Choisir son outil d'IA au boulot : ChatGPT, Mistral ou hybride ?

Depuis deux ans, les agences de communication reçoivent un message simple : utilisez l'IA. Mais aucune nuance sur comment, ni avec quel outil. Le résultat : la majorité choisit ChatGPT par défaut, comme on commanderait le plat du jour sans consulter le menu.

C'est une erreur stratégique, et elle coûte cher.

Il existe des différences fondamentales entre les outils d'IA disponibles en 2025. Ces différences ne sont pas cosmétiques. Elles affectent directement votre budget, votre conformité réglementaire (RGPD), la sécurité de vos données clients, et votre capacité à intégrer l'IA dans vos workflows existants. Cet article explique pourquoi il est indispensable de les comprendre.

Les trois catégories d'outils (et ce qui les distingue vraiment)

Catégorie 1 : cloud propriétaires (OpenAI, Anthropic, Google)

Des services hébergés en ligne, gérés par une entreprise tierce. Vous accédez via API ou interface web. Vous n'avez aucun contrôle sur l'infrastructure, la localisation des serveurs, ou la gestion des données.

Exemples concrets :

• ChatGPT (OpenAI)
• Claude (Anthropic)
• Gemini (Google)
• Copilot (Microsoft)

Le fonctionnement réel :

1. Vous tapez une requête dans l'interface ou via API
2. Votre texte voyage vers les serveurs de l'entreprise (souvent aux USA)
3. Le modèle traite votre requête
4. La réponse revient chez vous
5. Les données restent sur les serveurs de l'entreprise pour entraînement/amélioration (selon conditions d'usage)

Avantages :

• Zéro infrastructure à gérer
• Interfaces polies et faciles
• Performance généralement excellente
• Support professionnel disponible
• Mise à jour automatique des modèles

Inconvénients majeurs :

• Coûts imprévisibles : facturés à la consommation (tokens). Une agence utilisant ChatGPT intensivement : 45-135k€/an facilement (à la louche)
• Données quittent votre contrôle : vos briefs clients, vos stratégies, vos données sensibles voyagent vers les serveurs OpenAI
• RGPD/Conformité : les données des citoyens UE transférées aux USA posent question légale (cadre existant flou)
• Shadow IA : impossible de contrôler qui utilise quoi et avec quelles données
• Dépendance : si OpenAI change ses tarifs ou supprime un service, vous êtes affecté immédiatement
• Pas d'intégration aux systèmes internes : vous ne pouvez pas connecter directement à votre Synology, Drive interne, ou CRM

Catégorie 2 : modèles open-source déployés localement

Des modèles d'IA disponibles publiquement et gratuitement, que vous installez sur vos propres serveurs ou ordinateurs. Vous avez le contrôle total de l'infrastructure.

Exemples concrets :

• Llama 3 (Meta)
• Mistral 7B/24B (Mistral AI)
• Qwen 2.5 (Alibaba)
• DeepSeek (DeepSeek)
• Phi 3 (Microsoft)

Le fonctionnement réel :

1. Vous téléchargez le modèle (fichier de 7 GB à 100 GB selon la taille)
2. Vous l'installez sur votre serveur/ordinateur avec un runtime (Ollama, vLLM, etc.)
3. L'IA tourne 100 % localement, zéro appel externe
4. Vos données ne quittent jamais votre infrastructure

Avantages :

• Zéro coûts par usage : une fois installé, gratuit à l'infini
• Données 100 % locales : rien ne quitte votre serveur, RGPD respecté par défaut
• Intégrations possibles : vous pouvez connecter directement à un Synology, Drive, CRM, base de données interne
• Contrôle total : pas de dépendance vis-à-vis d'une entreprise
• Gouvernance forte : audit trail complet, logs locaux

Inconvénients :

• Coûts d'infrastructure : matériel (GPU, serveurs) = 2-9k€ initial, puis 450-1400€/mois en électricité, maintenance (à la louche)
• Expertise technique requise : pas aussi « plug & play » que ChatGPT
• Modèles moins performants : Mistral 7B moins puissant que ChatGPT sur certaines tâches complexes (mais 80 % des cas d'usage en communication ne nécessitent pas le top absolu)
• Performance dépend du hardware : si serveur faible, réponses lentes
• Maintenance : mises à jour, sécurité système, patches