ce texte, mais l’article reste bien structuré et respecte clairement la consigne. Le ton est réellement pratique et accessible, se concentrant d’emblée sur des conseils concrets plutôt que sur du blabla.

Utilisation des mots-clés

GPT-4o s’en est bien sorti sur ce point. Il a non seulement utilisé le mot-clé principal, mais aussi des expressions similaires et d’autres mots-clés pertinents.

Lisibilité

Sur l’échelle Flesch-Kincaid, ce texte se situe au niveau seconde-première (assez difficile) avec un score de 51,2. Un point de moins, et il serait au niveau universitaire. Sur un texte aussi court, même le mot-clé « sustainability » peut influencer la lisibilité. Il reste donc une bonne marge d’amélioration.

Anthropic Claude 3

Le modèle Claude analysé est la version Sonnet intermédiaire, présentée comme la plus adaptée à la rédaction. Le texte obtenu est fluide et nettement plus humain que ceux de GPT-4o ou Llama. Claude est la solution idéale pour un contenu clair et simple, délivrant l’information efficacement sans être aussi verbeux que GPT ni aussi tape-à-l’œil que Grok.

Ton et langage

Claude se distingue par ses réponses simples, accessibles et proches de l’humain. Le ton est pratique et engageant, se focalisant tout de suite sur des conseils concrets.

Utilisation des mots-clés

Claude est le seul modèle à avoir ignoré la partie mot-clé de la consigne, ne l’utilisant que dans 1 cas sur 3. Lorsque le mot-clé était présent, c’était en conclusion, et l’usage semblait un peu forcé.

Lisibilité

Le Sonnet de Claude a obtenu un score élevé sur l’échelle Flesch-Kincaid, équivalent à la 4ème/3ème (anglais courant), juste derrière Grok. Là où Grok a changé tout le ton et le vocabulaire pour y parvenir, Claude a utilisé un vocabulaire similaire à celui de GPT-4o. Quel est le secret d’une si bonne lisibilité ? Des phrases plus courtes, des mots du quotidien, pas de contenu vague.

Meta Llama

Le point fort de Llama était l’utilisation des mots-clés. À l’inverse, le style était peu inspiré et un peu verbeux, mais tout de même moins ennuyeux que GPT-4o. Llama, c’est un peu le cousin de GPT-4o – un choix sûr, mais avec un style de rédaction légèrement plus vague et verbeux. C’est un excellent choix si vous aimez le style OpenAI, mais voulez éviter les phrases typiques de GPT.

Ton et langage

Les articles générés par Llama ressemblent beaucoup à ceux de GPT-4o. L’aspect verbeux et vague est comparable, mais le ton reste pratique et accessible.

Utilisation des mots-clés

Meta est le vainqueur sur ce critère. Llama a utilisé le mot-clé plusieurs fois, y compris dans l’intro, et a naturellement ajouté des expressions similaires et d’autres mots-clés pertinents.

Lisibilité

Sur l’échelle Flesch-Kincaid, ce texte atteint le niveau seconde-première (assez difficile), avec un score de 53,4, légèrement mieux que GPT-4o (51,2). Sur un texte aussi court, le mot-clé « sustainability » influence sans doute la lisibilité. Là encore, une amélioration est possible.

xAI Grok

Grok a été une grande surprise, notamment sur le ton et le langage. Avec un ton très naturel et détendu, on a l’impression de recevoir des conseils d’un ami. Si vous aimez un style décontracté et percutant, Grok est le modèle qu’il vous faut.

Ton et langage

Le texte se lit très bien. Le langage est naturel, les phrases sont courtes, et Grok utilise bien les expressions idiomatiques. Le modèle reste fidèle à son ton principal et pousse vraiment la ressemblance avec un texte humain. À noter : le style décontracté de Grok n’est pas toujours adapté au B2B ou au contenu SEO.

Utilisation des mots-clés

Grok a utilisé le mot-clé demandé, mais uniquement dans la conclusion. Les autres modèles ont mieux placé les mots-clés et en ont ajouté d’autres, tandis que Grok a privilégié la fluidité du texte.

Lisibilité

Grâce à son style décontracté, Grok a brillamment passé le test Flesch-Kincaid. Score de 61,4, soit niveau 5ème-4ème (anglais courant). C’est optimal pour rendre le sujet accessible au grand public. Ce bond en lisibilité est presque palpable.

Considérations éthiques dans l’utilisation des LLM

La puissance des LLM dépend de la qualité des données d’apprentissage, qui peuvent parfois être biaisées ou inexactes, ce qui favorise la diffusion d’informations erronées. Il est donc essentiel de vérifier les contenus générés par l’IA pour garantir l’équité et l’inclusivité. Lors de vos expérimentations, gardez à l’esprit que chaque modèle gère différemment la confidentialité des données et la limitation des contenus nuisibles.

Pour guider une utilisation éthique, les organisations doivent mettre en place des cadres sur la confidentialité, la réduction des biais et la modération des contenus. Cela implique un dialogue régulier entre développeurs IA, rédacteurs et juristes. Voici les principales préoccupations éthiques :

• Biais dans les données d’entraînement : Les LLM peuvent reproduire les biais existants.
• Vérification des faits : Un contrôle humain est nécessaire pour valider les productions de l’IA.
• Risque de désinformation : L’IA peut générer des fausses informations crédibles.

Le choix d’un LLM doit être éthiquement aligné avec les directives de contenu de l’organisation. Les modèles open-source comme propriétaires doivent être évalués pour prévenir les abus.

Limites de la technologie LLM actuelle

Biais, imprécisions et hallucinations restent des problèmes majeurs avec les contenus générés par l’IA. Les consignes intégrées aboutissent souvent à des résultats vagues et peu riches en valeur. Les entreprises doivent souvent former les modèles et renforcer la sécurité pour remédier à ces problèmes. Pour les petites structures, le temps et les ressources pour un entraînement personnalisé font défaut. Une alternative consiste à enrichir les modèles génériques via des outils tiers comme FlowHunt.

FlowHunt vous permet d’ajouter des connaissances spécifiques, un accès Internet et de nouvelles capacités aux modèles classiques. Ainsi, vous pouvez choisir le modèle adapté à la tâche sans subir les limites du modèle de base ni multiplier les abonnements.

La complexité de ces modèles est un autre défi. Avec des milliards de paramètres, ils sont difficiles à gérer, comprendre ou déboguer. FlowHunt offre beaucoup plus de contrôle qu’un simple prompt dans un chat. Vous pouvez ajouter des fonctionnalités sous forme de blocs, les ajuster et créer votre bibliothèque d’outils IA prêts à l’emploi.

L’avenir des LLM dans la rédaction de contenu

L’avenir des modèles de langage (LLMs) pour la rédaction s’annonce prometteur et stimulant. Au fil de leurs avancées, ils promettent une meilleure précision et moins de biais dans la génération de texte. Cela signifie que les rédacteurs pourront produire des textes fiables et humains avec du contenu généré par IA.

Les LLM ne se limiteront plus au texte, mais deviendront compétents dans la création de contenu multimodal. Cela inclura la gestion du texte et des images, enrichissant la créativité dans de nombreux secteurs. Avec des ensembles de données plus vastes et mieux filtrés, les LLM produiront des contenus plus fiables et affineront les styles d’écriture.

Mais pour l’instant, les LLM ne peuvent pas encore tout faire seuls, et ces capacités sont réparties entre différentes entreprises et modèles, chacun cherchant à attirer votre attention et votre budget. FlowHunt les rassemble tous et vous permet