Pourquoi chercher une alternative à ChatGPT ?
Depuis son lancement en 2022, ChatGPT d’OpenAI s’est imposé comme l’un des outils d’intelligence artificielle les plus populaires auprès du grand public et des professionnels. Pourtant, malgré ses performances indéniables, il n’est pas exempt de limites. Coût, contraintes d’intégration, accès restreint en entreprise ou encore dépendance à un unique fournisseur : plusieurs raisons poussent les entreprises et les indépendants à explorer d’autres options. En 2024, l’écosystème des IA conversationnelles s’est étoffé de manière significative. Il est donc pertinent de s’interroger : quelles alternatives méritent vraiment notre attention ?
Critères d’évaluation des IA conversationnelles
Avant d’entrer dans le vif du sujet, clarifions les critères retenus pour juger la pertinence d’une IA de conversation :
- Performance linguistique : qualité des réponses, profondeur d’analyse, maîtrise du langage naturel.
- Personnalisation : possibilité d’ajuster les réponses, d’entraîner un modèle sur un corpus spécifique ou d’intégrer des données métiers.
- Intégration : compatibilité avec les outils métiers (Slack, Notion, CRM, API, etc).
- Respect des données : hébergement, confidentialité et conformité RGPD.
- Coût : modèles freemium vs abonnements professionnels, coût d’usage à grande échelle.
Maintenant que le cadre est posé, passons en revue les alternatives sérieuses à ChatGPT disponibles en 2024.
Claude 2 par Anthropic : l’alternative axée éthique
Développé par Anthropic, une entreprise fondée par d’anciens cadres d’OpenAI, Claude 2 se distingue par une approche résolument axée sur la sécurité et l’éthique de l’intelligence artificielle. À mi-chemin entre ChatGPT et DeepMind, ce modèle séduit surtout les entreprises soucieuses de la gestion du risque algorithmique.
Côté performance, Claude est performant en compréhension contextuelle et démontre une stabilité appréciable dans ses réponses longues. Il est également réputé pour son comportement plus nuancé, en particulier sur les sujets sensibles.
Exemple concret : Une société de conseil juridique utilisant Claude 2 pour générer des synthèses personnalisées, tout en limitant les risques de biais ou d’erreurs factuelles grâce à une supervision renforcée.
Point fort : possibilité d’utiliser Claude via API, avec un hébergement respectueux du RGPD sur certaines offres partenaires.
Perplexity AI : la rapidité au service de la recherche
Perplexity AI n’est pas une IA conversationnelle classique. Son positionnement hybride entre moteur de recherche assisté par IA et chatbot intelligent le rend particulièrement utile pour celles et ceux qui priorisent la rapidité d’accès à l’information fiable.
L’outil est capable de justifier ses réponses par des sources explicites, souvent issues d’articles scientifiques, sites d’actualités ou bases de données académiques. Il ne rivalise pas avec ChatGPT ou Claude en matière de rédaction créative, mais il excelle dans les usages orientés fact-checking, veille ou documentation rapide.
À noter : Perplexity propose une version Pro intégrant GPT-4, avec la possibilité de filtrer les sources utilisées. Très apprécié en analyse de marché ou en journalisme économique.
Google Gemini (ex-Bard) : une offensive stratégique
L’écosystème Google ne pouvait ignorer le tournant IA. L’ex-Bard, devenu Gemini, est la réponse directe à ChatGPT. Adossé à l’infrastructure de Google et alimenté par les dernières évolutions du modèle PaLM 2, Gemini vise une intégration native dans les produits du géant californien : Gmail, Docs, Sheets…
Pour les entreprises déjà clientes de Google Workspace, l’intérêt est immédiat. Pas besoin de changer d’environnement : les fonctionnalités de Gemini sont intégrées directement dans les outils du quotidien. Une fonctionnalité expérimentale, par exemple, permet de générer automatiquement des synthèses d’emails ou de concevoir des slides à partir de simples prompts textuels.
Limite : comme toutes les solutions Google, les questions de souveraineté des données et d’accès granulaire aux modèles peuvent rester floues selon les régions du monde.
Mistral AI : la réponse européenne
Lancée en 2023, Mistral AI s’est imposée comme l’acteur français à suivre dans le domaine des LLM (Large Language Models). Si la startup ne propose pas encore d’interface conversationnelle clé en main équivalente à ChatGPT, elle met à disposition des modèles open source (comme Mistral 7B) capables d’alimenter des assistants conversationnels personnalisables.
Le principal atout de Mistral réside dans son indépendance : on peut librement héberger et configurer ses modèles, sans dépendance à un acteur américain ou à un cloud spécifique. Un avantage évident pour les DSI soucieuses des règles de localisation de données.
Cas d’usage récurrent : création d’agents internes customisés pour les helpdesks, les RH ou encore l’assistance technique.
Le revers ? Un niveau de complexité technique plus élevé que pour les systèmes « plug-and-play » comme ChatGPT.
Chatsonic : pour le contenu et l’image
Positionné comme une alternative « créative » à ChatGPT, Chatsonic mise sur la polyvalence. En plus de générer du texte, il peut produire des images via l’intégration de modèles comme DALL·E ou Stable Diffusion. Chatsonic s’appuie sur GPT-4, ce qui lui confère un bon niveau de cohérence dans les réponses.
Utilisé par de nombreux créateurs de contenus, blogueurs et équipes marketing, il brille notamment dans la génération de descriptions produits, de scripts vidéos ou de résumé d’articles optimisés SEO.
Intégration fluide : extensions Chrome, accès API, et plusieurs plugins pour WordPress ou Zapier.
Inconvénient notable : il reste très dépendant d’OpenAI – il s’agit plus d’une surcouche fonctionnelle que d’une véritable alternative indépendante.
HuggingChat : open source et liberté
Développé par Hugging Face, HuggingChat est à l’IA ce que Linux fut au système d’exploitation : une alternative ouverte, modulaire… mais pas toujours clé en main. L’interface est simple, mais surtout, la philosophie qui la sous-tend est claire : permettre à chacun-e de créer et d’exploiter un modèle de langage large sans passer par les grandes plateformes privatives.
C’est l’un des rares outils qui mettent réellement en avant la transparence du code, l’auditabilité des modèles et l’indépendance vis-à-vis des serveurs propriétaires. Pour une PME disposant de ressources de développement, HuggingChat offre une grande marge de personnalisation, sans frais de licence.
Dans la pratique : il est souvent utilisé comme brique de base dans des solutions sur mesure, notamment dans les domaines de l’éducation, de la traduction automatisée ou de la création de chatbots clients spécifiques.
Meta (LLaMA) : à surveiller de près
Meta a surpris en rendant disponible LLaMA (Large Language Model Meta AI), son propre modèle de langage. Toujours en développement actif, sa version 3 vient d’être annoncée en partenariat avec Microsoft. S’il est encore en phase expérimentale à bien des égards, LLaMA affiche des performances prometteuses sur plusieurs benchmarks ouverts.
Ce modèle intéresse principalement la communauté académique et R&D, qui cherche à tester des cas d’usage très spécifiques ou à réentraîner des modèles originaux sur des bases propriétaires.
Utilisation typique : intégration dans des projets de long terme ou à forte dimension algorithmique, avec des préoccupations de contrôle total sur l’architecture IA.
Choisir en fonction de vos usages
Il n’existe pas de « meilleure IA » universelle. En 2024, le choix entre ChatGPT et ses alternatives dépend avant tout de l’usage envisagé :
- Pour du contenu marketing et créatif : Chatsonic, Gemini ou GPT-4 avec des surcouches spécialisées restent les plus efficaces.
- Pour de la recherche ou de l’information validée : Perplexity AI brille par sa pertinence et sa transparence.
- Pour un usage interne sécurisé : Claude 2 ou Mistral (self-hosted) permettent un contrôle accru sur la donnée.
- Pour concevoir un assistant personnalisé : HuggingChat ou les modèles Mistral offrent une flexibilité précieuse.
L’important n’est donc pas tant de remplacer ChatGPT que de diversifier ses approches selon les contextes. En combinant plusieurs IA aux forces complémentaires, il devient possible de bâtir une stratégie conversationnelle robuste, adaptée aux enjeux de productivité, de conformité et d’innovation qui structurent les organisations aujourd’hui.