Quelle IA choisir pour votre entreprise ?

Le guide

Les principaux modèles et assistants

Un modèle de langage (LLM) est le moteur. Un assistant est l'application qui permet de s'en servir : ChatGPT pour les modèles GPT d'OpenAI, par exemple. Les principaux acteurs :

• États-Unis. OpenAI (modèles GPT, assistant ChatGPT), Anthropic (Claude), Google (Gemini, intégré à Google Workspace), Meta (Llama) et xAI (Grok). Microsoft Copilot, anciennement Microsoft 365 Copilot, est intégré aux applications de Microsoft 365, de Word à Teams ; il s'appuie sur des modèles d'OpenAI et d'Anthropic.
• Chine. DeepSeek et Alibaba (modèles Qwen), qui publient des modèles en poids ouverts.
• France. Mistral AI, avec son assistant Vibe (anciennement Le Chat) et des modèles dont une partie est publiée en poids ouverts.

Un modèle en poids ouverts peut être téléchargé et exécuté sur les serveurs de son choix : c'est le cas des modèles de DeepSeek, de certains modèles de Mistral et de Qwen, de Llama, de Gemma (Google) et de gpt-oss (OpenAI). Les modèles les plus avancés d'OpenAI, d'Anthropic et de Google sont fermés : sauf exception, ils ne s'utilisent que par les services de leur éditeur et de ses partenaires cloud. Les principaux éditeurs ont aussi des offres pour entreprises (ChatGPT Business et Enterprise, Claude Team et Enterprise, Gemini dans Google Workspace, Microsoft Copilot, Vibe Team et Enterprise) : ce sont elles qu'il faut retenir pour un usage professionnel, plutôt que des comptes personnels (voir notre guide sur le shadow AI).

La confidentialité des données : trois niveaux

Choisir un modèle ne suffit pas : il faut aussi décider où il fonctionne et qui traite vos données. Héberger les données en Europe ne règle pas tout : pour la CNIL, une infrastructure opérée par un fournisseur non européen peut entraîner un transfert de données personnelles hors de l'Union, à encadrer en plus du contrat. Trois niveaux sont possibles, du plus simple au plus maîtrisé.

Niveau 1 : l'offre entreprise de l'éditeur

Les offres pour entreprises donnent des comptes administrés par l'entreprise et un contrat de sous-traitance au sens de l'article 28 du RGPD. Leurs données ne servent pas, par défaut, à entraîner les modèles : ChatGPT Business et Enterprise, Claude Team et Enterprise, Microsoft Copilot (requêtes, réponses et données consultées), Gemini dans Google Workspace, Vibe Enterprise. Dans l'offre Vibe Team, c'est l'administrateur qui doit désactiver l'entraînement. Un compte personnel utilisé pour le travail échappe, lui, au contrôle de l'entreprise.

Copilot et Gemini ne montrent à un utilisateur que les contenus qu'il a le droit de consulter. Cette protection a un revers : un dossier partagé trop largement devient facile à trouver. Une revue des droits de partage, dans SharePoint par exemple, fait souvent partie du projet.

Le lieu de traitement varie d'une offre à l'autre et se vérifie au moment du choix :

• Mistral AI héberge par défaut les données de ses clients dans l'Union européenne ; certaines fonctions peuvent en transférer hors de l'Union, ce que l'offre Enterprise permet en partie de désactiver.
• Claude Team et Enterprise conservent les données de leurs clients aux États-Unis ; pour un traitement limité à l'Europe, Claude s'utilise par Amazon Bedrock ou Google Cloud (niveau 2).
• OpenAI propose pour son API une région européenne, où les données sont stockées et traitées, sous conditions d'éligibilité ; pour ChatGPT, les options de résidence des données dépendent de l'offre.
• Dans Microsoft Copilot, les modèles d'OpenAI sont inclus dans l'engagement de Microsoft de traiter dans l'Union européenne et l'AELE les données de ses clients européens (EU Data Boundary), sauf exceptions listées par Microsoft. Ceux d'Anthropic en sont exclus et désactivés par défaut pour ces clients, sauf dans Word, Excel et PowerPoint pour les locataires Microsoft 365 créés après le 25 mars 2026 : ils y sont activés par défaut, et traitent alors les données hors de l'Union. Pour les locataires plus anciens, le réglage se vérifie dans le centre d'administration.

Niveau 2 : le modèle chez un hébergeur choisi

Les mêmes modèles s'utilisent aussi chez les grands fournisseurs cloud, sous le contrat que vous avez déjà avec eux : le modèle et l'hébergeur sont alors découplés.

• Microsoft Azure (Microsoft Foundry) sert les modèles d'OpenAI. Les requêtes et les réponses ne sont pas transmises à OpenAI et ne servent pas à entraîner les modèles. Avec un déploiement régional, ou un déploiement « Data Zone » créé dans l'Union, elles sont traitées dans la zone choisie ; un déploiement « Global » peut les traiter dans n'importe quelle région.
• Amazon Bedrock sert notamment Claude, des modèles d'OpenAI, Mistral, Llama et DeepSeek. Les éditeurs des modèles n'ont accès ni aux requêtes ni aux réponses, qui ne servent pas à l'entraînement. Bedrock est disponible dans la région de Paris, mais le mode de traitement se choisit modèle par modèle : les modèles Claude récents peuvent y être limités aux régions européennes, certains modèles ne sont proposés qu'en traitement mondial, hors d'Europe possible, et d'autres ne sont pas servis à Paris.
• Google Cloud (Gemini Enterprise Agent Platform, anciennement Vertex AI) sert Gemini, Claude, Mistral et des modèles ouverts. Les données ne servent pas à l'entraînement sans accord du client ; pour une partie des modèles, dont Gemini Flash, Claude et Mistral, le traitement peut être limité à l'Union européenne.
• Des hébergeurs français servent des modèles ouverts depuis leurs centres de données en France : OVHcloud (AI Endpoints, à Gravelines) et Scaleway (Generative APIs, à Paris), sans conservation ni réutilisation des requêtes.

Ce niveau permet de changer de modèle sans changer d'hébergeur, et de garder les données dans un environnement que votre DSI administre déjà. L'application qui s'en sert est construite par vos équipes ou par un prestataire.

Niveau 3 : un modèle installé sur vos propres serveurs

Pour les données les plus sensibles, un modèle ouvert peut tourner sur vos serveurs : les données restent dans l'entreprise, et aucune réutilisation par l'éditeur n'est possible. Pour un usage qui implique des données personnelles de clients ou de collaborateurs, ou des documents sensibles ou stratégiques, la CNIL estime qu'« il semble généralement plus opportun et plus sécurisé » de privilégier un déploiement sur site. Elle reconnaît aussi qu'un hébergement distant est souvent plus aisé, à condition de l'encadrer par un contrat de sous-traitance avec l'hébergeur et, le cas échéant, avec le fournisseur du système d'IA.

Certains éditeurs installent aussi leur offre chez le client : Mistral AI propose Vibe sur vos serveurs ou dans votre cloud privé, et Gemini existe dans une version installée sur site et déconnectée d'internet (Google Distributed Cloud). Ce niveau demande des serveurs adaptés et une équipe pour les exploiter. Un modèle ouvert n'est pas pour autant libre de toute condition : sa licence se lit avant de l'utiliser (voir les questions fréquentes).

Les trois niveaux se combinent souvent : une offre entreprise pour les usages courants, un modèle hébergé à part pour les traitements sensibles. Le choix se fait selon les données en jeu, avec votre DSI et, le cas échéant, votre délégué à la protection des données.

Les critères qui comptent

Comment trancher entre deux modèles

Les classements publiés vieillissent vite : chaque nouvelle version déplace les écarts, et aucun ne dit comment un modèle se comporte sur votre activité. La méthode la plus sûre consiste à comparer les modèles candidats sur vos propres tâches :

1. choisir une dizaine de tâches réelles et représentatives : une synthèse de contrat, une réponse à un client, l'analyse d'un tableau, la rédaction d'une note ;
2. fixer pour chacune les critères d'un bon résultat, avec ceux qui font ce travail ;
3. faire réaliser les tâches par chaque modèle, avec les mêmes instructions et les mêmes documents, sur des données autorisées et au niveau de confidentialité retenu ; refaire chaque tâche plusieurs fois, car les réponses varient d'un essai à l'autre ;
4. faire noter les résultats par l'équipe sans lui dire quel modèle a produit quoi, puis croiser ces notes avec les critères d'administration, de confidentialité et de coût.

Le même test vaut entre deux assistants du marché, entre l'assistant intégré à votre suite et un autre, ou entre un modèle ouvert hébergé chez vous et un modèle fermé : il dit si l'écart de qualité justifie l'écart de confidentialité ou de coût.

Après le choix : déployer et accompagner

Sur le plan technique, chaque équipe reçoit un assistant configuré pour ses tâches, avec ses instructions et ses documents de référence ; les accès et les connecteurs sont fixés avec la DSI, une charte d'usage pose les règles, et un groupe pilote par métier précède la généralisation.

L'adoption se joue avec les utilisateurs, et la conduite du changement commence dès le choix :

• associer les futurs utilisateurs au choix des tâches et au test des modèles ;
• former chaque équipe sur ses propres dossiers, plutôt que sur des exemples génériques (le règlement européen sur l'IA demande d'ailleurs des mesures pour développer la maîtrise de l'IA de ceux qui l'utilisent) ;
• désigner dans chaque métier des référents qui aident leurs collègues et font remonter les difficultés ;
• accompagner les premières semaines : répondre aux questions, ajuster les réglages, partager les usages qui fonctionnent ;
• suivre l'usage réel (qui s'en sert, pour quelles tâches, avec quelles corrections) et adapter les instructions et la formation.

Les règles à poser dès le départ sont détaillées dans notre guide Intégrer l'IA en entreprise : par où commencer. Notre démarche de déploiement est décrite sur la page ChatGPT, Claude, Copilot en entreprise, et la conduite du changement sur la page Notre méthode.