Les meilleurs modèles d’IA en français
Un texte en français consomme plus de tokens qu’un texte anglais, et l’écart dépend du modèle. Nous l’avons mesuré nous-mêmes, puis croisé avec des scores de qualité indépendants et les prix actuels pour montrer quels modèles offrent le meilleur rapport qualité-prix en français.
Le coût du français, par famille de modèles
| Tokeniseuri | Tokens (anglais) | Tokens (français) | Surcoût vs anglais |
|---|---|---|---|
| OpenAI (GPT-4o) | 219 | 273 | +25 % |
| Mistral (Nemo) | 220 | 280 | +27 % |
| Meta (Llama 4) | 219 | 279 | +27 % |
| Google (Gemma 3) | 218 | 287 | +32 % |
| Z.ai (GLM-4.5) | 219 | 304 | +39 % |
| Alibaba (Qwen 3) | 219 | 325 | +48 % |
| DeepSeek (V3.1) | 219 | 327 | +49 % |
Anthropic (Claude) et xAI (Grok) ne publient pas leurs tokeniseurs : ils ne peuvent pas être mesurés, et nous utilisons pour leurs modèles la moyenne des familles mesurées (marquée ≈). Gemini est estimé avec Gemma, le tokeniseur ouvert de Google.
Les modèles les plus performants et leur coût réel en français
Classements →| Modèle | Indice générali | Facteur français | Entréei | 1 000 pages |
|---|---|---|---|---|
GPT-6 AstraOpenAI | 166,6 | ×1,25 | 10 $US | 4,22 $US |
Claude Fable 5.1Anthropic | 165,0 | ≈ ×1,35 | 10 $US | 4,58 $US |
Claude Fable 5Anthropic | 163,6 | ≈ ×1,35 | 10 $US | 4,58 $US |
Claude Opus 5Anthropic | 162,7 | ≈ ×1,35 | 5 $US | 2,29 $US |
GPT-5.5 ProOpenAI | 162,5 | ×1,25 | 30 $US | 12,66 $US |
GPT-5.6 SolOpenAI | 162,0 | ×1,25 | 2 $US | 0,844 $US |
GPT-5.6 TerraOpenAI | 159,3 | ×1,25 | 2 $US | 0,844 $US |
GPT-5.5OpenAI | 159,3 | ×1,25 | 5 $US | 2,11 $US |
GPT-5.4 ProOpenAI | 159,1 | ×1,25 | 30 $US | 12,66 $US |
Claude Opus 4.8Anthropic | 158,3 | ≈ ×1,35 | 5 $US | 2,29 $US |
Gemini 3.7 FlashGoogle DeepMind | 157,7 | ×1,32 | 0,75 $US | 0,333 $US |
Kimi K3Moonshot AI | 157,7 | ≈ ×1,35 | 3 $US | 1,38 $US |
Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind | 157,1 | ×1,32 | 0,75 $US | 0,333 $US |
Muse Spark 1.3Meta | 156,9 | ×1,27 | 1,25 $US | 0,539 $US |
GPT-5.4OpenAI | 156,9 | ×1,25 | 2,50 $US | 1,06 $US |
Coût pour lire en entrée 1 000 pages de texte (environ 300 000 mots en anglais) rédigées en français. Chaque modèle reçoit le facteur mesuré sur le dernier tokeniseur public de son entreprise : c’est une estimation, car les modèles récents peuvent en utiliser un autre. ≈ signale les entreprises qui ne publient aucun tokeniseur (moyenne des familles mesurées).
Meilleur rapport qualité-prix en français
Modèles performants (indice général de 140 ou plus), du moins cher au plus cher pour traiter du texte en français.
- 0,0091 $US / 1 000 pages
- 0,015 $US / 1 000 pages
- 0,033 $US / 1 000 pages
- 0,034 $US / 1 000 pages
- 0,04 $US / 1 000 pages
- 0,068 $US / 1 000 pages
- 0,071 $US / 1 000 pages
- 0,075 $US / 1 000 pages
Modèles conçus pour le français
Les modèles spécialisés ne sont pas toujours disponibles via les grandes API ci-dessus, mais ils méritent d’être testés, notamment pour les variantes locales et les connaissances culturelles.
- Mistral AI ↗Laboratoire parisien aux modèles ouverts et commerciaux, performants en français et dans d’autres langues européennes.
- Lucie ↗Modèle open source entraîné avec une large part de données en français.
- CroissantLLM ↗Petit modèle bilingue français–anglais entraîné à parts égales sur les deux langues.
- Pleias ↗Start-up française qui publie de petits modèles ouverts entraînés sur des données sous licence libre.
Classements indépendants en français
Ces projets testent directement les modèles en français. Utilisez-les en complément des scores généraux ci-dessus.
- compar:IA ↗Comparaisons à l’aveugle en français, avec un classement public et des estimations d’énergie.
- Leaderboard LLM FR ↗Évalue des modèles de langage sur des tests en français.
Conseils pour utiliser l’IA en français
- Fixez le ton. Indiquez si le modèle doit tutoyer ou vouvoyer ; beaucoup de modèles adoptent par défaut un registre formel, parfois raide pour un contenu décontracté.
- Précisez votre public. Le français de France, du Québec, de Belgique, de Suisse ou d’Afrique diffère par le vocabulaire et les expressions : dites au modèle à qui vous écrivez.
- Méfiez-vous des anglicismes. Un français traduit ou généré peut sonner faux (« faire du sens ») : demandez un français idiomatique et relisez.
- Prévoyez des tokens en plus. Selon le modèle, le même contenu coûte de 25 % à 49 % de plus en français qu’en anglais : utilisez le tableau ci-dessus ou le compteur de tokens pour estimer.
- Vérifiez où vont vos données. Pour des données personnelles ou sensibles, vérifiez où le fournisseur les traite et si cela respecte vos obligations RGPD.
Notre méthode
Nous avons rédigé les quatre mêmes textes (une actualité, un e-mail client, une explication technique et des conseils de voyage) dans 15 langues, puis compté les tokens produits par chaque tokeniseur public. Les scores de qualité viennent d’Epoch AI et sont mesurés surtout en anglais : testez toujours les finalistes sur vos propres contenus en français.
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