L'univers de l'IA générale a connu une croissance fulgurante. OpenAI a fait la une dès le départ, mais Gemini de Google s'est rapidement imposé, AWS Bedrock offre une puissance adaptée aux entreprises et de nouveaux modèles apparaissent chaque semaine. La question n'est plus de savoir s'il faut utiliser l'IA générale, mais quel modèle choisir, pour quel usage et dans quel contexte.

Avec notre nouveau Connecteur Google Gemini, Mendix prend désormais en charge tous les principaux fournisseurs de modèles. Combiné à notre offre existante OpenAI, Amazon Bedrock, Mistral et Mendix Connecteurs GenAI, vous avez le buffet complet.

At Mendix Nous avons veillé à ce que vous puissiez créer des logiciels multi-agents indépendamment de tout modèle. Pourquoi ? Parce qu'il n'existe pas de modèle « idéal ». Il n'y a que le modèle adapté à votre cas d'usage, à votre budget et à votre infrastructure.

Commencez par le « pourquoi » : que construisez-vous réellement ?

Avant de choisir un modèle, définissez votre mode d'interaction. Votre façon d'interagir avec un LLM détermine vos exigences en matière de latence, de raisonnement et d'accès aux outils :

• Appels ponctuels : interactions uniques et sans conséquence, comme une simple classification. La rapidité et le coût par appel sont les principaux indicateurs.
• Conversations : Dialogues à plusieurs tours nécessitant la conservation du contexte. Un agent conversationnel de gestion des stocks doit se souvenir que la question « Combien en avons-nous en stock ? » fait référence au produit évoqué trois messages auparavant.
• Agents : Le modèle raisonne sur des problèmes à plusieurs étapes et utilise Mendix Les microflux servent d’« outils » pour interroger des bases de données ou déclencher des API. Cela exige un raisonnement avancé et des appels de fonctions fiables.
• Traitement par lots : Travail à volume élevé (ex. : analyse de 10 000 formulaires de commentaires). La rentabilité et le débit priment sur tout le reste.

Comprendre les « niveaux d’intelligence » : Raisonnement vs intelligence superficielle

Avant de vous intéresser aux marques, vous devez choisir la catégorie de modèle. En 2026, nous les catégorisons selon leur mode de pensée :

Modèles de raisonnement (les « Penseurs »)

Ces modèles (comme OpenAI o4 ou Nova 2 Pro) utilisent une « pensée étendue ». Ils ne se contentent pas de prédire le mot suivant ; ils effectuent des simulations internes et vérifient leur propre logique avant de parler.

• Compromis : latence et coût élevés. À utiliser uniquement lorsque la précision des calculs complexes est absolument indispensable.

Modèles de langage miniatures (les « Sprinters »)

Ce sont les modèles « mini » ou « flash ». Ils sont optimisés pour la vitesse et le coût.

• Compromis : Ils peuvent davantage « halluciner » face à une logique complexe, mais sont parfaits pour la classification, la synthèse et le système RAG simple.

Modèles multimodaux (les « Observateurs ») :

Des modèles comme Gemini 3 Pro ou Nova 2 Omni sont conçus nativement pour traiter la vidéo, l'audio et les images en plus du texte. L'association d'un modèle de vision à un modèle de texte est une pratique courante ; le traitement multimodal natif est la norme en matière de performance d'ici 2026.

La matrice de compromis du modèle

Chaque choix de modèle implique un compromis. Voici le cadre de votre évaluation :

• Coût : Mesuré en jetons. Les modèles plus petits (GPT-5 mini, Gemini 3 Flash) sont nettement moins chers et prennent souvent en charge 80 % des tâches d’entreprise.
• Latence : critique pour l’interface utilisateur/l’expérience utilisateur ; sans importance pour le traitement par lots nocturne.
• Raisonnement et précision : les benchmarks constituent un point de départ, mais il est essentiel de tester avec vos propres données. Les modèles « réfléchissants » (comme OpenAI o4) excellent dans ce domaine, mais induisent un surcoût en termes de latence.
• Fenêtre de contexte : varie de 128 000 à plus de 2 millions de jetons Gemini.

Conseil de pro : Attention au syndrome de « perte au centre ». Même avec des fenêtres d’analyse très larges, les modèles peuvent ignorer des données enfouies au centre. Pour une précision optimale, la génération augmentée par la récupération (RAG) ou la fourniture de contexte via l’utilisation d’outils (en ne récupérant que les données nécessaires) restent la référence.

• Multimodal : Le modèle peut-il « voir » ou « entendre » ? Les modèles multimodaux natifs (comme Gemini 3) peuvent analyser les images, l’audio et la vidéo directement dans la même fenêtre contextuelle. Si votre Mendix L'application doit extraire des données d'une photo de produit endommagé ou catégoriser des journaux audio ; le traitement natif est plus rapide et plus précis que l'enchaînement de services distincts.

Comparaison des modèles actuels (début 2026)

La plupart des principaux fournisseurs de modèles couvrent différents types et tailles de modèles, cependant il existe un léger degré de spécialisation entre les fournisseurs.

Infrastructure : Où vos modèles doivent-ils être hébergés ?

1. Mendix Packs de ressources GenAI (gérés)

Le « bouton facile ». Mendix Il gère les clés API, la mise à l'échelle et les limites de confidentialité. Vous consommez simplement le modèle en tant que service au sein de l'environnement. Mendix Le cloud. Idéal pour le prototypage rapide et les applications d'entreprise standard.

2. Connecteurs hyperscaler (hybrides)

L’option « apportez votre propre cloud » (BYOC). Utilisez nos connecteurs pour AWS Bedrock, Azure OpenAI ou Google Cloud. C’est la solution la plus courante pour les entreprises déjà bien implantées dans un écosystème spécifique et qui souhaitent tirer parti de leurs crédits et politiques de sécurité existants.

3. Cloud privé / sur site (souverain)

L’option « Fort Knox ». Hébergez des modèles open-weight comme le Llama 4 ou le Mistral sur votre propre infrastructure privée. Mendix Elle se connecte à votre terminal local via la même interface standard. Ceci garantit une souveraineté et une confidentialité maximales des données.

Le paysage des fournisseurs

• Mendix Packs de ressources GenAI : l’option « clé en main ». Livrés directement via Mendix Dans le cloud, ces packs offrent un accès préconfiguré à des modèles comme Anthropic Claude 4.5 et Cohere Embed. C'est la solution la plus rapide pour une mise en production, car elle vous dispense de gérer vos propres comptes chez les fournisseurs d'hébergement ou vos clés API.
• Google Cloud : Gemini 3 Pro et Flash sont en tête en matière de capacités multimodales (traitement natif de la vidéo et de l’audio) et de fenêtres de contexte massives.
• Azure / OpenAI : La référence en matière de logique si vous êtes profondément ancré dans l’environnement Microsoft, et souvent un point de départ relativement facile.
• AWS Bedrock : une approche de « jardin modèle », offrant un accès facile à Claude, Llama et Mistral via un seul service géré avec une sécurité de niveau entreprise.
• Anthropic (Claude) : Connu pour sa précision chirurgicale dans le codage et un style d'écriture plus « maniable » (Claude 4.5 Sonnet est un favori des développeurs).
• Mistral AI : champion de l’efficacité et de la souveraineté des données en Europe. Ses modèles (comme Mistral Large 3) offrent des performances de pointe et une grande flexibilité de pondération, ce qui les rend idéaux pour les déploiements sur site ou dans un cloud privé.

Assemblage : Lato Bicycles

Exemple : Agent de routage du service client

Lato Bicycles a compris que toutes les décisions ne nécessitent pas un master en droit coûteux. Ils ont donc opté pour une architecture hybride :

1. Logique déterministe : les requêtes de statut de commande sont interceptées par une expression régulière simple dans un microflux. Coût : 0 $. Précision : 100 %.
2. Classification simplifiée : La distinction entre une « réclamation » et une « question technique » est gérée par Gemini 3 Flash.
3. Routage nuancé : pour une évaluation ultérieure de la requête entrante par un agent, des modèles de raisonnement de haut niveau comme OpenAI o4 sont utilisés.

Résultats : 60 % des requêtes ne sont jamais traitées par un LLM. Les coûts diminuent considérablement et la précision augmente car la logique déterministe ne connaît pas d’erreurs.

La liberté d'expérimenter

Le vrai pouvoir de MendixL'approche indépendante de tout modèle de [nom de la plateforme] signifie que vous n'êtes jamais prisonnier d'un modèle prédéfini. MendixVous pouvez ainsi construire votre logiciel agentiel comme le « châssis », avec le LLM comme « moteur ». Si un moteur plus rapide et moins cher sort la semaine prochaine, il vous suffit de changer le connecteur et de continuer à travailler.

Vous faites aujourd'hui un choix exemplaire, pas un engagement exemplaire pour toujours.

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